北京大学的一支团队已经出版了纸在《科学中国生命科学》中，“建立一个使用未注册的3D面部云的深度学习模型”。
一个点云是3D空间中的一组离散数据点。一个概括在Techxplore的论文中说，研究人员对16,000多个3D面孔云数据的实例进行了培训，以调查“面部数据掩盖的方法，使用坐标明智的单调转换来保留与年龄相关的功能”。该算法可以“将与年龄相关的面部特征与可识别的人脸隔离开来”，并“识别人脸的旋转不变性”。
换句话说，算法可以扭曲面孔而不会改变基本元素的相对位置，但是以深度学习模型仍然可以准确，一致地执行成功的方式年龄估计在各种情况下的脸上。在测试中，该方法的平均绝对误差为2。5年。
该论文说：“尽管具有巨大的价值，但作为一种硬生物特征的人脸很容易获得，一旦收集或共享，就可以抵消数据安全的障碍。” “发生面部数据泄漏欺骗事件引发了强烈的道德安全和隐私问题。”研究指出，“迄今为止，在面部识别和面部表达检测领域直接将深度学习直接应用于3D面向云数据的尝试有限。”
该团队的发现使他们提出了面部数据保护指南，该指南“旨在为管理面部数据中心或公共数据集提供理论基础。”总之，他们说，这项研究“导致面部数据保护指南，该指南有可能扩大公众访问具有最小隐私风险的面对数据集的机会。”
