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亚马逊面部识别闹笑话 将议员识别为罪犯

导读: 北加州美国公民自由联盟周四宣布,它对亚马逊面部识别系统Rekognition进行测试,但发现该系统不精准。

据报道,北加州美国公民自由联盟周四宣布,它对亚马逊面部识别系统Rekognition进行测试,但发现该系统不精准。当该联盟用国会议员照片做面部识别测试时,Rekognition将其中28名国会议员识别成曾经被捕的罪犯。

联盟从“公开来源”下载2.5万张警方拍摄的罪犯脸部照片(mugshot),然后将535位国会议员的官方照片交给Rekognition处理,问它在2.5万张照片中是否有照片与国会议员匹配,Rekognition给出了“有28张匹配”的结果。

这28人中,还有6人来自美国国会黑人同盟(Congressional Black Caucus)。一直以来,面部识别系统识别非裔美国人时错误率会高一些。如果训练数据严重偏向白人男性,那么在识别其它白人男性时,系统可能会精准很多,如果识别其它族群,错误率就会提高。

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