Table of Contents

Pag - unawa sa Teknolohiya sa Mukha at sa Papel Nito sa Modernong Katiwasayan

Ang teknolohiyang ito na may malakas na teknolohiya ay nagpapahintulot ng mabilis at tumpak na pagkilala sa mga indibiduwal at mga pantulong para maiwasan ang mga gawain ng terorista at gawing mas ligtas ang mga lugar ng bayan. Habang patuloy na nagiging masalimuot at masalimuot ang mga banta ng seguridad, ang mga pamahalaan at mga ahensiya sa pagpapatupad ng batas sa buong daigdig ay higit na bumabaling sa makabagong sistema ng biometric upang ipagsanggalang ang kanilang mga mamamayan at imprastraktura.

Ayon sa Markets and Markets research, ang pamilihang ito ng pagkilala sa mukha ay nakahandang umabot ng $8.5 bilyon noong 2025, mahigit na doble mula $3.8 bilyon noong 2020. Ang napakabilis na pagdaming ito ay nagpapakita hindi lamang ng lumalawak na kakayahan ng teknolohiya kundi pati na rin ang kritikal na kahalagahan nito sa pambansang mga balangkas na panseguridad.

Sa kaibuturan nito, ang teknolohiya ng pagkilala sa mukha ay kumakatawan sa masalimuot na pag - aasawa ng paningin ng computer, artipisyal na katalinuhan, at biometric analysis ng tao.

Ang Ebolusyon ng Teknolohiyang Kinikilala ng Mukha

Mula sa Maagang Pasimula Tungo sa AI-Pranceed Systems

Ang teknolohiya ay bumabalik sa 1960s nang ang isang lalaking nagngangalang Woodrow Wilson Bledsoe ay unang lumitaw na may sistema upang mag - ayos ng mga larawan ng mukha na gumagamit ng isang pantanging tableta. Ang sinaunang mga sistemang ito ay panimula sa mga pamantayan ngayon, na nangangailangan ng manu - manong input at kumikilos sa ilalim ng lubhang kontroladong mga kalagayan. Noong dekada 70s, ang ilang matatalinong tao ay gumamit ng 21 espesipikong mga palatandaan, tulad ng kulay ng buhok at kapal ng labi, upang makilala ang automate facial, at ang 80s/90s ay nakakita ng bagong paraan na tinatawag na Eigenface, na naging pundasyon para sa modernong mga sistema.

Ang tunay na game-changer ay dumating noong 2000s sa social media, dahil sa biglang may angaw-milyong mga stack photos online, na nagbibigay sa mga sistemang ito ng isang malaking database upang matuto mula sa. Ang dami ng mga impormasyong ito ng pagsasanay, kasama ang mga pagsulong sa mga machine learning algorithms, ay nagdulot sa mga sistema ng pagkilala sa mukha upang makamit ang mga tumpak na bilang na dating hindi sukat akalain.Sa ngayon, sa pamamagitan ng AI at malalim na pag-aaral, ang mga sistema ng pagkilala sa mga negosyo ay naging hindi kapani-paniwalang tumpak at mabilis.

Kung Paano Gumagana ang Modernong mga Sistema ng Pagkilala sa Mukha

Ang mga modernong sistema ng pagkilala sa mukha ay kumikilos sa pamamagitan ng isang prosesong multi-stage na nangyayari sa mga millisecond. Ang unang yugto ay kinasasangkutan ng pag-aanalisa ng mukha, kung saan ang sistema ay nagpapakilala at tumuturing sa isang mukha sa loob ng isang imahe o balangkas ng video.Ito ay sinusundan ng pagkakahanay ng mukha, kung saan ang sistema ay normal na nagreresulta sa posisyon, sukat, at oryentasyon ng mukha upang matiyak ang hindi nagbabagong analisis anuman ang anggulo o distansiya mula sa kamera.

Ang mga sukat na ito ay ginagawang isang matematikal na representasyon na tinatawag na facial template o biometric lagda. Sa wakas, ang sistema ay gumagawa ng katumbas sa pamamagitan ng paghahambing ng template na ito sa nakaimbak na mga template sa isang database, anupat lumilikha ng isang kahawig na iskor na nagpapahiwatig ng posibilidad ng posporo.

Ang mga modernong sistemang pagkilala sa mukha ay tumuturing at sumusuri ng mga imahe ng mga tao sa pinakamahirap na mga kondisyon ng paningin at paggalaw. ang kakayahang ito ay mahalaga para sa mga kontra-kompyuter na aplikasyon, kung saan ang mga suspek ay maaaring mahuli sa mga footage ng surveillance sa ilalim ng mga hindi gaanong-than-ideal na kondisyon, kabilang ang hindi mahusay na pag-ilaw, bahagyang oclusion, o sa mga oblique na anggulo.

Mga Ekstatikong Pagkakapit sa Kontrang Pang - akit ng mga Digmaan

Pag - unlad ng Real-Time at Pag - alam sa Banta

Ang teknolohiya ng pagkilala sa mukha ay lumitaw bilang isang transformative na kasangkapan sa kontra-terrorism, na nagbibigay ng mga makabagong kakayahan para sa pagkilala, pagsubaybay, at pag-unawa sa mga indibiduwal ng interes, na may pokus sa tatlong espesipikong mga aplikasyon: real-time surveillance, kontrol sa hangganan, at mga proseso ng pag-imbestiga sa mga pampublikong espasyo, mga sentro ng transportasyon, at sa panahon ng mga pangunahing pangyayari, ang mga sistema ng pagkilala sa mukha ay maaaring patuloy na siyasatin ang mga pulutong at kagyat na alistong mga tauhan ng seguridad kapag ang isang taong interesado.

Ang AI ay nagbibigay ng awtomatikong babala at pagkakakilanlan sa malawak na grupo ng mga tao sa lawak at bilis na hindi posible noon. Ang kakayahang ito ay partikular na mahalaga sa panahon ng mga kaganapang high-profile kung saan nagtitipon ang malalaking pulutong, tulad ng mga pampulitikang rally, laro, o kultural na mga pista. ang mga ahensiyang panseguridad ay maaaring maglagay ng mga sistemang pagkilala sa mukha upang subaybayan ang mga entry point at mga galaw ng pulutong, na nakikilala ang mga potensiyal na banta bago sila maaaring maging mga atake.

Ang Enhanced security ay nagbibigay ng patuloy na pagsubaybay sa mga lugar na mataas-traffic, makikilala ang mga taong interesado, at hinahanap ang nawawalang mga indibiduwal na may walang katulad na kahusayan.Ang kakayahan ng teknolohiya na kumilos ng walang pagod ay gumagawa ritong isang mahalagang kapupunan sa mga tauhang panseguridad ng tao, na kung gayon ay maitutuon ang kanilang pansin sa pagsisiyasat ng mga alerto at pagtugon sa mga potensiyal na banta.

Katiwasayan sa Hangganan at Pagsupil sa Pandarayuhan

Ang mga border crossing at airport ay kumakatawan sa mga kritikal na injunct sa mga kontra-terrorism na pagsisikap. kung ang isang tao (kabilang ang isang terorista) ay darating sa Estados Unidos mula sa ibayong dagat, siya ay malamang na dumaan sa isang checkpoint ng imigrasyon sa port ng pagpasok, at mula sa perspektibo ng counterter churrism, ang checkpoint na ito ay isang hockpoint kung saan ang who-be terorista ay pinaka-hina.Ang Facial recognifices ay naging isang mahalagang kasangkapan sa kritikal na junctures na ito.

Ang mga FRT ay ginagamit upang tiyakin na ang isang tao na dumaraan sa kontrol ng hangganan ay siya ngang taong inilalarawan sa isang dokumentong pagkakakilanlan (hal., isang pasaporte), at ang Interpol ay naglagay ng kaniyang Project UNANG sistema upang tulungan ang mga awtoridad ng estado na makilala ang banyagang mga lumalaban sa terorista (FTF).Ang mga sistemang ito ay maaaring magproseso sa mga manlalakbay kaagad samantalang sabay - sabay na sinusuri ang kanilang pagkakakilanlan laban sa mga relolist ng kilala o pinaghihinalaang mga terorista, anupat lubhang nagpapaganda sa seguridad nang hindi lumilikha ng malalaking botsneck sa daloy ng pasahero.

Maaaring maiwasan ng biometrics ang pagnanakaw ng pagkakakilanlan at pandaraya sa imigrasyon sa paggamit ng mga dokumento sa paglalakbay, bilang isang biometric template ng tatak ng daliri ng isa ay idikit sa dokumento, tulad ng isang pasaporte o visa, sa isang bar code, chip, o magnetikong strip, na magiging mahirap para sa isa na magpalagay ng pagkakakilanlan ng iba. Kapag sinamahan ng pagkilala sa mukha, ang multi-layered biometric na pamamaraang ito ay lumilikha ng isang malakas na depensa laban sa mga terorista na nagtatangkang pumasok sa mga bansa gamit ang mga pandaraya o ninakaw na dokumento.

