顔パスができることは何でしょう
この問題を考える時、「技術がどれだけ上手にできているのか、何が得意なのか気にしないで、実戦で本当に効果があれば、アルゴリズム、分析を通じて、実際の問題を解決することが一番必要なのです」と思います。
より正確にビデオや画像から人のアイデンティティを特定することで、人の顔認識システムは人間よりもはるかに速く作られています。顔認識は，人の顔の特徴情報をアイデンティティ認識する生体認識技術の一種であり，これもコンピュータビジョン，ディープラーニング，ビッグデータなどの技術を向上させたものであります。
1年前、アリペイは正式に顔登録機能をオンライン化し、ユーザーはアカウントパスワードの代わりに“フェイスブラシ”でアリペイにログインできます。人工知能の大家族の一員として、顔認識は標準的な意味を持つ先駆者となりつつあります。2015年から現在まで、顔認識は徐々に成熟と爆発期に入り、資本が相次いで流入し、企業数が急増し、「顔パス時代」が到来しました。
ミリ秒の間に「真犯人」を特定
顔認識システムの基本的なサポートはデータベースであります。
例え、警察官は事件現場のビデオ資料を手に入れた後、ビデオ中の容疑者の画像をロックし、その後、画像を公安部門の「ブラックリスト」データベース、入国者データベース、あるいは実際の人口データベースと照合して、システムは自動的に類似度に従って順位付けして出力し、警察官は最初の最も似ている人から順番に調査し、事件者を見つけるまで調査することができます。
顔認識はセキュリティ領域に用いられる顔認識システムの実行時に「1：N」のアイデンティティ情報照合を行い，「N」はデータベースに格納された特徴データ、「1」はスナップショット写真から抽出された特徴データであります。照合に主な時間は「1」のオンライン特徴抽出処理に費やされ、一般に数十ミリ秒から数百ミリ秒の間に完了し、比較の過程は非常に速く，百万以上あるいは億レベルのデータベースに対しては、システムは一般に0.1秒で検索を完了することができます。
しかし、すべての技術手段と同様、顔認識技術も完璧ではありません。
「他人受入率 (FAR)」と「本人拒否率（FRR）」は，安全な2つの重要な指標であり，この2つの指標のバランスには，顔認識システムに未熟な点があります。“ブラックリスト上の”悪人“が万級以上になると、「他人受入率 (FAR)」の制御が非常に困難になります。システムのブラックリストに10万人、カメラの前に1日1000人の「いい人」が経過したとすると、1億回の交差照合が必要となり、たとえ10万分の1に抑えられていても、1日に数百回の虚警が発生する可能性があり、現実的には受け入れられないでしょう。「他人受入率 (FAR)」を千万分の1に抑えると、「悪人」が出現したときの警報率が大きく低下し，大部分の「悪人」を誤って見逃してしまいます。
また、世界的に非協力型認証や意図的に逃げるような安防シーンについては、現在のところ完全な顔認識技術には近づいておらず、SF映画のセキュリティレベルを達成するためには、短い場合には3年から5年、長くても5年から10年が必要とされています。
