美国首个禁止面部识别城市 面部识别缺点有哪些？

当地时间周二(5月14日)美国旧金山市监事会以8:1的投票结果禁止政府购买以及使用面部识别技术，这使得旧金山成为美国第一个禁止面部识别技术的城市。

据报道，旧金山监事会下周将进行第二次投票，一旦通过将成为最终决定。这项规定还要求政府部门向公众提交监控技术政策以供审查。

今年1月29日，美国旧金山市议会一位议员提交了《停止秘密监视条例》的立法提案。这份提案声称，人脸识别技术的威胁“大大超过了它所宣称的好处”。这项提案受到了包括美国公民自由联盟(ACLU)等公民团体的支持。

报道称，多年以来美国政府一直在使用面部识别技术，而如今随着云计算以及人工智能技术的兴起，这项技术正变得非常强大。在美国国内，公众对这一技术的不满情绪也有所上升。

近来，包括提供面部识别服务的微软公司和一些民权组织呼吁加强对这一技术的监管，这推动了旧金山的这项禁令。据报道，加州另一座城市奥克兰也在着手制定一个相似的禁令。

面部识别的缺点是什么?

面部识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。面部识别的困难主要是面部作为生物特征的特点所带来的。

相似性

不同个体之间的区别不大，所有的面部的结构都相似，甚至面部器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用面部进行定位是有利的，但是对于利用面部区分人类个体是不利的。

易变性

面部的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，面部的视觉图像也相差很大，另外，面部识别还受光照条件(例如白天和夜晚，室内和室外等)、面部的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。

在面部识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。对于面部，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。