Pagsusuri at Pagtatanggol sa mga Anyo

Ang mga sistemang biyometrikong matutukoy o pinaghihinalaang terorista gamit ang biometric facial recognition o ang pamamaraang FaceCheck kapag may nakuhang litrato ng pinaghihinalaang terorista, at ito ay hinahanap laban sa isang relolist o database ng mga pinaghihinalaang terorista' template.Ang kakayahang ito ay napatunayang napakahalaga sa mga imbestigasyon pagkatapos ng-incident, kung saan sinusuri ng mga ahensiyang panseguridad ang mga surveillance footage upang makilala ang mga na gumagawa at ang kanilang mga kasama.

Sa halip na suriing mabuti ang mga oras ng paglalakad at ihambing ang mga mukha sa mata, magagamit ng mga imbestigador ang pagkilala sa mukha upang mabilis na hanapin ang napakaraming artsibo ng video na pangmanman, anupat nakikilala ang mga pinaghihinalaan at naaalagaan ang kanilang mga galaw sa iba't ibang lokasyon at yugto ng panahon.

Kinilala rin ng militar ng Estados Unidos ang estratehikong halaga ng pagkilala sa mukha sa mga kontra-terrorism na operasyon.Ang espesyal na Operations Command (USSOCOM) ay naglalagay ng pundasyon para sa isang mahalagang paglawak ng mga kakayahan nito sa pagkakakilanlan at pagsasamantala, na binabalangkas ang isang malawak at teknikal na ambisyosong pangitain para sa kung paanong ang Special Operations Forces ay nangongolekta, sumusuri, at nagsasamantala sa pagkakakilanlan-kaugnay na datos sa panahon ng mga misyon, na naghahanap ng kabatiran sa limang pangunahing mga lugar ng teknolohiya: pagkilala sa mukha, tagapagsalita at pagtutugma ng boses, isang ganap na integ SOF na aplikasyon, mabilisang ekosistema, pagsusuri at pag-aaral ng isang makinang pang-antelemental.

Mga Pakinabang ng Operasyon sa Pag - iwas sa Terorismo

Bilis at Paglitaw ng Pagkilala

Isa sa pinakamahalagang mga pakinabang ng teknolohiya ng pagkilala sa mukha sa kontraterrorismo ay ang kakayahan nitong magproseso at magsuri ng mga mukha sa bilis na higit sa kakayahan ng tao. ang bagong teknolohiya ay nagbigay ng bagong kapangyarihan sa estado na i-ebolb ang pagkilala sa mga dating kilalang terorista na nag-oorganisa ng mga pag-atake sa mga mamamayan na ang estado ay dapat na mag-protekta, at ang kapangyarihan na gawin ito, kung ito ay epektibo, ay tutulong sa paglaban sa terorismo, bilang mga teknolohiyang pagkilala sa mukha na nangangakong magbibigay ng eksaktong kapangyarihang iyon.

Ang mga tradisyonal na paraan ng pagkilala sa mga suspek ay labis na nakasalalay sa memorya ng tao at manu-manong paghahambing ng mga litrato, mga prosesong oras-consuming at madaling magkamali.Ang isang opisyal ng seguridad na sumusubaybay sa isang siksikang paliparan ay maaari lamang aktibong makapanood ng isang limitadong bilang ng mga tao nang sabay-sabay, at maging ang pinaka-karanasang tauhan ay maaaring hindi makapapasa sa isang suspek sa isang dagat ng mga mukha.Ang mga sistema ng pagkilala ng Facial, sa kabaligtaran, ay maaaring sabay-sabay na makasubaybay ng daan o libo libong mga mukha, na paghahambing ng bawat isa laban sa mga ito sa malawak na database sa mga real-time.

Ang kakayahang ito ay lalo nang mahalaga sa mga sitwasyong time-sensitive kung saan ang bawat segundo ay may mga impormasyon tungkol sa napipintong banta, ang mga sistema ng pagkilala sa mukha ay maaaring mabilis na magamit upang suriin ang mga network ng surveillance sa buong mga lungsod, posibleng makahanap ng mga suspek sa loob ng mga minuto sa halip na mga oras o araw.

Nakabaong mga Kapsiyon ng Pag - aalsa

Sa pamamagitan ng biometric recognition, malalim na pag-aaral algorithm, at malaking data analytics, ang katumpakan at kahusayan ng gawaing pang-intelektuwal ay napabuti at ang tradisyunal na gawaing pagsubaybay ay nagiging isang pasulong na pagtanaw at pagtatanggol na laban. Ang pagkilalang Facial ay binabago ang pagmamatyag mula sa isang reactitive na kasangkapan na pangunahing ginagamit para sa post-incident na pagsisiyasat sa isang proaktibong sistema na may kakayahang pigilan ang mga pag-atake bago ito mangyari.

Dahil sa teknolohiya, ang mga ahensiyang panseguridad ay nakakalikha ng mga komprehensibong network ng mga kamerang pangmanman na gumagana bilang isang sistemang pang-edukasyon sa halip na mga paisa-isang mga puntos na obserbasyon. Kapag ang isang taong interesado ay natutumbok sa isang lokasyon, maaaring i-tsect ng sistema ang kanilang mga galaw sa ibayo ng network, na nagbibigay ng mga tauhang panseguridad na may real-time na katalinuhan tungkol sa kanilang mga gawain at mga pakikipag-ugnayan.Ang kakayahang ito ay napakahalaga para sa pag-unawa sa mga network ng terorista at pagkilala sa mga dating hindi kilalang kasapi ng mga organisasyong radikal.

Bukod diyan, ang mga sistemang pagkakakilanlan sa mukha ay maaaring kumilos nang patuluyan nang walang limitasyon sa atensiyon at pagkapagod ng tao, samantalang ang mga taong nagpapatakbo nito ay maaaring hindi makakita ng mahahalagang detalye sa panahon ng mahahabang pagbabago o sa mga yugto ng mahinang gawain, ang mga sistemang awtomatiko ay patuloy na nagbabantay, anupat tinitiyak na walang potensiyal na panganib ang hindi napapansin.

Epekto ng Pag - aalis ng Tubig

Kapag alam ng potensiyal na mga sumasalakay na mabibihag at masusuri ng masalimuot na mga sistema ng biometric, mas malaki ang panganib na makilala at matakot sila dahil sa kaalamang ito na makasisira sa mga proseso ng pagpaplano, sapilitang magpapatupad ng di - gaanong mabisang mga taktika, o tuluyan nang makasisira ng loob ng mga terorista.

Ang epektong deterrence ay umaabot sa lampas pa sa kagyat na banta ng pagkilala.Ang mga Facial rekognition system ay lumilikha ng permanenteng digital record na maaaring suriin matagal pagkatapos ng isang insidente.Ito ay nangangahulugan na kahit na ang mga terorista ay nakakatakas sa agad na pag-aanalisa, sila ay nag-iiwan ng ebidensiya na magagamit upang matukoy ang mga ito mamaya, tuntunin ang kanilang mga galaw, at i-discast ang kanilang mga network. Ang mahabang-term na ito ay nagdaragdag ng isa pang patong ng panganib na dapat isaalang-alang alang ng mga terorista kapag nagpaplano ng mga operasyon.

Pag - aalis ng Optimisasyon

Ang teknolohiyang pangkompyuter ay nagpapahintulot sa mga ahensiyang panseguridad na gawing kapaki-pakinabang ang kanilang limitadong mga mapagkukunan sa pamamagitan ng awtomatikong mga gawaing pagkakakilanlan at pagtutok ng kasanayang pantao kung saan ito ang pinakakailangan. sa halip na pag-aatas sa mga tauhan sa manu-manong pagsubaybay ay tumutuon o sumusuri ng mga dokumento sa mga tawiran sa hangganan, ang mga ahensiya ay maaaring maglagay ng mga sistemang pagkilala sa mukha upang pangasiwaan ang mga atas na ito samantalang ang mga taong nagpapatakbo ay nakatuon sa pagsisiyasat ng mga babala, pagsasagawa ng mga panayam, at paggawa ng mga kritikal na mga desisyon.

Ang ganitong mahusay na pangangasiwa ay lalo nang mahalaga dahil sa dami ng mga hamon sa seguridad sa ngayon.

Mapanganib na mga Hamon at mga Hakbang sa Pag - aaral ng Bibliya

Makatuwiran at Maling mga Positibo

Sa kabila ng malalaking pagsulong sa teknolohiya ng pagkilala sa mukha, ang pagiging tumpak ay nananatiling isang mahalagang pagkabahala, lalo na sa mga kontra - terorismo na mga aplikasyon kung saan ang mga resulta ng mga pagkakamali ay maaaring maging matindi.

