英特爾研究AI是否可以使用熱成像識(shí)別人臉

英特爾研究人員發(fā)表了一項(xiàng)研究，研究人工智能是否可以使用熱成像識(shí)別人臉。

熱成像通常用于保護(hù)隱私，因?yàn)樗趽趿藗€(gè)人識(shí)別的細(xì)節(jié)，例如眼睛的顏色。在某些地方，例如醫(yī)療機(jī)構(gòu)，通常必須使用遮蓋這些細(xì)節(jié)的圖像。

人工智能正在開啟許多新的可能性，因此英特爾研究人員著手確定熱成像是否仍提供高度的隱私。

英特爾團(tuán)隊(duì)使用了兩組數(shù)據(jù)集：

第一套稱為SC3000-DB，是使用Flir ThermaCam SC3000紅外熱像儀創(chuàng)建的。該數(shù)據(jù)集包含766張40位志愿者(21位女性和19位男性)的圖像，每位志愿者在相機(jī)前坐了兩分鐘。

第二組稱為IRIS，由俄克拉荷馬州立大學(xué)的視覺計(jì)算和圖像處理實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)建。它包含30個(gè)人收集的4,190張圖像，與第一組圖像不同之處在于它包含各種頭部角度和表情。

首先將數(shù)據(jù)集中的每個(gè)圖像裁剪為僅包含每個(gè)人的臉部。

然后，機(jī)器學(xué)習(xí)模型試圖將來自圖像的面部特征數(shù)字標(biāo)記為矢量。在VGGFace2上訓(xùn)練的另一個(gè)模型-在可見光圖像上訓(xùn)練的模型-用于驗(yàn)證它是否可以應(yīng)用于熱圖像。

這是每個(gè)數(shù)據(jù)集的完整結(jié)果：

在可見圖像數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的模型在通過提取志愿者的面部特征來區(qū)分志愿者方面表現(xiàn)良好。SC3000-DB數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確性為99.5%，IRIS的準(zhǔn)確性為82.14%。

英特爾的研究表明，熱成像可能無法提供許多人目前認(rèn)為的保密性，并且已經(jīng)可以區(qū)分使用它的人。

研究人員寫道：“許多有前途的視覺處理應(yīng)用，例如非接觸式生命體征估計(jì)和監(jiān)控，都可能涉及私人和敏感數(shù)據(jù)，例如有關(guān)人的健康的生物特征信息。”

“因此，熱成像不僅可以提供有用的數(shù)據(jù)，而且還可以隱藏個(gè)人身份，因此被用于許多應(yīng)用。”