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在大洋彼岸的美国，亚马逊因向美国执法机构提供人脸识别技术而遭到某联盟的谴责。该联盟表示，AI人脸识别系统配置商，“亚马逊以十分低廉的价格向美国警方提供人脸识别服务，可能会导致美国公民的私人数据被滥用及隐私遭到侵犯”。在他们看来，将人脸识别技术应用到前端视频监控摄像机上，可能会打破隐私及实用性之间的平衡。假设美国警方有若干台这样的安防摄像机，同时拥有可疑人员的“黑名单”照片库，那么其他任何人如果与这些可疑人员有一些相像，AI人脸识别系统配置商，一旦进入警察的安防摄像机的镜头之内，都有可能受到警务人员的盘问，AI人脸识别系统配置商。而大多数美国人不希望生活在那样的世界里。AI人脸识别系统终端联系四川吉联科技有限公司。AI人脸识别系统配置商

对于闲置和候补的原因，小区物业人员普遍认为，在社区引入人脸识别设备，能够更精细的识别出入小区人员，让小区管理变便捷高效，设备闲置有些可惜。但居民们则普遍认为，社区安装人脸识别设备固然带来了便利，但如果发生信息泄露可能造成严重损害，因此配合使用并不积极。2017年，伴随着昌平区顶秀青溪家园、朝阳区康宏瑞普小区和顺义区石园北区小区成为北京市首批3个智慧社区建设试点工程，北京市智慧社区的建设开始起步，随后几年间，智慧平安社区建设及老旧小区改造等纷纷上演，各类型机构纷纷在这个领域挖掘商机。郫都区智能人脸识别系统终端打卡人脸识别系统供应联系四川吉联科技有限公司。

从这来看，技术应用的双刃剑在人脸识别的落地上就得以体现，且不说人脸识别技术发展对于人类来说优多（安全）还是劣多（隐私），硬币抛下落地的可能性还是得到了平衡。近日，多伦多大学教授Parham Aarabi和他的研究生Avishek Bose开发了一种算法，通过对图像进行“光转换”，可以动态地破坏人脸识别系统。与上述联盟控诉亚马逊的理由一样，这位大学教授也考虑到了隐私问题，“随着人脸识别技术越来越先进，个人隐私成为了一个真正急需解决的问题，这就是反人脸识别系统被研发的原因，也是该系统的用武之地。”

根据Aarabi的说法，他们主要采用了对抗训练（adversarial training）技术，使得两个神经网络相互对抗，一个神经网络从数据中获取信息（人脸数据），另一个神经网络试图去破坏个神经网络执行的任务。据悉，他们的算法是在包含不同种族，不同光照条件和背景环境下的超过600张人脸照片的数据集上进行训练的（业界标准库），两个神经网络相互对抗会发形成一个实时的“过滤器”，它可以应用到任何图片上。因为它的目标——图像中的单个像素是特定的，改变一些特定像素，肉眼是几乎无法察觉的。比如说检测网络正在寻找眼角，干扰算法就会调整眼角，使得眼角的像素不那么显眼。算法在照片中造成了非常微小的干扰，但对于检测器来说，这些干扰足以欺骗系统。打卡人脸识别系统安装联系四川吉联科技有限公司。

在美国，联邦调查局使用技术手段来识别犯罪嫌疑人，国土也在机场出入境处使用了人脸识别技术，对来美外国游客进行离境跟踪。人脸识别技术有望在全球范围内执法和身份识别领域使用，在美国也有一些试点项目。在包括人脸识别在内的人工智能项目的发展上，中国有着独特的优势。3 天前，谷歌大中华区总裁石博盟（Scott Beaumont）在上海一次小范围的交流会上表示：中国拥有大量科技资产，还有很多的计算机科学家，谷歌在中国也雇佣了很多软件工程师。除此之外，中国一旦有一个想法，就能立刻把它打造成一个原型的能力非常强，还有海量的数据作为支撑，所以中国是拥有得天独厚的优势的。安全人脸识别系统安装联系四川吉联科技有限公司。AI人脸识别系统配置商

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