Bagaman ang mga tao ay karaniwang nakagagawa ng mga proseso ng pagkilala sa mukha nang mahusay, ang mga gawaing ito ay napakalaki pa ring hamon para sa mga sistema ng teknolohiya, kung paanong malibang ang larawan ay mahuli sa ilalim ng kontroladong mga kalagayan, ang sistema ay maaaring magkaroon ng problema sa pagkilala sa indibiduwal o sa pag - alam pa nga sa kaniyang mukha sa larawan, at ang sistema ay pinakamabuting gumagana kapag ang mga salik na pangkapaligiran na gaya ng anggulo ng kamera, ilaw, ekspresyon ng mukha at iba pa, ay kontrolado sa sukdulang lawak na posible.

Ang maling mga positibong hakbang kung saan ang sistema ay maling nagpapakilala sa isa bilang isang taong interesado sa mga pagsubok sa kontra - terorismo ay nagsasabi ng partikular na mga hamon sa mga kontekstong kontra sa terorismo, at higit pa, yaong mga hindi gaanong nakikilala ang teknolohiya ay hindi gaanong makapagpapatunay sa pamamagitan ng FRTsificcause suspetification at ang gayong maling akala ay maaaring humantong sa walang malay na mga tao na nakulong, o sumailalim sa mga pamamaraang panseguridad, na maaaring maging dahilan upang sila'y paghinantala bilang isang terorista o iba pang malubhang kriminal.

Ang NIST ay nagtanghal kamakailan ng isang malaking-scale test na nakatuon sa pagkilala ng pagkiling sa FRT, na may partikular na diin sa maling positibong bilis – ie, ang dalas kung saan ang isang algorithm ay nagkamali sa pagkilala sa imahe ng isang tao, at ang mga resulta ay nagpapakita na ang "isang transaksyong demograpiko, maling positibong mga bilang ay kadalasang iba-iba sa pamamagitan ng mga salik na 10 hanggang higit sa 100 beses", depende sa kung saan ang mga algorithm ay ginagamit. Ang mga pagkakaibang ito sa mga rate sa ibayo ng iba't ibang mga sistema ng striktong pagsubok at ang mga makatwiran bago ang mga pag-impluwensiyal na mga pag-produklusyong pang-eksiyon sa mga indekswalyon sa mga indeng mga indekswalidad.

Demograpiyang Bias at Algorithmic Fairy

Ang isa sa pinakaseryosong hamon na nakakaharap ng teknolohiya ng pagkilala sa mukha ay ang demograpikong pagkiling na ang hilig sa mga sistema ay hindi gaanong tumpak na magsagawa sa ilang mga demograpikong grupo. ang tatlong komersiyal na inilabas na mga programa ng mukha-analysis mula sa mga pangunahing kompanya ng teknolohiya ay nagpapakita ng parehong mga pagkiling ng balat-type at kasarian, gayunman, sa mga eksperimento ng mga mananaliksik, ang tatlong mga pagkakamali ng programa sa pagtiyak sa kasarian ng mga light-anese-anty na lalaki ay hindi kailanman mas masahol sa 0.8 porsiyento, ngunit para sa mas madilim-matandang-ereho ang mga babae, ang mga pagkakamali ay nag-ka-diwad rate –sa-diwa sa higit sa 20 porsiyento sa isang kaso sa 34 porsiyento sa dalawang porsiyento sa dalawang kaso.

Ang error rate para sa light-skined na mga lalaki ay 0.8%, kung ihahambing sa 34.7% para sa mas matingkad-maitim na mga babae, ayon sa isang 2018 pag-aaral na may pamagat na "Gender Shades" ni Joy Buolamwini at Timnit Gebru, na inilathala ng MIT Media Lab. Ang madulang pagkakaibang ito sa katumpakan ay nagbabangon ng seryosong mga pagkabahala tungkol sa pagiging patas at pantay-pantay na pakikitungo sa ilalim ng batas kapag ang pagkilala sa mukha ay ginagamit sa mga kontekstong seguridad at pagpapatupad ng batas.

Malaki rin ang epekto ng skin tone sa katumpakan ng beripikasyon, na may mas magaan na mga tono ng balat na palaging lumalabas sa mga katamtamang-madilim na tono.Ang mga pagsasaliksik ay natuklasan din na ang mga paksang panlalaki ay pangkalahatang nakakamit ang mas mahusay na pagkilala ng katumpakan kaysa sa mga paksang pambabae, na ipinalalagay na dahil sa mga salik na tulad ng occlusion na sanhi ng mas mahabang buhok at mga pagbabago sa hitsura ng mukha dahil sa meykap.

Noong Agosto 2023, isang itim na babae ang nagdemanda sa Detroit Police Department matapos arestuhin ng mga opisyal ng pulisya na gumagamit ng hindi mahusay na calibated facial recognition software, at ang problemang ito ay laganap sa facial recognition software, na tila lumilikha ng mas mataas na bilang ng mga mali-profit para sa mga hindi-puting tao. Ang gayong mga insidente ay nagpapakita ng tunay na-daigdig na mga resulta ng algorithmic prejudience at nagbibigay diin sa apurahang pangangailangan para sa mas maayos na mga sistema ng pagkilala sa mukha.

Ang pagsusuri ng NIST ay karagdagang nakasumpong ng may kinikilingang mga resulta nang ito'y dumating sa Silangang Asia, Katutubong Amerikano, Amerikanong Indian, Alaskan Indian, at mga isla sa Pasipiko.Ang paglaganap ng mga pagkiling na ito sa ibayo ng maraming demograpiyang mga grupo ay nagpapahiwatig na ang problema ay sistematiko sa halip na nakabukod sa espesipikong mga populasyon o mga algorithm.

Ugat na mga Sanhi ng Bisaya

Ang teknolohiya ng pagkilala sa mukha ay nakagawa ng malalaking pagsulong sa katumpakan dahil sa makabagong artipisyal na katalinuhan (AI) na mga modelong sinanay sa malalaking dataset ng mga larawan sa mukha, subalit ang mga dataset na ito ay kadalasang walang pagkakaiba sa lahi, etnikong pinagmulan, kasarian, at iba pang demograpikong kategorya, na nagpapangyari sa mga sistema ng pagkilala sa mukha na gumawa ng mas masahol pa sa hindi kinakatawang demograpiyang mga grupo kung ihahambing sa mga grupo na laganap sa mga impormasyon ng pagsasanay.

Ang problemang pagkiling ay mula sa maraming mga mapagkukunan. historikal na datos na ginagamit upang sanayin ang mga algorithm ng mukha ay pangunahing nagtatampok ng mga mukha ng mga puting lalaki, na sumasalamin sa mga demograpiya ng mga mananaliksik at institusyon na lumikha sa mga ito. Kapag ang mga algorithm ay natututong kilalanin ang mga mukha pangunahin na mula sa limitadong dataset na ito, natural na sila ay nagsasagawa ng mas mahusay sa katulad na mga mukha at na pakikibaka sa mga mukha na malaki ang pagkakaiba sa kanilang mga data ng pagsasanay.

Gayunman, kahit na kung ang karamihan ng mga isyung ito ay hindi timbang ang mga datasets. ang problema ay hindi lamang basta kumakatawan sa mga bagay na may kaugnayan sa impormasyon, ang iba pang salik gaya ng mga kalagayan sa ilaw, kalidad ng kamera, at ang mga larawan ay maaaring lubhang makaapekto sa kalidad ng mga larawan para sa mga taong may mas matingkad na kulay ng balat, na nagdaragdag ng mga problema sa kawastuan.

Mga Pagsisikap Upang Puriin ang Bias

Kinilala ng mga mananaliksik at mga kompanya ng teknolohiya ang kalubhaan ng suliraning pagkiling at aktibong gumagawa ng mga solusyon. Noong 2018, inihayag ng Microsoft na ang kanilang mga magagamit na FRT sa negosyo ay sumailalim sa mga update upang mapabuti ang pagganap sa ibayo ng lahi at kasarian sa pamamagitan ng pagpapalawak ng mga data set na ginagamit upang sanayin ang mga makina na matuto ng mga algoritmo at sa pamamagitan ng pagpapabuti ng mukhang classifier para sa mas tumpak na pagkakasunud-sunod, at ang mga pagpapabuti na ito ay nagbunga ng, ayon sa kompanya, 20 beses na mas mababang mga maling rate para sa mas mababang tono ng balat at 9 na mga pagkakamali para sa mga babae.

