現在，人臉辨識系統可以辨識任何人，任何將臉遮住的人也一樣可以。使用人工智慧來描繪臉部輪廓，除了能顯示出人物的身分，更能進一步幫助抓出罪犯、抗議示威人士，即便他們拿著圍巾、太陽眼鏡想要遮掩自己的身分。
偽裝人臉辨識系統團隊(Disguised Face Identification，簡稱DFI)正在進行一個研究，目的是讓臉部辨識這一科技變得更加全能，該團隊稱：「這是一個非常具有挑戰性且難度頗高的研究項目」。
但備受爭議的弊端也不少，因為系統內部可以以匿名的方式查看辨識結果，這部分也引發隱私問題，有學者認為該系統過於專制。
曾在DFI工作的一名英國劍橋大學研究員Amarjot Singh提及 ─ 執法單位與其他希望捕捉罪犯的機構對這套系統都十分感興趣！而且系統所潛在的可應用範圍絕對超乎想像！Singh先生也率領國際團隊為此系統發表一篇相關的學術性論文(arXiv.org)。
DFI團隊透過不斷餵養「各式各樣遮蓋住顏面的圖像」，以此訓練系統深入學習AI面部網絡，如此的訓練需要依賴大量的數據庫。圖像當然混合了這種簡單或複雜的背景，便於挑戰AI的靈敏度與精準性。
AI透過測量14個面部關鍵點(facial keypoint)的距離與角度來進行辨識，其中10個點為眼睛、3個為唇部，剩下1個給眼睛。系統藉由這些讀取到的數據，來估計隱藏的臉部結構，接著拿來與曾經匯入的圖像進行比較，最後揭示該人的真實身分。
每個面部關鍵點都在檢視整體系統框架的有效性，與其他先進的系統相比，DFI證明了自己面部關鍵點架構的優越性與分類有效性。在早期的測試階段中，因為數據庫存載的人臉圖像尚缺，測試時整套流程只正確地識別了56％遮掩臉部的面孔；如果同時再戴上眼鏡，精確度會下降到43％。
即便遭遇了一些障礙，Singh先生仍開心的表示「我們已經離實現目標不遠了！」
DFI也持續呼籲，期望能有更多研究人員加入，以擴充並發展系統數據庫的技術。
然而這項研究目前仍在等待正式發行，原來來自它引發了一些關於「隱私權」隱憂的爭議。北卡羅來納大學的社會學博士Zeynep Tufekci在twitter上發布言論，認為這項AI研究相當專制，且集威權主義於一身。
最後，DFI團隊將在10月位於義大利威尼斯舉辦的IEEE國際研討會的計算機電腦工作坊(International Conference on Computer Vision Workshop，ICCVW)中發表最新的研究報告。
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