Amazonの顔認識技術が28人の議員を「犯罪者」と誤認(2018)
https://gigazine.net/news/20180727-amazon-rekognition-congress-face/
rekognition 在 GIGAZINE Facebook 的精選貼文
同時也有3部Youtube影片，追蹤數超過2萬的網紅賓狗單字Bingo Bilingual，也在其Youtube影片中提到，第一個單字是 hit 達到某個程度，例句是： U.S. coronavirus cases hit 2 million. 美國確診數突破兩百萬，目前仍然是疫情最嚴重的國家，突破兩百萬，來到這個嚴重的程度，我們可以用 hit 這個動詞。疫情很嚴重，不過川普好像不太在乎捏，從下個單字，我們看得出來，他...
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rekognition 在 軟體開發學習資訊分享 Facebook 的最佳貼文
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rekognition 在 賓狗單字Bingo Bilingual Youtube 的最讚貼文
第一個單字是 hit 達到某個程度，例句是： U.S. coronavirus cases hit 2 million.
美國確診數突破兩百萬，目前仍然是疫情最嚴重的國家，突破兩百萬，來到這個嚴重的程度，我們可以用 hit 這個動詞。疫情很嚴重，不過川普好像不太在乎捏，從下個單字，我們看得出來，他比較在乎，能不能再當一屆總統。
https://globalnews.ca/news/7047844/us-coronavirus-cases-2-million/
第二個單字是 rally 大型集會，例句是：Trump will restart political rallies this month despite coronavirus pandemic.
剛剛說到，美國疫情很嚴重，那不是應該避免大型集會嗎？No no，川普不在乎。川普說，這個月，他要開始辦造勢活動，來來來一群人擠在一起，喊個夠！什麼保持距離，免！口罩，免！大家 high 起來！這百分之百會加速疫情傳染... 這種大型集會就是 rally。https://www.npr.org/sections/coronavirus-live-updates/2020/06/08/872588125/trump-to-restart-political-rallies-this-month-despite-coronavirus-pandemic
第三個單字是 moratorium 暫停（正式協議），例句是：Amazon announced a one-year moratorium on providing police facial recognition technology.
亞馬遜公司（Amazon）宣布，暫停提供人臉辨識科技給警察，一年後再說。事情是這樣的，亞馬遜有人臉辨識科技，原本會提供給美國的警察，幫忙辨識壞人。結果這科技，竟然也在搞種族歧視，看到無辜的黑人，常常錯誤辨識，亂認成嫌疑犯。欸，最近美國警察殺黑人，才引發大規模抗議，這個氣氛下，亞馬遜還是乖乖暫停吧。暫停是 moratorium。https://techcrunch.com/2020/06/10/amazon-rekognition-moratorium/
第四個單字是 contribute 貢獻，例句是： Afghan refugees are contributing to Turkey's fight against the coronavirus.
難民幫大忙！土耳其境內有些阿富汗難民，他們也為土耳其盡一份心力，幫忙對抗武漢肺炎。這些難民製作口罩跟肥皂，提供給土耳其人民，非常積極、非常溫暖～貢獻就是 contribute。https://www.aljazeera.com/news/2020/06/afghan-refugees-helping-turkey-fight-coronavirus-200610093840716.html
最後一個單字是 centenarian 百歲人瑞，例句是：Can the ‘Centenarian Olympics’ help you live longer?
你知道嗎？有個奧運大賽，只有超過 100 歲的人，才能參加。這是「百歲人瑞奧運大賽」如果想參賽，這輩子都要好好鍛鍊身體，這樣 100 歲的時候，才能跑能跳。老年生活，不用臥病在床，很幸福耶！你也可以設下這個目標，100 歲時，我們一起參加這個特別的奧運大賽！百歲人瑞，就是 centenarian。
https://www.bbc.com/worklife/article/20200520-can-the-centenarian-olympics-help-you-live-longer
恭喜你！今天學了 5 個新單字，還聽了 5 則國際大事！你喜歡這樣聽新聞、學英文嗎？希望你可以訂閱我們的 podcast，然後為我們留 5 顆星的評價。如果有什麼意見，歡迎留言，敘述欄裡面有連結喔～謝謝收聽，下次通勤見 ❤️
rekognition 在 范琪斐 Youtube 的精選貼文
人臉辨識，就是用科技計算的方式，來比較臉部視覺特徵，藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法，各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的，通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候，它第一步也會先切成一張一張的影格，然後去找到你的臉，就像是我們相機在拍照的時候，它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦，這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵，所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵，像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的，一張臉大約有80幾個識別點，但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭，或是受到光線影響之類的，有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正，利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點，將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3Ｄ的技術，用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢，這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量，轉換成編碼，於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表，最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展，但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟，才有較大的進展。而且這樣子一套演算法，還需要透過ＡＩ深度學習，模擬我們大腦神經網絡的運作，然後從大規模未標記的資料中學習，來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間，辨識準確度卻還是有待加強，美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現，2014年到2018年期間，人臉辨識系統因為深度學習的技術，失敗率從4% 降到 0.2%。BUT！資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣，每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老，這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識，還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間，測試一款全新的AI臉部識別程序，可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料，結果系統在17萬名觀眾當中，配對了2470人為潛在目標，但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition，也曾經把28名國會議員辨識為罪犯，讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃，在市內幾個地方架設監視器，實時進行人臉辨識，希望可以找出通緝犯等特定人士，幫助執法。不過在 15 個月的測試中，卻發現系統經常誤判，準確度常常出問題，後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣，就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步，而且透過電腦的深度學習，讓判讀的準確度大大提升，但它仍然不像DNA那樣，正確度高達99.9%，可以作為決定性的判定標準。
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