Ang mga mananaliksik na pre-trained tatlong mga modelo ng pagkilala sa mukha – ArcFace, AdaFace and ElasticFae – sa isang malaki, balanseng sintetikong dataset na kanilang nagawa, at ang resulta ay hindi lamang nagpataas ng kabuuang katumpakan kung ihahambing sa mga modelong sinanay sa umiiral na hindi balanseng datassets, ngunit malaki ring nabawasang demograpikong pagkiling, na ang mga sinanay na modelo ay nagpapakita ng mas patas na katumpakan sa lahat ng mga pangkat ng lahi kumpara sa mga umiiral na modelo na nagpapakita ng hindi mahusay na pagganap sa mga underrepresentadong minorya.

Sa FairFacce dataset, ang katumpakan ay sumulong mula 92.58% hanggang 96.47%, habang ang Degree of Bias (DoB) ay nabawasan mula 3.86 hanggang 1.16, na kumakatawan sa pagbawas ng humigit-kumulang 70%, at partikular, ang mga mahahalagang mga pakinabang sa pagganap ay napagmasdan para sa mga underrepresentated groups, tulad ng isang pagpapabuti sa katumpakan para sa mga itim na babae mula 80.2% hanggang 90.86%, habang pinananatili ang malakas na pagganap para sa mga mahusay na-representadong grupo.

Ang debiasing adversarial network (DebFace), ay gumagamit ng isang imahe-to-feature regulator, apat na attribute classifiers, isang distribution adfier, at isang tampok na agregasyon network, at ang apat na classifers feader, panahon, lahi, at identityific return ang potensiyal na mga pagkiling sa mga may kabatirang mga katangian, sa gayon ay nagpapabuti sa pagsasagawa ng mga underrepresentated na mga grupo. Ang mga pagbabagong ito sa arkitektura ay nagpapakita na ang pagkiling ay teknikal na ang momentasyon ay ektiba, bagaman mahalaga upang manatili sa mga pagpapatupad ng mga solusyong ito sa lahat ng mga sistemang ito.

Mga Pagkabahala sa Pribadong Buhay at mga Liberty Sibil

Pagsugpo sa Misa at mga Karapatan sa Pribadong Buhay

Karamihan sa lahat ng bagay na makapangyarihan ay may masamang panig, at ang FRT ay hindi naiiba, yamang ito'y nagbabangon ng seryosong mga isyu at mga pagkabahala tungkol sa pribadong buhay, etika, at panlahat na impluwensiya ng lipunan. Ang paggamit ng teknolohiya sa pagkilala sa mukha para sa kontra - militar na mga layunin ay pumukaw ng matinding pagtatalo tungkol sa pagkakatimbang sa pagitan ng seguridad at pribadong buhay, na nangangatuwiran ang mga kritiko na ang malawakang pagmamanman ay nagbabanta ng mahalagang mga kalayaang sibil.

Kabilang sa mga hamong legal, etikal, at pribadong buhay sa paligid ng malawakang pagmamanman ang mga pagkabahala hinggil sa maling pagkakatukoy, pandaraya, at pagkiling sa database.Ang kakayahang matunton ang mga kilos ng mga indibiduwal sa ibayo ng mga espasyong pampubliko nang hindi nila nalalaman o pahintulot ay nagbabangon ng malalalim na katanungan hinggil sa kalikasan ng pribadong buhay sa makabagong lipunan at ang angkop na mga hangganan ng mga kapangyarihang pangmanman ng pamahalaan.

Binabanggit ng mga kritiko ang malaking panganib sa pribadong buhay at ang posibleng paglabag sa mga kalayaang sibil, ang pag - aalala tungkol sa di - awtorisadong koleksiyon ng impormasyon, kawalan ng pagsang - ayon, at ang potensiyal para sa gawaing gapang na sa pamamagitan nito ang mga impormasyong natipon para sa isang layunin ay ginagamit para sa isang walang kaugnayang layunin nang walang kaalaman o pahintulot ng indibiduwal.

Ang mga dahilan na iniharap para sa gayong pagbabawal ay sapagkat ang mga FRT ay dumaranas ng malaganap na pagkiling na nagbubunga ng mga pakinabang at pinsala na di - pantay na ipinamamahagi sa gitna ng mga grupo, tiyak na gagamitin ng estado ang mga teknolohiyang ito para sa mga layuning labag sa batas, at na ang pag - iral ng mga FRT ay nagpapalungkot sa ating paggawi (i.e., ay nagpapangyari sa mga tao na suriin ang kanilang sarili sa takot na mamanman).

Mga Sagot at Pagbabawal sa Regulyo

Noong 2019, ang San Francisco ay naging unang lungsod ng US na nagbabawal ng teknolohiya ng pagkilala sa mukha (FRT), partikular na ang pag-eeere nito sa paggamit ng mga pulis at iba pang ahensiya, at mula noon, ang ilan pang mga lungsod sa Amerika ay nagsagawa ng kanilang mga katulad na pagbabawal ng FRT, na ang mga konsehal ng lungsod ng Boston ay malinaw na nagtatampok ng isang partikular na isyu: ang pagkiling ng teknolohiya.Ang mga pagbabawal na ito ay nagpapakita ng lumalagong pagkabahala ng publiko tungkol sa potensiyal ng teknolohiya sa pang-aabuso at ang mga problema nito na may katumpakan at pagiging patas.

Mahigit sa isang dosenang malalaking lungsod ang nagbabawal sa teknolohiya, kabilang na ang Minneapolis, Boston, at San Francisco. Gayunpaman, ang mga lokal na pagbabawal na ito ay hindi nakahadlang sa mga ahensiya pederal at marami pang ibang hurisdiksiyon mula sa patuloy na paglalagay ng pagkilala sa mukha para sa mga layuning panseguridad, na lumilikha ng isang tagtag na paggawa ng mga regulasyon na lubhang nagkakaiba sa pamamagitan ng lokasyon.

Ang Unyong Europeo ay kumuha ng mas komprehensibong pamamaraan, sa paggamit ng mga teknolohiyang pagkilala sa mukha sa konteksto ng mapayapang protesta na nagpapataas ng panganib ng maramihang mga gawaing pangmanman at ang mga implikasyon para sa proteksiyon ng karapatang pantao.Ang mga indibidwal na Europeo ay nagmungkahi ng mahigpit na mga limitasyon sa paggamit ng pagkilala sa mukha sa mga espasyong pampubliko, na may ilang mga pagtataguyod para sa mga kumpletong pagbabawal maliban sa mga maksipot na mga kalagayan na kinasasangkutan ng mga malubhang krimen o mga napipintong banta.

Pagtitimbang sa Katiwasayan at Kalayaan

Pangunahin na kung magagamit ng estado ang teknolohiyang ito upang mapalawak ang kanilang kapangyarihan upang salungatin ang terorismo, ang kapangyarihang ito ay naipuwerta na hindi mangyari ang mga pang-aabuso at pinalamig na gawi, at ang estado ay dapat lumikha ng mga institutong instituto na tanging nagpapahintulot sa mga FRT na magamit sa mga lugar kung saan ang mga tao ay hindi (at hindi dapat) nagtatamasa ng makatuwirang pag-asa sa pribadong buhay (hal., paliparan, mga pagtawid sa hangganan).

Ang mga kamerang may kakayahang mag - ingat ng FRT ay dapat markahan upang tiyakin sa publiko na ang mga ito ay hindi pinapuputok sa mga lugar na dapat nilang asahang magkakaroon sila ng pribadong buhay, at ang mga FRT ay dapat na takdaan upang makasumpong ng seryosong mga kriminal (hal., mga terorista) ay kumakatawan sa isang mungkahing mga pagbabawal upang maingatan ang mga pakinabang sa seguridad ng pagkilala sa mukha samantalang tinatakdaan ang potensiyal nito para sa pang - aabuso at pagtatanggol sa mga kalayaang sibil.

Ang FRT ay kumakatawan sa isang malakas na kasangkapan sa kontraterrorism arsenal, na nagdudulot ng mga hakbang na panseguridad na dati'y hindi maabot, ngunit ito ay isang teknolohiya na humihiling ng isang labis na perspektibong balanse sa pagitan ng maliwanag na mga pakinabang nito at ang mahalagang mga konsiderasyong etikal kung saan ito ay nauugnay, at sa kasalukuyan, maaaring ang balanse ay isang kaso na ang pagiging balanse ay nai-redirect sa pabor ng maliwanag na mga benepisyo ng FRT at hindi sapat na pabor sa pagiging patas, pribado, at etikal na integridad na dapat na siyang maging gabay sa pag-aasal nito.

Mga Pag - aaral Tungkol sa Konstitusyon at mga Karapatang Pantao

Ang mga programa ng FRT na ginagamit ng pagpapatupad ng batas sa pagkilala ng mga suspek ng krimen ay mas maraming mali-prone sa mga imahe ng mukha na naglalarawan ng mas madidilim na tono ng balat at mga babae kung ihahambing sa mga imahe ng mukha na naglalarawan ng mga lalakeng Caucasian, at ang pagkiling na ito ay maaaring humantong sa mga mamamayan na may maling pagsisiyasat ng pulisya sa kahabaan ng mga linya ng lahi at kasarian, na may pagpapatupad ng batas na ang FRT ay hindi kasuwato ng klasikal na liberal na kahilingan na pantay na pantay na pantay na pagtrato ng pamahalaan sa lahat ng mga mamamayan sa harap ng batas.

