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《科技广场》2017,(8)
人脸识别技术是人脸识别系统以人脸图像作为识别身份的媒介。主成分分析(Principal Components Analysis)~[1-2]即是人脸识别算法中一种常用的方法,算法寻求的是能最大程度代表原始信息的特征信息。理解了算法的原理,基于平台实现了人脸识别系统。该系统首先对图像进行预处理,预处理的目的是为了减弱光照、噪声等非线性因素的干扰,再以人脸库中的部分图像为训练样本,采用算法计算训练样本得到特征脸向量,然后用工具箱~[3]中的函数对训练样本进行训练得到模型,通过训练出来的模型用部分测试样本进行预测,最后分类识别得出结果。实验证明,该系统识别率较高,具有一定的参考和研究价值。 相似文献
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作为人工智能领域的落地标杆技术,人脸识别技术具有自然性、非接触性、不易察觉性、并发性等特征。当前,人脸识别技术在公共领域和商业领域得到广泛应用。但与此同时,人脸识别技术缺陷引发的风险和信息处理合法性风险使得人脸信息的保护备受挑战。人脸信息是生物识别信息,属于个人敏感信息。在大数据时代,作为个人信息处理的重要合法性基础,“知情同意原则”在人脸信息保护方面面临实践困境。因此,我国亟需规范人脸识别技术的应用,有必要从法律层面(源头上风险治理)、技术标准(填补式风险治理)、监管沙盒(适应性风险治理)三个角度来完善我国人脸识别技术风险治理体系,在人脸识别技术创新应用与信息主体合法权益之间寻求平衡,从而打造负责任的人脸识别技术。 相似文献
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提出了一种基于核向量机的人脸识别方法。首先介绍了人脸识别的整个过程,然后着重介绍核向量机的算法以及采用它进行人脸的分类识别。最后在扩展的MIT人脸数据集中对该算法进行测试,验证了该算法在处理大样本数据集时是一个较好的选择。 相似文献
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<正>随着社会的快速发展,近年来出现了人工智能、物联网等一些前沿技术。在这些技术中,生物特征识别技术诸如虹膜、视网膜、指纹、步态、人脸识别技术等,由于生物特征极强的稳定性和个体差异,能够确保公众信息安全,成为自动身份验证的理想工具,而变得更加流行。在生物识别技术中,应用最广泛的是人脸识别技术,它可以定义为一种基于人类面部特征的技术。 相似文献
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公安信息化的应用日新月异,视频侦查手段无疑是应用最为广泛的。在当前火热的大数据、人工智能鉴别形式下,人脸判别则是视频解析中的首要工作,也是视频图像领域的一项新兴技术,以达到实现人脸存储、检测和比对的功能。尤其是深度学习算法的前提下,本文着重阐释和分析人脸识别技术在视侦中的应用,涵盖嫌疑人员布控、排查、定位识别、辨认等。 相似文献
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以北京、上海、深圳、福州、广州地区42家人工智能人脸识别技术开发方为调查对象,构建了人脸识别技术安全风险评估指标体系,利用模糊综合评价法对其进行了实证研究.结果表明:被调查企业人脸识别技术应用处于较安全等级,风险水平较低,数据安全及隐私安全等级最高,管理体系最低;算法、模型可靠性和可解释性对人脸识别技术安全性影响程度最大,软件系统安全的影响程度最小;数据访问权限控制对人脸识别技术应用过程中的安全防御效用发挥得最好,而安全管理策略、制度防御效用最低. 相似文献
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人工智能技术的颠覆性特征将诱发一系列风险,但这些风险往往难以预知和研判,因而可以在社会场景中部分地引入某些人工智能技术,并通过密切监测其社会影响而试验其可行性。这种将人工智能引入社会的过程可以被视为人工智能社会实验。作为社会实验的人工智能在防控风险方面有一定的优势,但其实施过程也存在着不容忽视的伦理问题。这主要源于人工智能社会实验是以人为研究对象,考察“人—人工智能”的内在关系,因而对其伦理关切不仅重要而且必要。人工智能社会实验的目的之一就是通过社会实验解决人工智能的伦理问题。但同时,这种实验本身就存在着伦理争议,伦理的二阶性就导致了隐私、“脏手”、欺骗等现实伦理问题。基于此,应当建构面向人工智能社会实验的伦理框架,即人工智能社会实验伦理,以研判和防控人工智能社会实验的潜在伦理风险。通过提出人工智能社会实验伦理的治理策略,有助于探索科技伦理治理的中国道路。 相似文献
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人工智能在深刻影响人类社会生产生活方式的同时,也引发诸多伦理困境与挑战,建立新的科技伦理规范以推动人工智能更好服务人类,成为全社会共同关注的主题。本文从科技伦理的视角,围绕机器人、算法、大数据、无人驾驶等人工智能领域所出现的伦理主体、责任分担、技术安全、歧视与公平性、隐私与数据保护等问题,以及人工智能技术的伦理治理,对国内外相关研究成果进行回顾分析,并提出未来需要在中国情境下伦理原则与治理体系的建立、人工智能伦理研究的跨学科合作、理论分析与实践案例的融合、多元主体伦理角色分工与协作等方面进行进一步研究。 相似文献
