얼굴 인식 : 좋든 나쁘니? - 안내 기술

얼굴 인식이 점점 보편화되면서이 기술이 기술 소비자의 개인 정보를 침해하는지 여부를 고려해야합니다.

대부분의 경우 안면 인식은 의도 된 것이며 삶을 편하게하기위한 것입니다.

그러나이 기술의 본질은 아마도이 기술을 사용하는 사람들의 익명 성을 위협 할 수 있습니다.

중국이 제안한 안면 인식 데이터베이스와 같은 기술을 사용하여 3 억 5 천만 명의 시민들을 3 초 이내에 식별 할 수있게되어 개인 정보 보호에 대한 우려가 제기되었습니다.

체크 아웃: HyperFace는 얼굴 인식을 피할 수 있도록 도울 것입니다.

안면 인식의 작동 원리

안면 인식 기술의 가장 큰 판매 포인트 중 하나는 거리에서 작동한다는 것입니다. 따라서 지문 스캐너와 같은 보안 시스템에 필요한 직접 접촉이 필요 없습니다.

얼굴 인식 시스템은 일종의 얼굴의 청사진을 만들어 냄으로써 작동합니다. 이것은 카메라로 이미지를 찍은 다음 눈과 코 폭을 포함하여 마디 점으로 알려진 얼굴의 거리를 측정하여 수행됩니다.

그런 다음이 이미지를 참조 용으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 이러한 시스템을 인증 목적으로 활용할 수 있습니다. 사람의 얼굴이 캡처되어 얼굴 인식 시스템에 등록 된 참조와 일치하면 액세스가 허용됩니다.

많은 얼굴 인식 시스템이 인식 과정에서 2D 이미지를 생성합니다. 그러나 iPhone X는 얼굴의 3D 모델을 만듭니다. 이것은보다 상세한 이미지를 허용하고 시스템이 속는 기회를 감소시킵니다.

얼굴 인식이 우리의 삶을 개선하는 방법

나는 얼굴 인식을 어떤 방식 으로든 깨뜨리고 그 가치를 인식하려고하지 않습니다. 이것은 단지 동전의 양면을 조사한 것입니다. 좋은 출발점은 긍정적 인 것입니다.

범죄 싸움

법 집행을 돕기 위해 일부 경찰은 얼굴 인식 기술을 사용하고 있습니다.

예를 들어, 아일랜드 경찰은이 기술을 사용하여 혼잡 한 지역의 용의자를 식별합니다. 뉴욕에있는 경찰관들은이 기술을 사용하여 방화 용의자를 체포했습니다.

또한 허난 (Hean) 성 수도 인 정저우 고속철도 역의 중국 경찰은이 기술을 사용하여 용의자를 확인하는데 도움을줍니다. 그들의 시스템은 한 쌍의 선글라스에 장착 된 카메라에 연결된 휴대용 장치를 사용합니다.

도박 문제 지원

온타리오 캐나다의 온타리오 복권 및 도박 회사 (Gaming Corporation)는 얼굴 인식 기술을 사용하여 도박 중독자가 카지노에서 벗어나지 못하게합니다.

이 프로세스는 문제 도박꾼이 자발적으로 금지 목록에 배치되도록 등록하는 시스템에 의존합니다. 이후에 카지노에 입장하면 시스템에서이를 인식 할 수 있습니다.

이러한 상황이 발생하면 보안 요원은 이것이 실제로 금지 목록에있는 사람인지 확인합니다. 범죄자는 구내에서 제거되고 범죄 기록이됩니다. 불법 침입과 같은 결과가 부과 될 수 있습니다.

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항공편 체크인 시스템

작년에 Baidu는 베이징의 주요 공항에 얼굴 인식 시스템을 도입하여 항공사 승무원과 직원을 확인할 수있었습니다. 올해에는 비행 입국이 가능할 것으로 예상됩니다.

허난 성의 남양 공항은 비슷한 시스템을 사용하고 있습니다. 그러나 그들의 시스템은 이미 승객을 위해 일하고 있습니다. 안면 스캔이 수행되어 탑승 전에 신원을 확인합니다.