Ang pantay na lebel ng proteksiyon ng maraming mga konstitusyon ay humihiling na ang mga aksiyon ng pamahalaan ay hindi nagtatangi batay sa lahi, kasarian, o iba pang mga protektadong katangian. kapag ang mga sistema ng pagkilala sa mukha ay nagpapakita ng sistematikong pagkiling laban sa ilang mga demographic groups, ang paggamit nito ng mga ahensiya ng pamahalaan ay maaaring lumabag sa mga konstitusyonal na mga proteksiyong ito.Ito ay lumilikha ng isang legal na problema: bagaman ang teknolohiya ay maaaring magpataas ng seguridad, ang may kinikilingang pagganap nito ay maaaring magresulta sa paggamit nito ng hindi pagsunod sa batas o paglabag sa batas ng karapatang pantao.

Ang mga siyentipiko sa computer ay nagpahayag ng pagkabahala sa paggamit ng batas sa paggamit ng FRT upang kilalanin ang mga suspek sa krimen, binabanggit na malamang na ang gayong software ay ginagamit upang kilalanin ang mga pinaghihinalaan, at sa gayon, ang isang pagkakamali sa paggawa ng mukhang pagkilala na ginagamit bilang input para sa ibang atas ay maaaring magkaroon ng malubhang mga resulta, yamang ang isa ay maaaring paratangan ng isang krimen batay sa mali ngunit may pagtitiwalang maling pagkakilala sa gumagawa ng masama mula sa pagsusuri ng seguridad na video footage.

Pagiging Di - Mapang - ayon at Magsusulit

Inirerekomenda nito ang malakas na regulasyon, pandaigdig na pagtutulungan, at malinaw na pamamahala upang matiyak na ang paggamit ng teknolohiyang pagkilala ng AI sa mukha ay kasuwato ng mga karapatang pantao at mga pangunahing kalayaan.

Magtakda ng mga batas na malinaw at komprehensibong may kaugnayan sa paggamit ng teknolohiyang pagkilala sa mukha, pagtutugma ng mga pamantayang global sa mga pambansang balangkas upang matiyak ang pagiging hindi pabagu-bago, at mag-utos ng regular na mga audit ng mga sistemang FRT upang matiyak ang pagsunod sa mga panuntunang etikal.Ang regular na audition ay makatutulong upang matukoy ang mga problema na may katumpakan o pagkiling bago humantong sa seryosong mga pinsala, habang ang mga malinaw na balangkas ng batas ay nagbibigay ng patnubay sa mga ahensiyang panseguridad tungkol sa mga angkop na paggamit ng teknolohiya.

Ang mga panganib ay hindi dapat humantong sa mga moratoryo sa paggamit ng AI o pagbabawal sa ilang mga plataporma, kundi sa halip, dapat na ang mga ito ay mga panawagan sa pagkilos upang hilingin ang mas mabuting disenyo para sa kanilang mga kasangkapang AI/ML, na nangangahulugang pagkakaroon ng mas mabuting datos at paglikha ng mga mahirap na pagsubok na rehimen na nagtatakda ng panganib at naglalantad ng mga pagkukulang hangga't maaari, at isang paraan upang makatulong dito ay sa pamamagitan ng pagpapatupad ng mga pamantayang pang-ag pangpaliwanag ng AI at mga patakarang transparensiyal na nagbibigay ng mga kabatiran sa mga pamahalaan sa katwiran para sa bawat isang sistemang ginagawa.

Proteksiyon at Pagrererentenyon ng mga Data

Hindi dapat gumamit ang estado ng mga ikatlong-partido na kompanya na lumalabag sa unang tatlong kondisyon sa panahon ng paglikha o paggamit ng serbisyo nito, at ang mga ikatlong-partido na kompanya ay hindi dapat makagamit o makabasa ng sensitibong datos na tinipon ng estado. Ang biometric data na tinipon ng mga sistemang pagkilala ng mukha ay lubhang sensitibo at personal, na nangangailangan ng matatag na mga proteksiyon laban sa hindi awtorisadong access, maling paggamit, o mga paglabag sa datos.

Mahalagang malaman ang mga impormasyon tungkol sa data advanced. gaano katagal dapat na mag-imbak ng impormasyong pagkilala sa mukha? Sino ang dapat magkaroon nito? sa ilalim ng anong mga kalagayan maaaring ibahagi ito sa ibang mga ahensiya o bansa? Ang mga tanong na ito ay kulang ng malinaw na sagot sa maraming hurisdiksiyon, na lumilikha ng kawalang katiyakan tungkol sa matagal na-term implikasyon ng paglalagay ng pagkilala sa mukha.

Mahalaga rin ang panganib na masira ang mga data.Ang database na naglalaman ng impormasyong pagkakakilanlan ng mukha ng milyun - milyong tao ay magiging kaakit - akit na target ng mga hacker, serbisyo ng mga banyagang eksperto, o sindikato ng krimen.

Internasyonal na mga Pangmalas at Paninirahan

Pandaigdig na mga Halimbawa ng Pag - aampon

Pagpapatupad ng Batas: Ang pagkilala sa mukha ay kasalukuyang ranggo bilang ang pinakalaganap na pinagtibay na teknolohiyang pangmanman ng AI sa buong mundo, na may 64% na pag-aampon, na nakahihigit sa parehong mga smart city platform at smart councant administrative administrations.Ang malawakang pag-aampon na ito ay nagpapakita ng parehong napag-aakalang halaga ng teknolohiya para sa seguridad at ang iba't ibang mga pamamaraang pang-edukasyon na isinasagawa ng iba't ibang bansa.

Ang ilang bansa ay napapaharap sa iba't ibang banta sa seguridad at may iba't ibang saloobin sa kultura hinggil sa pribadong buhay at pagmamanman, na humahantong sa malalaking pagkakaiba sa kung paano ginagamit ang pagkilala sa mukha.

Natuklasan ng Furl et al. (2002) na ang FRT ay umunlad at ginamit sa mga bansa sa Kanluran ay mas tumpak para sa mga imahe ng mukha ng Caucasian, samantalang sa mga bansa sa Silangang Asya, ang mga algorithms ay mas tumpak para sa mga imahe ng mukha sa Silangang Asya.Ang paghahanap na ito ay nagtatampok sa kahalagahan ng mga pagpapaunlad ng mga sistema ng pagkilala sa mukha na sinasanay sa iba't ibang datasets na kinatawan ng mga populasyon kung saan sila ay i-eeeemplement.

Pandaigdig na Pagtutulungan at mga Pamantayan

Ang terorismo ay isang bantang transnasyonal na nangangailangan ng pagtutulungang pandaigdigan upang mabisang malabanan.Ang teknolohiyang pang-ekonomiya ay maaaring magpadali sa pagtutulungang ito sa pamamagitan ng pagpapamahagi ng mga bansa ng impormasyon tungkol sa mga kilala o pinaghihinalaang terorista at pagtutugma ng kanilang mga pagsisikap na pangmanman. Gayunpaman, ang pandaigdigang dimensiyong ito ay nagbabangon din ng masalimuot na mga tanong tungkol sa pagbabahagi ng datos, mga proteksiyong pang-pribado, at karapatang pantao.

Iba't ibang bansa ang may iba't ibang legal na pamantayan para sa proteksiyon sa pribadong buhay, pag - iingat ng impormasyon, at kaukulang proseso. Kapag ang impormasyong kinikilala ng mukha ay pinagsaluhan sa kabila ng mga hangganan, maaaring hindi gaanong mahigpit na ipagsanggalang ang mga banyagang pamahalaan sa bansa kaysa sa bansa kung saan ito nakolekta.

Ang mga internasyonal na organisasyon tulad ng Interpol ay nakagawa ng mga sistema upang mapadali ang cross-border na paggamit ng mukhang pagkilala para sa kontra-terrorism. Ang mga sistemang ito ay dapat maglayag ng komplikadong legal at pampulitikang kalupaan, pagbalanse ng mga benepisyo ng seguridad ng impormasyon na nagbabahagi laban sa mga alalahanin tungkol sa pribadong buhay, karapatang pantao, at pambansang soberanya. na nagpapaunlad ng mga internasyonal na pamantayan at kasunduan para sa responsableng paggamit ng pagkilala sa mukha sa kontraterterkazeo ay nananatiling isang patuloy na hamon.