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人工智能伦理风险感知信任与公众参与 《科学学研究》2022,40(7):1153-1162
随着人工智能的井喷式发展,其涉及的伦理风险,也从科幻作品中走进现实,成为众多主体热议的话题。本文以技术接受模型及风险感知理论为基础,以信任为中介,构建了公众对于人工智能伦理风险的感知与其参与风险治理意愿的研究框架,并通过实证检验了相关假设。结果显示:人工智能伦理风险感知对公众参与意向具有显著的负向影响,其中公众对科研机构和政府的信任在人工智能伦理风险感知与公众参与之间起部分中介作用。该结论为构建“政府主导、专家引领、公众参与、社会监督”的治理新格局提供了科学依据,对于新兴技术实现科技向善具有重要的现实意义。 相似文献
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人工智能透明性原则的制度构建:范式选择与要素分析 《科学学研究》2022,40(4):611-618
“算法黑箱”背后的信息不对称或将带来社会风险，在人工智能技术发展的过程中，透明性原则的实现是算法监管、建立信赖关系的前提与基础，智能产业的发展和社会信赖利益也呼吁透明性原则的建立。但由于利益冲突、技术特征和制度成本等障碍，对人工智能技术监管不应采取传统领域彻底、全部公开的透明方式，而需确立有限、合理的透明标准。这一标准的有效落实依赖于行为规范和私权保护的协同作用，对人工智能进行事前预防、事中约束和事后救济等全过程控制，并结合对主体、客体、程度、条件等要素的场景化思考，实现智能科技创新、整体经济效益和社会公共利益之间的平衡与协调。 相似文献
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本研究通过对发达国家科技发展战略、顶尖咨询机构权威报告、我国重点科技项目布局方向的共词分析遴选出高频词的未来产业领域,根据“对标国际、紧扣国家、立足江苏”的原则将人工智能产业作为引领江苏发展的未来产业。基于2010-2019年WOS核心合集收录的英文文献和CNKI数据库中文核心文献,运用知识图谱方法进行前沿热点技术分析,为江苏下一步发展人工智能产业提供借鉴。结果显示：江苏有基础推动人工智能产业高端化发展；美国和中国成为人工智能领域研究最为活跃的国家；国外人工智能的热点技术为机器人、物联网、特征提取和强化学习,重视对系统、模型和算法的研究,未来向着与大数据、物联网融合的方向发展；国内重视对模糊控制、遗传算法、自然语言处理的研究,未来向教育领域的融合应用、社会治理、5G、人才培养等方向发展。 相似文献
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[目的/意义]面向发展情报,未来的情报工作可能面临解决多维目标问题,以及实现每个目标的多重发展路径的选取问题,传统的情报方法在解决多情报并行问题上无法满足大规模人力需求,需要借助人工智能、脑科学、认知技术等手段,通过计算机来计算情报、辅助决策。文章从量化计算对科学研究的重要作用入手,分析计算情报的重要意义。[方法/过程]将计算情报界定为以计算机的"运算能力(大数据)"为经,"计算思维(人工智能)"为纬进行情报的量化分析和判断,针对计算情报面临的挑战与机遇进行了分析;提出实现计算情报的两个前提和一个转化基本思路,两个前提是大数据环境和人工智能技术,一个转化是将情报活动中的过程性的主观决策转化为客观概率上的不确定性,并通过"证据链模型"探索计算情报的实现途径。[结果/结论]认为当前环境下,计算情报是可能实现的。计算情报的实现不仅需要情报与信息技术、人工智能技术融合,还需要应用以数学理论为代表的基础科学理论。 相似文献
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人脸识别技术是人工智能的重要细分领域。针对现有研究缺乏系统的分析模型和定量的指标分析现状,提出技术演化趋势、技术集群特点和技术竞争态势三维技术景观分析框架,深入挖掘和分析国际人脸识别技术,并对我国人脸识别研究机构及相关企业提出有关建议。 相似文献
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人工智能是新一轮产业变革的核心驱动力,为助力中国人工智能产业实现核心技术突破,构建识别人工智能领域核心技术的方法并分析其现状。以智慧芽专利数据库收录的2000—2020年人工智能领域专利为数据源,从地域、申请人和国际专利分类号（IPC）层面分析人工智能领域技术的分布和发展情况;构建涵盖技术、法律和经济三维度的核心专利识别指标体系,基于层次分析（AHP）-熵权法的核心识别模型进行人工智能领域的核心技术识别。结果发现：世界人工智能技术正处于快速增长期,逐渐形成以企业主导技术创新模式;中国在体量和应用多元化上有所突破,但发展不均衡,核心技术研发存在一定短板;识别得到的14项核心技术均为美国持有,集中在语音识别、通信传输、电数据处理、图像分析技术领域,美国在人工智能产业领域占据主导地位,技术研发重心逐渐扩散,已经涉及医疗、交通、物流以及金融、工业等各个产业领域。所筛选出的核心专利符合世界人工智能技术领域发展现状,证明基于专利属性特征构建的三维核心技术识别模型具有一定的科学性和有效性。最后基于研究结论,从政府、企业和研发方向等方面对中国人工智能发展提出建议。 相似文献