欧洲正在建立一个巨大的国际人脸识别系统

简介: 现在,欧洲立法者准备将数百万张人脸照片纳入这一系统,并允许以前所未有的规模使用面部识别。

在过去的15年里,在欧洲寻找罪犯的警察部队已经能够相互分享指纹、DNA数据和车主的详细信息。如果法国官员怀疑他们正在寻找的人在西班牙,他们可以要求西班牙当局根据他们的数据库检查指纹。现在,欧洲立法者准备将数百万张人脸照片纳入这一系统,并允许以前所未有的规模使用面部识别。

87c6214909eb4439c6b581419d1bde82c85870.jpg

在整个欧洲扩大面部识别包括在更广泛的计划中,以使整个欧洲大陆的警务工作 "现代化",它属于Prüm II数据共享提案。这些细节在12月首次公布,但最近几周欧洲数据监管机构的批评声越来越大,因为该计划的全部影响已被了解。

"民权非政府组织欧洲数字权利(EDRi)的政策顾问Ella Jakubowska说:"你正在创建的是世界上最广泛的生物识别监控基础设施,我认为我们会看到它。EDRi根据信息自由法获得并与WIRED分享的文件显示,各国如何推动将面部识别纳入国际警务协议。

Prüm的第一个版本是由七个欧洲国家--比利时、德国、西班牙、法国、卢森堡、荷兰和奥地利在2005年签署的,允许各国分享数据以应对国际犯罪。自Prüm引入以来,欧洲27个国家的参与情况不一。

Prüm II计划大幅扩大可共享的信息量,可能包括照片和驾驶执照的信息。欧盟委员会的建议还说,警察将有更大的 "自动 "访问共享的信息。立法者说,这意味着整个欧洲的警察将能够密切合作,欧洲执法机构欧洲警察组织将有一个 "更强大的作用"。

纳入面部图像以及针对这些图像运行面部识别算法的能力是Prüm II中计划的最大变化之一。近年来,随着警察部队越来越多地采用面部识别技术,面部识别技术面临着巨大的反击,它已经误认了人们的身份,并使生命出轨。美国的几十个城市甚至已经禁止警察部队使用该技术。欧盟正在辩论禁止警察在公共场所使用面部识别,作为其人工智能法案的一部分。

然而,Prüm II允许使用追溯性的面部识别。这意味着警察部队可以将闭路电视摄像机的静态图像、社交媒体的照片或受害者手机上的照片与警方数据库中的照片进行比较。该技术与实时面部识别系统不同,后者通常与公共场所的摄像头相连;这些系统面临的批评最多。

欧洲的建议允许一个国家将照片与其他国家的数据库进行比较,并找出是否有匹配的照片--这基本上创造了现有的最大的面部识别系统之一。EDRi获得的一份文件说,潜在的匹配数量可能在10到100张脸之间,尽管这个数字需要由政治家们最终确定。欧盟委员会的一位发言人说,在采取任何进一步行动之前,将由人类审查潜在的匹配,并决定其中是否有正确的匹配。"法国内政部长在文件中说:"在相当多的案件中,可以获得嫌疑人的面部图像。它声称已经利用其面部识别系统解决了入室盗窃和儿童性虐待案件。

普鲁姆二号文件的日期是2021年4月,当时首次讨论该计划,显示了各国持有的大量面部照片。文件显示,匈牙利有3000万张照片,意大利1700万张,法国600万张,德国550万张。这些照片可能包括犯罪嫌疑人、被判有罪的人、寻求庇护者和 "身份不明的尸体",而且它们来自每个国家的多个来源。

Jakubowska说,虽然对面部识别系统的批评大多集中在实时系统上,但那些在后期识别人的系统仍然存在问题。"她说:"当你对录像或图像进行追溯性的面部识别时,有时危害会更大,因为有能力回看,比如三年前的抗议活动,或者看到五年前遇到的人,因为我现在是一个政治对手。"只有嫌疑人或被定罪的罪犯的面部图像可以被交换,"欧盟委员会发言人说,并引用了一份关于该系统如何工作的指南。"不会有面部图像与普通人的匹配。"

官方建议说,人们的脸部图片不应该被合并到一个巨大的中央数据库中,但警察部队将通过一个 "中央路由器 "连接在一起。欧盟委员会发言人说,这个路由器不会存储任何数据,并补充说它将在国家之间 "只充当一个信息中介"。这种分散的方法使Prüm II更加简单明了。在目前的系统下,想要比较指纹的警察必须单独与其他警察部队连接。EDRi获得的文件说,在新的基础设施下,各国只需要与中央路由器进行一次连接,而且将更容易 "向系统添加额外的数据类别"。