Pang - unawa at Pagtitiwala ng Bayan

Mga Salik na Nagpapahintulot ng Pagtanggap ng Bayan

Idiniriin ng mga tagapagtaguyod ng FRT ang potensiyal nito sa pampublikong kaligtasan, pag-iwas sa krimen, at kontra terorismo, na napag-alamang ang FRT ay nagpapangyari sa mga ahensiya at organisasyon na matukoy ang mga suspek ng batas at maiwasan ang hindi awtorisadong access sa mga protektadong lugar at espasyo kung saan ang mga mahahalagang asset o mahihinang populasyon ay naroroon.Ang publikong suporta para sa pagkilala sa mukha ay kadalasang nakasalalay sa espesipikong konteksto kung saan ito ay ginagamit, na may mas mataas na pagtanggap para sa mga aplikasyong panseguridad sa mga kapaligirang mataas-issekswal tulad ng mga paliparan.

Kapag ang mga tao ay nagtitiwala na gagamitin ng mga ahensiyang panseguridad ang teknolohiya nang may pananagutan at angkop na pangangasiwa, mas malamang na tanggapin nila ang pagiging madaling gamitin nito.

Ang matagumpay at malawakang pagpapatibay ng FRT ay nakasalalay hindi lamang sa bilis at katumpakan nito, kundi pati na rin sa tiwala ng publiko sa mga algorithm na ang mga makapangyarihang aparatong pagkilala sa mukha ay magiging mahirap na buuin habang ang mga halimbawa ng pagkiling sa lahi at maling positibong mga resulta ay patuloy na nangingibabaw sa taon-by-year na mga pagpapabuti na ginagawa sa kabuuang katumpakan at function ng software.

Pagtatayo ng Pagtitiwala sa Madla

Upang malutas ang mga alalahanin at kumpiyansa sa isa't isa, hindi sapat na ipaalam lamang sa mga tao ang pagkilala sa mukha ng mga tao.

Ang transparency tungkol sa paggawa ng sistema ay mahalaga sa pagbuo ng tiwala. Ang mga ahensiyang panseguridad ay dapat mag-ulat sa publiko ng mga tumpak na rate, kabilang ang pagkasira ng demograpikong grupo, maling positibong rate, at impormasyon tungkol sa kung paano ginagamit at pinangangasiwaan ang teknolohiya. Ang transparensiya na ito ay nagbibigay-daan sa publiko na gumawa ng mga may kamalayang hatol tungkol sa kung ang mga benepisyong panseguridad ay nagbibigay-katwiran sa mga gastusing pang-pribyudad at kung ang teknolohiya ay ginagamit nang patas.

Kapag ang mga sistema ng pagkilala sa mukha ay humahantong sa di - wastong pagkakakulong o iba pang pinsala, dapat kilalanin ng mga ahensiya ang mga kabiguang ito, bayaran ang mga biktima, at gumawa ng espesipikong mga hakbang upang maiwasan ang muling paglitaw ng mga problema o ang paglilihis ng pananagutan ay sisira sa pagtitiwala ng publiko at magpapasigla sa pagsalansang sa teknolohiya.

Mga Pagsulong sa Hinaharap at Lumalaganap na mga Technologies

Mga Pagsulong sa Pagiging Tama at May Kakayahan

Nitong nakalipas na mga taon, dahil sa makabagong mga arkitektura at pagdami ng mga suson at parameter, malaki ang isinulong ng mga modelo ng FR sa kanilang kakayahang matuto ng masalimuot na mga larawan sa mukha, at sa mas malalalim na arkitekturang ito, na kadalasang binubuo ng mahigit na isang daang suson na may milyun - milyong parameter, na mas malaki ang nagagawa ng mga sistema ng FR upang higit na makabuo ng mahihirap na eksena, na nagbubunga ng mas mahusay na kabuuang pagkilala (pating), at karagdagan pa, ang pagkakaroon ng mas malalaki at mas maraming impormasyon ay nakatulong sa mas maraming impormasyon, yamang ang mga impormasyong ito, na siyang naglalakip ng malalaking pagkakaiba - iba't ibang katangian at mas madaling pag - liwanag, at mga paglalarawan, at mga paglalarawan, kapuwa ng mga resulta ng mga pagkakaiba ng mga detalye, at mga pagkakaiba ng mga detalye ng mga detalye ng mga detalye, at mga pagkakaiba - iba't ng mga detalye ng mga detalye, at mga detalye, at mga detalye, at mga pagkakaiba ng mga detalye, at mga detalye ng mga detalye, kapuwa ng mga pagkakaiba ng mga pagkakaiba ng mga pagkakaiba ng mga detalye, at mga pagkakaiba ng mga detalye, at mga detalye, mga detalye, mga detalye, mga pagkakaiba ng mga detalye

Ang mga sistema ng pagkilala sa mukha sa hinaharap ay malamang na maglakip ng maraming biometric modalities, pagsasama ng pagkilala sa mukha sa pagsuri ng iris, masayang pagsusuri, pagkilala sa boses, at iba pang mga pamamaraan. Ang pamamaraang ito na multimodal ay maaaring magpabuti ng katumpakan sa pamamagitan ng pagtawid-referencing multiple biometric lagda, pagbabawas ng epekto ng mga pagkakamali sa anumang isang sistema.Ito rin ay maaaring gumawa ritong mas mahirap para sa mga terorista na maiwasan ang pag-aklas sa pamamagitan ng pag-diin sa pamamagitan ng pag-diinsinghawa o pagbago ng kanilang hitsura.

Ang mga pagsulong sa artipisyal na katalinuhan, partikular na sa malalim na pag-aaral at mga neural network, ay patuloy na nagtutulak sa mga hangganan ng maaaring magawa ng mga sistema ng pagkilala sa mukha. ang mga sistemang ito ay nagiging mas mahusay sa pagkilala ng mga mukha sa ilalim ng mga humahamong kondisyon, tulad ng hindi mahusay na pag-ilaw, bahagyang occlusion, o labis na mga anggulo. ang mga ito ay nagiging mas mabilis din, na nakapagdurulot ng real-time na pagsusuri ng mga high-resolusyon video sa daloy mula sa maraming mga kamera nang sabay-sabay.

Pagkahibang sa Iba Pang mga Sistema ng Katalinuhan

Ang kinabukasan ng pagkilala sa mukha sa kontraterrorismo ay hindi lamang sa pagpapasulong ng teknolohiya mismo, kundi sa pagsasama nito sa iba pang mga sistema ng katalinuhan at seguridad, kapag ang pagkilala sa mukha ay sinamahan ng pagsusuri sa paggawi, social network sopaining, pagsubaybay sa komunikasyon, at iba pang pinagmumulan ng talino, ito ay nagiging bahagi ng isang malawak na sistema ng pag - alam ng panganib na mas malaki kaysa sa kabuuan ng mga bahagi nito.

Halimbawa, ang pagkilala sa mukha ay maaaring magpahiwatig ng interes ng isang tao sa isang paliparan, anupat makalilikha ng karagdagang pagsusuri sa kanilang mga huwaran sa paglalakbay, transaksiyon sa pananalapi, komunikasyon, at kilalang mga kasama.

Gayunman, ang pagsasamang ito ay nakapagpapasigla rin sa mga pagkabahala sa pribadong buhay ng mga tao.

Nagsasamang mga Pagpatay sa mga Bakontra at Paligsahan ng mga Armas

Habang ang teknolohiya ng pagkilala sa mukha ay nagiging mas laganap sa kontraterrorism, ang mga kaaway ay gumagawa ng mga kontra - gamot upang maiwasan ang pagtutop.

Ito'y lumilikha ng isang nagpapatuloy na teknolohikal na paligsahan sa armas, na ang mga ahensiyang panseguridad ay gumagawa upang pagbutihin ang mga sistemang pagkilala sa mukha samantalang ang mga terorista at iba pang kaaway ay gumagawa ng bagong mga paraan upang talunin sila.

Ang ilang mananaliksik ay naggagalugad ng mga paraan upang maging mas matibay ang mga sistema ng pagkilala sa mukha laban sa mga kontra - mikrobyo, gaya ng paggamit ng infrared imaging upang makita ang mga mukha kahit na bahagyang natatakpan, o pagsusuri sa mga galaw ng mukha at galaw ng katawan bukod pa sa mga katangian ng mukha. Ang iba ay gumagawa ng mga sistema ng pag - alam sa pagiging buháy na nakakakilala ng mga mukha at mga larawan, maskara, o video display, anupat hinahadlangan ang mga pag - atake ng mga ito.

Pinakamabuting mga Gawain at Mungkahi

Technical Standards and Testing

Ang patuloy na pagkilala ng NIST sa Vendor Tests (FRVTs) ay tumasa sa mahigit 400 mga pagkilala sa mukha na mga algorithms simula noong 2017, na nagbibigay ng kabatiran sa kabuuang mga tekstuwal na rating ng lahat ng mga kalahok na developer. Rigrous, independiyenteng pagsubok ng mga sistemang pagkilala sa mukha bago ang pag-iisyu ay mahalaga upang matiyak na sila ay nakatutugon sa mga minimum na pamantayan para sa katumpakan at pagiging patas.

