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拆解人工智能智慧燈柱

2019/9/1 — 9:18

政府推行多功能智慧燈柱試驗計劃,首階段在觀塘和啟德發展區安裝約 50 支智慧燈柱。(政府新聞處圖片)

政府推行多功能智慧燈柱試驗計劃,首階段在觀塘和啟德發展區安裝約 50 支智慧燈柱。(政府新聞處圖片)

政府早前公布多功能智慧燈柱試驗計劃,選擇了四個人多車多之地區,包括觀塘和啟德發展區、金鐘和中環、銅鑼灣及灣仔,在三年內分階段安裝合共 400 支智慧燈柱。政府指出試驗計劃目的在於推動香港智慧城市發展,通過智慧燈柱收集空氣質素、道路車流、氣場等實時數據,並支持 5G 無線網絡建設。每一支智慧燈柱聲稱造價為十四萬元。

近日,智慧燈柱在香港引起公眾廣泛討論,原因是大眾擔心智慧燈柱內設置人面辨識功能,以作監察廣大市民日常生活一舉一動。雖然政府已經澄清智慧燈柱不設人面辨識功能,所拍攝到的影像亦不會傳送到第三方作數據分析,而且一系列攝影機暫時不會啟動,但是仍有不少市民擔心私隱被侵犯。在此就讓我為大家介紹一下人工智能人面辨識技術,讓大家了解多一點箇中原理。

簡單來說,要成功開發人面辨識技術,至少有以下五個步驟:

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一、在圖片中尋找面容

要做到人面辨識效果,首先要確認圖片中有沒有面容可供辨識。最簡單的做法是在圖片中看看有沒有面容的形狀出現,後來再做數據分析去決定這是否一個真實的人面。

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二、尋找面容特徵及標記

根據面容形狀、眉毛、眼睛、嘴巴等等之特徵及相互之間的位置抽取特徵及給予標記,把這些特徵組合起來,每個人都具有一個獨一無二的標記。這當然不包括曾進行面部手術或整容的人士,因為先天特徵都被改變了。

三、利用人工智能技術為面容標記進行編碼

這個步驟我們需要利用人工智能技術(深度卷積神經網路 Convolutional Neural Network,簡稱 CNN)。先創建面部標記的 128 個編碼值,這些編碼值可預先用 CNN 進行訓練所獲取的。如果該 CNN 模型已經在數百萬個訓練圖像上進行訓練,便可為模型以前沒有見過的面容創建可靠的編碼。同一個人的圖片,系統應該會給予大致相同的 128 個編碼值。

四、計算新輸入之圖片與數據庫紀錄之相似度

當新圖片獲得 128 個編碼值後,便可進行圖片比對。可以選擇歐幾里德距離(Euclidean Distance)為計算方法並揀選與輸入圖片具有最短距離之面容。我們還可以設定一個門檻值(Threshold Value)來減少誤判。

五、比對後給予建議

一般來說,我們都會揀選計算後獲得最短距離之面容作建議,這代表從數據庫及已訓練之人工智能模型之角度來看,相似度最高。當然,這種面容識別方法並不是百分百準確,但是我們可以將系統所誤判之結果反饋回系統當中,讓人工智能模型在下一階段訓練時準確度獲得提升。

有不少巨型科技企業投放大量資源進行人面辨識研究,當中亦有不少把這些軟件代碼及工具包開放給公眾使用,讓一眾軟件開發商能輕易開發人面辨識智能產品。無論是面容、其他身體表徵、走路姿勢等等,這些都不能夠輕易地被改變。如要進行監控,都跟道德倫理及個人私隱度息息相關。政府必須保障所有市民之利益及私隱免受侵犯,及應仔細聆聽廣泛大眾之意見,才落實下一步之政策。

 

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