유료 지불

"지불하는 미소"시스템이 최근 항주 (Antzhou Financial)의 KFC에서 소개되었습니다.

Ant Finacial은 Alibaba의 Taobao 및 Tmall 전자 상거래 웹 사이트에 권한을 부여하는 전자 지급 시스템 인 Alipay를 운영합니다.

이 응용 프로그램은 Alipay를 사용하는 고객이 얼굴을 스캔하는 "Smile to Pay"응용 프로그램을 사용 가능하게합니다. 이는 신속하고 원활한 지불 및 체크 아웃을 용이하게합니다.

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얼굴 인식의 단점

얼굴 인식은 편리하고 신속한 지불 방법을 제공함으로써 일반적으로 삶을 향상시키는 긍정적 인 용도로 많이 사용됩니다. 그러나 얼굴 인식은 문제가되지 않습니다.

오류율

안면 인식은 약 0.8 % 이하의 오류율을 나타낼 수 있지만 특히 법 집행 및 금융 애플리케이션의 경우에는 여전히 우려의 원인입니다.

잘못된 얼굴 인식이나이 단점을 이용하여 신원 도용을 한 사람을 기반으로 잘못된 사람을 체포하는 결과를 상상해보십시오.

이러한 이유로, 얼굴 인식은 대체 검증 수단이 존재하지 않으면 사용되어서는 안됩니다.

향상된 맞춤 광고 타겟팅

지금까지는 타겟 광고에 대해 잘 알고있을 것입니다. 아마존과 구글을 방문했을 때 어떻게 될지 알 것입니다.

글쎄, 벽돌과 박격포 상점은 얼굴 인식 기술을 사용하여 고객의 습관에 관한 데이터를 수집하고 있습니다. 이러한 유형의 사용은 아직 초기 단계이지만 소매 업체는 의심 할 여지없이 비즈니스 전략에서 얼굴 인식을 구현하려고합니다.

사용자 프로필을 작성한 후 수집 된 데이터를 사용하여 타겟 광고를 만들 수도 있습니다. 이것은 전자 상거래와 벽돌 및 박격포 소매 업체의 표적화 광고를 두 번 반복하는 것을 의미 할 수 있습니다.

익명 성 부족

얼굴 인식 시스템이 끊임없이 데이터를 수집 할 것으로 예상되면서 미래의 어느 시점에서 온라인으로 추적하지 않고는 많은 장소를 방문하지 못할 수도 있다는 우려가 있습니다.

그런 세상에 사는 것은 상당히 제한적입니다.

또한보십시오: 여기에 개인 정보 보호 문제를 해결할 얼굴 인식 스크램블러가 있습니다.

좋고 나쁨

얼굴 인식 기술의 많은 유익한 용도가 분명히 존재하며 개인 정보 보호 문제로 인해 그 사용을 기각해서는 안됩니다. 그러나 수집 된 데이터가 잘못 처리되지 않도록주의를 기울여야합니다.

허가를받은 당사자 만 얼굴 인식 데이터에 액세스 할 수 있도록 조치를 취해야합니다. 애플은 아이폰 X 시스템으로이 분야에서 좋은 일을하고있는 것 같다. Apple의 대표 전화에서 수집 한 얼굴 인식은 로컬에 저장되고 암호화되며 대부분의 경우 하루가 지나면 삭제됩니다.

얼굴 인식 데이터로 인해 타겟팅 된 광고는 소매업자가 이익 마진을 향상시키기 위해 끊임없이이를 추구하기 때문에 까다로운 영역입니다. 그러나 소비자는 적어도 그러한 광고의 타겟팅 대상에서 제외 할 수있는 옵션을 제공해야합니다.

결론적으로, 나는 얼굴 인식이 반드시 받아 들여 져야한다고 생각하지만, 우리는 모두 그 사용을 둘러싼 가능한 위험을 잘 알고 있어야합니다.