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酷酷的口罩自拍可能被用于人臉識別數(shù)據(jù)集，你愿意嗎？

2020-05-27 09:50

人臉識別（Face Recognition）vs人臉檢測（Face detection）

人臉識別側(cè)重于確認這張臉的獨一無二的身份和屬性。例如，在無感測溫場景下，我們需要人臉檢測確認額頭的位置以便檢測溫度身份信息并不必要。就像在圖片中找出貓一樣，機器只需要針對大量戴口罩的人臉進行學習，就能在現(xiàn)實世界中找出它們。

人臉檢測是指從圖片中找到人臉所在的位置，對于這張臉長什么樣子、屬于誰并不關心。

道德問題的出現(xiàn)

未經(jīng)用戶允許就擅自使用他們發(fā)在社交媒體的照片，難免會引起關注隱私的網(wǎng)友的不適。對此，Arbash解釋道他們之所以這樣做，是為了幫助那些希望提高識別佩戴口罩的準確率的數(shù)據(jù)科學家或機器學習工程師�！拔覀儾粫䦶闹匈嶅X，這也不是商業(yè)活動�！比绻凶銐虻呐d趣，公司未來也將更多考慮去研究如何獲得更多的“蒙面”數(shù)據(jù)。

但Facebook并不買賬：“未經(jīng)用戶同意，我們不允許第三方以這種方式收集或使用用戶發(fā)布的照片�！�

The Real World Masked Face Dataset（RMFD）聲稱是最大的蒙面臉數(shù)據(jù)集，擁有從互聯(lián)網(wǎng)上收集的525人的5000多張蒙面圖片。這一數(shù)據(jù)集來自武漢大學的研究人員。他們提出了三種佩戴口罩的人臉數(shù)據(jù)集，包括：

1、口罩佩戴檢測人臉數(shù)據(jù)集（Masked Face Detection Dataset，MFDD）

2、真實世界的口罩佩戴人臉識別數(shù)據(jù)集（Real－world Masked Face Recognition Dataset， RMFRD）

3、模擬口罩佩戴人臉識別數(shù)據(jù)（Simulated Masked Face Recognition Dataset， SMFRD）

從社交媒體上抓取人們的照片來訓練面部識別算法的做法并不新鮮，但由于COVID－19，人們才對這一問題更加關注。作為一項公共安全問題，開發(fā)人員迫切需要開發(fā)更為準確的口罩人臉檢測技術(shù)；但在未經(jīng)許可收集圖像時，則會出現(xiàn)道德問題。

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