微软的面部识别工具刚刚取得了一些重大的技术进步,尽管时机可能有点糟(微软Azure合同条款可能参与美国移民和海关执法局(ICE)的合作饱受争议)。
周二,该公司在一篇博客文章中透露,其Azure认知服务的一部分——Face API,现在能够识别出肤色较深的男性和女性,比之前的技术迭代要成功得多。这些更新特别提高了系统对肤色较深的女性的识别能力,降低了深色皮肤男性和女性的错误率20倍,并降低了所有女性的错误率9倍。
微软表示,它能够显著降低精度差异在人口统计”通过扩大面部识别训练数据集,启动新的数据集合变量的肤色,性别和年龄,改善其性别分类系统的“特别关注得到更好的结果为所有肤色。”
“肤色较深的女性的错误率较高,突显出整个行业面临的一个挑战:人工智能技术的好坏,取决于用来训练她们的数据。”如果一个面部识别系统要在所有人身上都表现良好,那么训练数据集就需要表现出不同的肤色,以及发型、珠宝和眼镜等因素。
微软指出,它整合了偏见培训,由微软高级研究员汉娜•瓦拉赫(Hanna Wallach)牵头,她专门研究人工智能的公平性、问责性和透明度。另一位参与这项研究的高级研究员关注的是训练数据中的偏见,这些偏见可能会导致有偏见的系统,比如“肤色较深的女性的代表性不足,可能导致人工智能系统在性别分类任务中出现不可接受的错误率。”
虽然消除技术系统中的偏见是一项崇高的事业,但对人脸识别的潜在监控和监控应用,尤其是人脸识别,却让许多批评人士踌躇不前。微软目前正因其与美国移民和海关执法局(ICE)的关系而遭到强烈反对,尽管该公司反对该机构正在制定的边境隔离政策。
今年1月,微软(Microsoft)在获得该机构的运营授权后,宣布了与ICE签订合同的意向。Azure认知服务中的Face API是Azure政府合同中提供的一套工具的一部分。
微软在今年1月写道:“这是ICE提供基于云的身份和访问等服务的关键下一步,它可以为员工和市民提供基于云的应用。”
“这可以帮助员工更快地做出更明智的决定,Azure Government可以让他们在边缘设备上处理数据,或者利用深度学习能力来加速面部识别和识别。
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