Dapat na kasali sa pagsusuri ang pagsusuri sa iba't ibang grupo ng demograpiya upang makilala at makalkula ang anumang pagkiling sa paggawa ng sistema.

Ang patuloy na pagsubaybay at pagtatasa pagkatapos ng pagpopondo ay mahalaga rin.Ang pagsasagawa ng sistema ay maaaring humina sa paglipas ng panahon habang ang mga algorithms o habang ang populasyon ay sinusubaybayan ang mga pagbabago. ang mga regular na audit ay maaaring matukoy ang lumilitaw na mga problema at masiguro na ang mga sistema ay patuloy na nakatutugon sa mga pamantayan sa pagsasagawa sa buong buhay nila.

Mga Tuntunin sa Operasyon

Ang mga ahensiyang panseguridad na nagbibigay ng pagkilala sa mukha para sa kontraterminismo ay dapat magtatag ng malinaw na mga tuntunin sa pagkilos na nagtatakda kung kailan at kung paano magagamit ang teknolohiya. Ang mga tuntuning ito ay dapat lumutas sa mga tanong na gaya ng: Anong antas ng pagtitiwala sa posporo ang kailangan bago gumawa ng aksiyon?, ano pang karagdagang beripikasyon ang kailangan bago mapasailalim ang isa sa isang pakikipag - ugnayan sa mukha?

Hindi nagkakamali ang mga tao o algorithm, at ang katulad na mga kahinaan ng paghatol ng tao ay maaaring makaapekto sa paggamit ng mga teknolohiyang pagkilala sa mukha, dahil ang mga indibiduwal ay maaaring magtiwala sa output ng isang algorithmific na pag-iisip na dapat na "mag-uugali" ⁇ higit pa sa kanilang sariling pagpapasiya kung ang dalawang imahe ay magkatambal, sa kabila ng mga saligang pagkiling o maling palagay sa teknolohiya. ang pagsasanay para sa mga tauhan na gumagamit ng mga sistemang pagkilala sa mukha ay dapat na magbigay diin na ang teknolohiya ay isang kasangkapan upang tulungan ang desisyon ng tao-gawa, hindi isang kapalit ng paghatol ng tao.

Ang mga operator ay dapat sanayin upang maunawaan ang mga limitasyon ng sistema, kabilang ang potensiyal nito para sa pagkiling at maling mga positibo. sila ay dapat himukin na magsagawa ng independiyenteng paghatol at huwag umasa lamang sa mga algorithmikong output, partikular na kapag ang mga resulta ng mga pagkakamali ay grabe. Ang mga malinaw na protocol ay dapat magtakda kung anong karagdagang pagsisiyasat o beripikasyon ang kinakailangan bago magsagawa ng aksiyon batay sa isang mukhang pagkilalang tugma.

Mabigat at Mananagot na mga Mekanismo

Mahalaga ang mga mekanismong pang-administratibo upang matiyak na ang teknolohiyang pagkilala sa mukha ay angkop na ginagamit at na ang mga pang-aabuso ay nakikilala at naitutuwid. Ang pangangasiwang ito ay dapat na kinabibilangan ng parehong mga panloob na mekanismo sa loob ng mga ahensiyang panseguridad at panlabas na pangangasiwa ng mga independiyenteng katawan gaya ng mga komisyonadong pribado, mga komiteng panghuhusga, o mga reviewgg panghukuman.

Dapat panatilihin ng mga ahensya ang mga detalyadong troso kung paano ginagamit ang mga sistemang pagkilala sa mukha, kabilang na ang kung anong mga pagsaliksik ang isinasagawa, sino ang nagsasagawa ng mga ito, at kung anong mga aksiyon ang resulta. Ang mga trosong ito ay dapat na sumailalim sa regular na audit upang matiyak ang pagsunod sa mga patakaran at upang matukoy ang anumang mga huwaran ng maling paggamit. kapag natukoy ang mga problema, dapat na may malinaw na mga mekanismo ng pananagutan upang matiyak na ang mga responsableng partido ay nakaharap sa angkop na mga resulta.

Ang mga lupong pang-ekonomiya ay dapat may awtoridad at mga yaman upang magsagawa ng makabuluhang review ng mga programang pagkilala ng mukha.Kalakip dito ang pag-access sa impormasyong teknikal tungkol sa kung paano gumagana, nag-eeeksperimento ang mga sistema, datos, at mga trosong pang-operasyon.Ang mga labis na pang-interminasyon ay dapat ding magkaroon ng kapangyarihan na pilitin ang mga pagbabago sa mga programang lumalabag sa mga pamantayang legal o etikal.

Mga Pag - aaral sa Kaso at Tunay na mga Pag - aaral sa Daigdig

Mga Pag - aalinlangan sa Paliparan at sa Seguridad sa Hangganan

Ang mga paliparan at mga tawiran sa hangganan ay kabilang sa pinakamaaga at pinakamalawak na mga tagapagtaguyod ng teknolohiya ng pagkilala sa mukha para sa mga layuning kontra-terrorism.Ang mga kontroladong kapaligirang ito ay nagbibigay ng ilang mga bentaha para sa mga pag-aanalisa ng mukha: ang mga manlalakbay ay dapat dumaan sa mga itinalagang mga checkpoint, ilaw at mga anggulo ng kamera ay maaaring maging optimetiko, at may maliwanag na pangangatwiran sa seguridad para sa pagkakakilanlang beripikasyon.

Maraming bansa ang nagpatupad ng pagkilala sa mukha sa mga checkpoint upang matiyak na ang mga manlalakbay ay tumutugma sa kanilang mga litrato sa pasaporte at upang suriin ang mga ito laban sa mga istalista ng kilalá o pinaghihinalaang mga terorista.

Ang teknolohiya ay din ginamit upang i-expendite ang pagpoproseso para sa mga pinagkakatiwalaang manlalakbay sa pamamagitan ng mga programa na nagpapahintulot sa mga pre-screened na indibiduwal na gumamit ng mga automated gate na kumpirma sa kanilang pagkakakilanlan sa pamamagitan ng pagkilala sa mukha. Ang dual na paggamit na ito ng ⁇ i ⁇ in ⁇ ay nakatulong sa publikong pagtanggap ng teknolohiya sa mga konteksto ng paliparan.

Mga Seregasyon sa Lunsod

Ang ilang mga lungsod ay naglagay ng malawak na network ng mga kamera na may mga kakayahan sa mukha na kilalanin ang mga espasyong pampubliko para sa mga banta ng seguridad. Ang mga sistemang ito ay maaaring i-transcan ang mga pagkilos ng mga indibiduwal sa ibayo ng lungsod, posibleng matukoy ang mga terorista na nagsasagawa ng pagmamatyag ng mga potensiyal na target o pakikipagpulong sa mga co-conspirator.

Gayunman, ang mga network ng surveillance sa lunsod ay lumikha rin ng malaking kontrobersiya dahil sa potensiyal nilang masubaybayan ang ordinaryong mga mamamayan.

Ang ilang hurisdiksiyon ay nagtangkang harapin ang mga pagkabahalang ito sa pamamagitan ng pagtatakda sa paggamit ng pagkilala sa mukha sa mga lugar na pampubliko sa espesipikong mga kalagayan, gaya ng pagsusuri sa malulubhang krimen o pagtugon sa mga nagbabantang banta.[kailangan ng sanggunian] Kailangang tandaan ang mga kamera at ipaalam sa publiko kung saan ilalagay ang pagkilala sa mukha.

Ang Seguridad ng Pangyayari at ang Paggagalugad ng Karamihan

Ang malalaking pampublikong mga kaganapan gaya ng mga kombensiyong pampulitika, internasyonal na mga summit, o malalaking paligsahan sa isport ay kumakatawan sa kaakit - akit na mga target para sa mga terorista at nangangailangan ng puspusang mga hakbang sa seguridad.

Ang mga pansamantalang pag-aapruba na ito ay nagbibigay ng ilang mga bentaha sa mga permanenteng network ng pagmamatyag. ang mga ito ay limitado sa panahon at saklaw, nakatuon sa espesipikong mga kaganapang mataas-isk sa halip na patuloy na pagsubaybay sa mga espasyong pampubliko.Ang mga ito ay maaaring bigyang-katwiran ng mataas na bantang seguridad na nauugnay sa mga pangunahing pangyayari na umaakit sa mga malalaking pulutong at mga target na mataas na-profile.

