唇语识别软件人工智能技术-唇语识别软件人工智能技术是什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于唇语识别软件人工智能技术的问题，于是小编就整理了1个相关介绍唇语识别软件人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 人脸识别技术真的安全么？

人脸识别技术真的安全么？

在人脸识别行业中有一个专有名词叫“活体检测”，即系统摄像头在正确识别人脸是否本人的同时，检验是否有人利用照片等手段冒充合法用户。

从技术水平的角度来看，人脸是唯一不需要用户主动配合就可以***集到的生物特征信息。其他生物特征的***集过程，如指纹、掌纹、虹膜、静脉、视网膜，都需要以用户的主动配合为前提，即如用户拒绝***集，无法获得高质量的特征信息。从社会心理的角度来看，通过人脸识别身份，符合人的视觉识别经验，容易被使用者接受。如人们在***集指纹和虹膜时，会担心隐私泄漏，但是每天被街头的几百台监控摄像机拍摄，却不感到被侵犯，因为人脸天生就暴露在外，被认为是识别身份的天然特征。由于以上两点，人脸识别技术的风险很容易被忽略。与指纹、虹膜等生物特征不同，人脸一般不用于具体身份的识别，而是用于嫌犯的鉴别。在出入境口岸、机场、车站、***等场所，人脸识别技术可以在用户完全不知情的情况下，将用户的人脸图像与嫌犯列表的人脸图像做比对。借助密布于街头的监控摄像机，人脸识别技术可以24小时蹲守、盯梢、跟踪目标，不知疲倦，不眠不休。显然，嫌犯列表可以被置换成任何列表，如用于维护公共安全以外的非正当目的，技术上没有任何难度。

事实上，研究人员对各种人脸识别的攻击方式都有预防，攻击者绝不可能轻易攻破我们的系统。最后，我们要警告那些居心不良、妄图钻技术漏洞的人，我们不但有完备的防攻击系统，也会对攻击行为存照留证，法网恢恢，疏而不漏，多行不义必自毙，请君自重！

而安全和性价比是一个平衡，绝对的安全等于无限的成本。

攻击和被攻击本来就是一个矛和盾的过程，一直在相互博弈，我们的目标，是要让攻击成本高于防御成本，让安全和成本达成动态平衡，这样才能推动技术普及。

人脸识别技术就目前应用层面来看是安全的，而在个人隐私方面又存在安全隐患。另外，人脸识别技术如同门锁的发展一样同样会面对来自破解技术的挑战。我将从两个方面阐述下人脸识别技术的安全隐患。

隐私挑战

人脸识别技术和指纹识别技术太受大家欢迎了，因为这类生物识别技术帮助我们摆脱了输入字符串密码的麻烦，同时也不会存在忘记密码的尴尬。但是不论是手机电脑解锁还是App人脸识别都需要我们的指纹或者人脸信息数据。人们都知道对账户密码等信息予以保护，但如今，人的各种生物信息扮演着相同的角色。大家肯定已经通过各种途径了解到了换脸App带来的影响力，在类似的技术滥用前，如果没有硬性约束出现，我们的隐私面临着很大的挑战。这也是为什么国外某些城市禁用人脸识别技术的原因。

人脸识别对抗技术

正所谓“魔高一尺，道高一丈”，在人脸识别技术被广泛应用的今天，各研究机构也在研究“对抗干扰技术”，例如，华为研究部门破解Face ID。这两种技术虽说都是建立在AI基础上的，而且也能促进人脸识别技术的发展，但是与此同时也让我们看到，没有任何安全技术是永远牢不可破的。技术是一把剑，关键在于怎样去使用它。

以上是我个人观点，欢迎大家留言讨论。

相对于传统的密码和指纹识别技术，人脸识别技术拥有更加智能、更加科学、更加精密的技术内核。

当然，如果只是把人脸识别的使用场景局限在手机解锁端，那是很局限的。人脸识别除了用在手机端进行1：1的身份验证外，还有可以用在1：N的身份匹配上。

例如寻找失踪儿童，只需要提供儿童的照片，就可以在一个区域内的所有视频监控数据库进行查找，寻找罪犯等等。

虽然目前不少人都在质疑人脸识别技术的安全隐患，但毕竟该技术还尚处于应用初期，有一些技术漏洞也是难免的。所以，人脸识别未来应该是最安全的技术之一。

目前来看是安全的

因为科技不断在进步，所以某些技术也会不断被革新甚至被颠覆，人脸识别技术也如此。谁知道过一段时间，会不会有人彻底破解这项技术，又或者人脸识别技术更上一层楼，更加安全，无法破解，都是未知的，所以只能说目前是安全的。

当然，对于普通人来说，现在的人脸识别技术（比如支付宝的人脸识别支付）基本上是无法破解的，毕竟需要大量的相关知识和技术才可能找到漏洞去破解，所以从这方面来讲，人脸识别还是比较安全的。

人脸识别是不是靠谱，还是要根据具体的使用场景和精度需求来判断，最近亚马逊的人脸识别软件Rekognition被曝出将28名美国国会议员识别为罪犯的***，就是很好的案例。

这是美国公民自由联盟（American Civil Liberties Union）做的测试，该机构向Rekognition软件中输入了25000张公开的罪犯脸部照片，然后让它识别现在的535名国会议员的脸部照片，结果有28人被识别为罪犯，就是下面这些：

显然，现任国会议员与已公开的罪犯之间不可能有交集，这是一次误报。由于美国许多地方的警察局在使用Rekognition软件来识别罪犯，这件事引起了轩然***。

亚马逊的回应是，美国公民自由联盟设置的精度不对，在这项测试中使用的是软件默认的80%的可信度，而如果将可信度设置到99%，就不会在识别这些国会议员照片时出现错误。

此外，在警方使用使用Rekognition软件识别罪犯时，不会只依据电脑的判断，通常还会加上人工确认的步骤。

我自己也在一些场合体验过人脸识别技术。最开始在一次科技会议的签到处，摄像头拍了照后，居然弹出好几个备选身份，还是需要工作人员人工确认；但后来在另一次科技会议签到时，人脸识别非常准确和快速，体验很好。这说明技术在进步。不过会议签到不算什么大事，所用的人脸识别技术是不是百分之百准确，也没有特别大的影响。

而在一些关键的地方，比如现在一些银行的自助终端上，也应用了人脸识别技术。不过不只是靠人脸识别来确认身份，还需要在终端上输入密码和插入***等操作，我觉得这样就很谨慎，多一个人脸识别步骤的安全性也更好。

所以，我觉得说人脸识别是否靠谱，应该根据应用场景来判断，在会议签到这样的地方，单用人脸识别通常就能满足需求了，就算有点错误率，也可以马上人工干预；而在银行转账和警方判别罪犯时，不能只看人脸识别的结果，必须要联合其他方式进行判断。像马云几年前就炫过的“刷脸”买东西，我觉得暂时还不容易推广开。

到此，以上就是小编对于唇语识别软件人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于唇语识别软件人工智能技术的1点解答对大家有用。

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