看到外媒报道称，美国联邦调查局部署的面部识别系统被挑战了，认为FBI的系统不如Facebook，需要其帮忙来提升面部识别的精准度。真是这样吗？
美国联邦调查局FBI计划于今年夏天全面部署Next Generation Identification（简称NGI）面部识别系统。到今年年底，NGI面部识别系统将会把涉及全美50个州的公民的海量图片信息录入到中央联邦数据库中。
NGI面部识别系统并不完美
美国电子前哨基金会（Electronic Frontier Foundation，简称EFF）似乎有意要给FBI的NGI面部识别系统泼上一盆冷水：EFF认为，NGI并不完美。假设这里有一张嫌疑犯的面部照片，NGI系统显示出来的可疑名单将多达50人，而且从中成功锁定嫌疑人姓名信息的几率只有85%。
与Facebook本月初刚刚公布的DeepFace面部识别系统相比，NGI显得相形见拙。DeepFace系统可以分辨出两张图片上的人是否为同一个人，该技术的精准度高达97%，甚至可以媲美人类的识别能力。
毫无疑问，Facebook的优势在于网络的数据价值，在相同情况下，它可以在更小的范围内进行面部识别，成功率自然更高。单凭只一点，即便是美国最有权力的执法部门，在Facebook面前也只能自叹不如。
有人对面部识别技术泼冷水
虽说有很多人都乐意看到这种“接近于人类水平”的面部识别技术诞生于世，但是真正的面部识别技术远没有业界所承诺的那么轻松。
知名面部识别技术开发公司FST Biometrics首席技术官撒赫尔•贝尔金（Shahar Belkin）称：“那些自诩面部识别技术多强大的商业公司都在说谎，因为人脑和电脑之间的鸿沟是巨大的”。
FST Biometrics的客户群体愿意坐在摄像头前配合工作，而且其识别技术具有多层验证环节，比如说身高和步态追踪技术，可以尽可能消除主动错误信息。
FBI的NGI面部识别系统不具备这些优势的。它所谓的面部信息就像指纹那样，一个指纹对应一个身份，更适合在法庭上使用。但是人的面部信息却不同，人可以很容易分辨和鉴别面部信息，但是机器却做不到。
FBI的劣势和Facebook的优势
更糟糕的是，FBI面部识别技术所采用的图片质量令人堪忧。贝尔金表示，面部识别系统需要的是正面的图片，且以面部为中心轴的不少于15个角度的图片信息，这种图片往往是有意识呈现出来的。
公共区域的摄像头拍摄出来的图片并不适合用于面部识别系统，对于FBI而言，这是个非常棘手的问题。因为监控摄像头一般都置于天花板或者路灯之上，即便嫌疑犯被拍到，由于角度和画质等问题，面部识别系统很难分辨这样的图片。现如今，各国的监控摄像头系统在建立之初并未考虑到与面部识别系统协调工作。
但是，Facebook可以避免这个问题，因为Facebook知道你的朋友都是谁，这对面部识别系统至关重要。而且，Facebook能找到大量的相关照片，在图片信息总量上，Facebook可利用图片多达2500亿张，而FBI只有5000万张，完全不是一个级别。
图片数量多的好处显而易见——选择余地更大，而且数量多意味着更多的相关信息，这对面部识别技术的精确度提升大有裨益。
FBI获得Facebook帮助或许只需要一纸文书
FBI依然可以打造一套优秀的面部识别系统，它需要的是更多的图片、更多的人名以及能够把它们组织到一起的更智能的网络。简言之，FBI需要Facebook的帮助，而换取这样的帮助的成本也很低——仅需一张法院的判令。
目前，Facebook因为用户隐私指控正在吃官司，一旦输掉官司的话，执法部门很可能将会“获得”更多的用户数据，这些正是执法部门所梦寐以求的面部识别系统所必须的。
与其他尖端技术比拼一样，无论是Mac PK.PC还是安卓 VS.iOS，先入为主将会占据主动，但是“先入”并不能确保竞争的优势地位。如果Facebook可以让它的面部识别系统完美运行的话，FBI也可以通过各种手段做到这一点。
现在的问题是，和Facebook的面部识别系统相比，FBI的GNI到底是处于什么水准，这是个悬而未决的问题。但是不管怎样，FBI可能会输给摄像头和计算机，但是它依然会在法庭上赢回来。
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作为今日头条青云计划、百家号百+计划获得者，2019百度数码年度作者、百家号科技领域最具人气作者、2019搜狗科技文化作者、2021百家号季度影响力创作者，曾荣获2013搜狐最佳行业媒体人、2015中国新媒体创业大赛北京赛季军、 2015年度光芒体验大奖、2015中国新媒体创业大赛总决赛季军、2018百度动态年度实力红人等诸多大奖。
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