负责监督欧盟机构如何根据GDPR使用数据的欧洲数据保护监督员(EDPS)批评了Prüm的扩展计划,这可能需要几年时间。"EDPS的Wojciech Wiewiórowski在3月初说:"对面部图像的自动搜索不仅限于严重犯罪,还可以用于预防、侦查和调查任何刑事犯罪,甚至是轻微的犯罪行为。Wiewiórowski说,应该把更多的保障措施写进提案,以确保人们的隐私权得到保护。欧盟委员会发言人说,该机构已经 "很好地注意到 "EDPS的意见,在欧洲议会和理事会讨论立法时将考虑到这些想法。

在计划的制定过程中,斯洛文尼亚一直是推动扩展的一个关键国家--包括要求将人们的驾驶执照数据纳入其中。斯洛文尼亚数字权利团体Državljan D的首席执行官Domen Savič说,人们对警察数据库之间的差异和谁被纳入其中存在重大关切。Savič说:"我还没有听到足够的消息,让我相信所有这些由各个警察部队收集的数据都是以同样的方式进行消除错误的"。

警方的数据库往往没有得到很好的整合。2021年7月,荷兰警方删除了218,000张被错误地纳入其面部识别数据库的照片。在英国,2021年2月,一千多名年轻黑人男子被从一个 "帮派数据库 "中删除。"你可以有一些数据库,在这些数据是如何收集的,它的来源是什么,它是如何交换的,以及谁批准了什么,都有完全不同的背景,"萨维奇说。斯洛文尼亚已经面临类似的问题。"而这可能导致误认"。

对Jakubowska来说,最大的问题之一是Prüm II如何使整个欧洲的警察部队对面部识别的使用正常化。"她说:"我们真正担心的是,这个Prüm II提案会在多大程度上激励面部图像数据库的建立,以及在这些数据库中应用算法来进行面部识别。该提案说,欧盟将支付将数据库连接到Prüm II的费用,这包括创建新的国家面部图像数据库的费用。在发明60年后,面部识别仍然刚刚开始。


本文转载自51CTO,本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
免费体验百种AI能力以及试用热门离线SDK:【点此跳转】

相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
m基于深度学习网络的活体人脸和视频人脸识别系统matlab仿真,带GUI界面
m基于深度学习网络的活体人脸和视频人脸识别系统matlab仿真,带GUI界面
100 0
|
7月前
|
存储 算法 Linux
【实战项目】网络编程:在Linux环境下基于opencv和socket的人脸识别系统--C++实现
【实战项目】网络编程:在Linux环境下基于opencv和socket的人脸识别系统--C++实现
251 7
|
7月前
|
算法 安全 搜索推荐
深入浅出:使用Python实现人脸识别系统
在当今数字化时代,人脸识别技术已成为安全验证、个性化服务等领域的关键技术。本文将引导读者从零开始,逐步探索如何利用Python和开源库OpenCV来构建一个基础的人脸识别系统。本文不仅会详细介绍环境搭建、关键算法理解,还会提供完整的代码示例,帮助读者理解人脸识别的工作原理,并在实际项目中快速应用。通过本文,您将能够掌握人脸识别的基本概念、关键技术和实现方法,为进一步深入学习和研究打下坚实的基础。
|
4月前
|
数据安全/隐私保护
数据安全用户系统问题之实人认证信息在用户模型中体现的如何解决
数据安全用户系统问题之实人认证信息在用户模型中体现的如何解决
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
利用Python和OpenCV实现实时人脸识别系统
【8月更文挑战第31天】本文将引导您了解如何使用Python结合OpenCV库构建一个简易的实时人脸识别系统。通过分步讲解和示例代码,我们将探索如何从摄像头捕获视频流、进行人脸检测以及识别特定个体。本教程旨在为初学者提供一条明晰的学习路径,帮助他们快速入门并实践人脸识别技术。
|
7月前
|
传感器 人工智能 前端开发
JAVA语言VUE2+Spring boot+MySQL开发的智慧校园系统源码(电子班牌可人脸识别)Saas 模式
智慧校园电子班牌,坐落于班级的门口,适合于各类型学校的场景应用,班级学校日常内容更新可由班级自行管理,也可由学校统一管理。让我们一起看看,电子班牌有哪些功能呢?
564 4
JAVA语言VUE2+Spring boot+MySQL开发的智慧校园系统源码(电子班牌可人脸识别)Saas 模式
|
5月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 计算机视觉
好的资源-----打卡机+Arm+Qt+OpenCV嵌入式项目-基于人脸识别的考勤系统-----B站神经网络与深度学习,商城
好的资源-----打卡机+Arm+Qt+OpenCV嵌入式项目-基于人脸识别的考勤系统-----B站神经网络与深度学习,商城
|
6月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
使用Python和OpenCV实现简单的人脸识别系统
使用Python和OpenCV实现简单的人脸识别系统
80 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
利用深度学习技术实现人脸识别系统
人脸识别技术在当今社会得到了广泛应用,其中深度学习算法的发展为人脸识别系统的性能提升提供了强大支持。本文将介绍如何利用深度学习技术构建一个高效的人脸识别系统,包括数据准备、模型选择、训练过程和系统部署等方面的内容。