人脸识别系：肤色越暗系统错误发生率越高！

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者 一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。

据报道，美国某项研究结果显示，肤色越暗，人脸识别系统错误发生率越高。

　　美国《纽约时报》11日在一篇题为“人脸识别也存在种族歧视”的报道中介绍了美国麻省理工学院某研究员的研究论文。

　　该研究员分别利用三款人脸识别系统，对三个非洲国家和三个北欧国家的1270名国会议员的照片进行了人脸识别。结果显示，人脸识别系统对白人识别率达到99%，同时肤色越暗，发生错误率越高，尤其是黑人女性的错误识别率高达35%。

《纽约时报》表示，今后人脸识别系统将运用于企业和政府机关，为了人脸识别能够受社会信赖，希望相关研究机关能够尽快找出发生此类情况的原因，并且研制出更完美的人脸识别系统。

现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。