Gayunman, ang mga aplikasyong panseguridad sa pangyayari ay nagbabangon din ng mga pagkabahala, partikular na kapag ang pagkilala sa mukha ay ginagamit upang subaybayan ang mga protesta o demonstrasyon sa pulitika.Ang teknolohiya ay maaaring gamitin upang makilala at matunton ang mga aktibistang pampolitika, na maaaring maging nakatatakot na lehitimong kapahayagan sa pulitika. ang malinaw na mga panuntunan tungkol sa kung kailan at kung paano maaaring gamitin ang pagkilala sa mukha sa mga pangyayaring pampubliko ay mahalaga upang maiwasan ang pang - aabuso.

Ang Landas Pasulong: Pagtitimbang ng Katiwasayan at mga Karapatan

Paglinang ng Pananagutang Gamitin ang mga Framework

Ang hinaharap ng pagkilala sa mukha sa kontraterapiya ay nakasalalay sa mga balangkas na nagpapahintulot sa teknolohiya na mabisang magamit para sa lehitimong mga layunin ng seguridad samantalang iniingatan ang mga kalayaang sibil at tinitiyak ang pagiging patas. ito ay nangangailangan ng patuloy na usapan ng mga propesyonal sa seguridad, mga teknologo, mga gumagawa ng patakaran, mga tagapagtaguyod ng kalayaang sibil, at ng publiko.

Ang gayong mga balangkas ay dapat na batay sa malinaw na mga simulain: ang pagkilala sa mukha ay dapat lamang gamitin kung kinakailangan at gayundin sa banta ng seguridad; ito'y dapat na gamitin na may angkop na mga pananggalang laban sa pang - aabuso; ito'y dapat na sumailalim sa makabuluhang pangangasiwa at pananagutan; at ito'y dapat na patuloy na suriin at pagbutihin upang lutasin ang mga problema nang may katumpakan at pagkiling.

Iba't ibang konteksto ang maaaring mangailangan ng iba't ibang mga paglapit. Ang paggamit ng mukhang pagkilala sa mga tawiran sa hangganan, kung saan may malinaw na pangangatwirang panseguridad at limitadong pag-asa sa pribadong buhay, ay maaaring mas katanggap-tanggap kaysa sa paggamit nito para sa patuloy na pagmamatyag ng mga espasyong pampubliko. Ang mga balangkas na pang-akademiko ay maaaring magbigay ng mas maliwanag na patnubay kaysa sa isang-size-fits-all na mga alituntunin.

Pag - iimbita sa Pananaliksik at Pag - unlad

Mahalaga ang patuloy na pamumuhunan sa pananaliksik upang mapabuti ang teknolohiya ng pagkilala sa mukha.Kalakip dito hindi lamang ang pagpapabuti ng katumpakan at bilis, kundi partikular na ang pagtalakay sa mga problema na may pagkiling at patas.Ang Wide-scale at pamantayang mga pag-aaral tulad ng tulong ng NIST upang matuklasan ang mga karaniwang depekto sa FRT, at bilang parehong mga siyentipiko at empleyado, ang mga inhinyerong nagpaunlad ng FRT ay may atas sa pagpapabuti ng mga resulta ng software sa muling pag-unawa ng mga imahe na may mas madilim na mga tono ng balat – gayundin ang pagbabawas ng agwat ng kasarian sa mga positibong rate, at ang mga datat at mga resulta ng mga mikrosyt upang ilagay ang mga ektibong pagsusuri sa mga ektibo ng mga ekweektibong kakayahan ng mga sensiyal na pag-kodiye ng mga ektibo ng mga kompyuter na pang-kodiyutibo sa hinaharap na mga ektib na pang-kodiyolohiya, sa mga kompyuter na pang-kodiyolohiya sa mga kompyuter na pang-kodiyolohiya sa mga kompyuter na pang

Ang pananaliksik ay dapat ding mag - research sa alternatibong paraan na maaaring magbigay ng mas mahusay na proteksiyon sa privacy habang pinananatili ang mga pakinabang sa seguridad.

Ang interdisciplinary research na nagsasama ng mga siyentipiko sa computer, siyentipikong panlipunan, mga dalubhasa sa etika, at mga iskolar sa batas ay makatutulong upang makilala at masagot ang masalimuot na mga hamon na inihaharap ng teknolohiya ng pagkilala sa mukha.

Pandaigdig na Pagtutulungan at mga Pamantayan

Kung isasaalang - alang ang transnasyonal na katangian ng terorismo, mahalaga ang pagtutulungan ng mga bansa sa mga pamantayan at gawain ng mukha upang malinang ang karaniwang mga pamantayan para sa kawastuan, pagiging patas, at proteksiyon ng pribadong buhay, samantalang iginagalang ang iba't ibang legal na tradisyon at mga pamantayang pangkultura.

Ang internasyonal na mga kasunduan ay maaaring magtatag ng minimum na mga pamantayan para sa mga sistema ng pagkilala sa mukha na ginagamit sa kontraterrismo, anupat tinitiyak na ang mga impormasyong pinagsasaluhan sa ibayo ng mga hangganan ay nakatutugon sa pangunahing mga kahilingan para sa katumpakan at pagkamaaasahan.

Gayunman, ang internasyonal na pagtutulungan ay dapat na timbang laban sa mga pagkabahala tungkol sa pagpapahintulot sa mga rehimeng awtoritaryan na gamitin ang mga rehimeng awtoritaryan upang kilalanin sa pulitika.

Pasukan: Paglalayag sa Masalimuot na Tanawin

Ang teknolohiya ng pagkilala sa mukha ay kumakatawan sa isang makapangyarihang kasangkapan sa paglaban sa terorismo, pag-aalok ng mga kakayahan para sa pagkilala, pagmamatyag, at pagsisiyasat na hindi maubos maisip ilang dekada lamang ang nakalilipas. ang bagong teknolohiya ay nagbigay ng bagong kapangyarihan sa estado na i-kombinatoryal ang pagkakakilanlan ng mga dating kilalang terorista na nag-aorganisa ng mga pag-atake sa mga mamamayan na ang estado ay dapat na mag-iingat, at ang kapangyarihan na gawin ito, kung ito ay gumagana nang mabisa, ay tutulong sa paglaban sa terorismo.

Gayunman, ang teknolohiya ay naghaharap din ng mga mahalagang hamon na may kaugnayan sa katumpakan, pagkiling, pribadong buhay, at mga kalayaang sibil.Ang problemang ito ay laganap sa facial recognition software, na may tendensiyang lumikha ng mas mataas na bilang ng mga maling-positive na mga tao na may kaugnayan sa hindi-puting mga aplikasyon, at hindi katulad ng mga facial rekognitive software na ginagamit upang arestuhin ang isa, ang isang may maling pagsasanay na CT algorithm ay maaaring pumatay ng mga sibilyan, isang aksiyon na hindi maaaring tanggalin. Ang mga standong mga seksyon sa kontra-kadestributibong mga tao ay partikular na mga indibidwal.

Ang landas pasulong ay hindi nangangailangan ng pagbalanse ng mga katunggaling pagsasaalang alang na ito sa pamamagitan ng maingat na pagpapaunlad ng patakaran, matipunong pangangasiwa, patuloy na teknikal na pagpapabuti, at patuloy na pampublikong usapan. ni ang mga pagbabawal sa blanket na pumipigil sa anumang paggamit ng mukha para sa mga layuning panseguridad o hindi napigil na pag-aalaga nang walang mga pag-iingat ay kumakatawan sa isang responsableng paraan. Sa halip, ang mga konteksto-specific frame na pumapayag ng kapaki-pakinabang na mga paggamit habang pinipigilan ang pang-aabuso ay nagbibigay ng pinakamahusay na pag-asa sa mga benepisyo ng seguridad ng pagkilala sa mukha habang ipinagsasanggalang ng mga pundamental na karapatan.

Habang patuloy na sumusulong ang teknolohiya at nagiging mas may kakayahan, nagiging mas apurahan ang pangangailangan para sa maingat na pamamahala.Ang mga pasiyang ginagawa ngayon tungkol sa kung paano ginagawa, nailalagay, at nakokontrol ang pagiging timbang sa pagitan ng katiwasayan at kalayaan sa darating na mga taon ay nangangailangan ng higit na pag - iisip hinggil sa mga pasiyang ito sa pamamagitan ng katibayan, patnubay ng mga simulain sa etika, at sa ilalim ng demokratikong pananagutan ay mahalaga upang mapanatili ang katiwasayan at kalayaan sa isang patuloy na masalimuot na nagbabantang kapaligiran.

Para sa higit pang impormasyon tungkol sa mga teknolohiya sa biometric security, puntahan ang National Institute of Standards and Technology's Face Kinikilala ang programang Vendor Test. Upang malaman ang tungkol sa pribadong mga pagsasaalang - alang sa teknolohiyang pangmanman, galugarin ang mga mapagkukunan mula sa Electronic Frontier Foundation. Para sa internasyonal na pananaw hinggil sa pagkilala sa mukha, tingnan ang [[T:4] Parliamentation on AIFL.[T][T][T.[T][T][T.