面部識別技術來自明智的視覺與最近的一個系統不同，當應用於不同膚色的人時，效果不太準確麻省理工學院媒體實驗室的研究該公司在公告中說。
SexibleVision表示，其多patent的3Dverify系統不依賴影子細節，而是使用從不同圖像的數據庫開發的先進的3D處理，因此不受其他商業面部識別系統的種族偏見。該公司表示，對2D圖像的顏色或灰度分析往往缺乏準確識別的基本數據，尤其是在困難的照明條件下。相比之下，3Dverify通過識別獨特的面輪廓來起作用。
“這是大多數面部識別系統固有的問題，因為它們的基本方法基於圖像的數據庫有限，而不是理論的關注，而不是照明條件變化很大的現實情況。” “在許多方面，AI都遭受了'真實智能'的根本偏見，因為它反映了缺乏多樣化的數據點或設計師的無意識偏見，並最終造成了這些種族和性別差異。AI只與您訓練它一樣好。”
一些面部識別技術證明的種族偏見最近引起了眾議院監督和政府改革委員會信息技術小組委員會的關注，該委員會正在為政府採用AI。
文章主題
3D面部識別|準確性|生物特徵偏置|生物識別技術|明智的視覺
