Правда и ложь систем распознавания лиц

BM-NBBprymp7BDCGAmwKx256TRpmxe2CUwd
Feb 11 11:26 [raw]

10^-4 FAR (одно ложное срабатывание первого рода) на 10 тысяч сравнений с базой 10^-6 FAR (одно ложное срабатывание первого рода) на миллион сравнений с базой Главная подстава: Что вообще такая ошибка значит на практике? Это значит, что на базу в 10 000 человек будет одно ошибочное совпадение при проверке по ней любого среднестатистического человека. То есть, если у нас есть база из 1000 преступников, а мы сравниваем с ней 10000 человек в день, то у нас будет в среднем 1000 ложных срабатываний. Разве это кому то нужно? Про Китайцев, которые распознают всех на улице очевидный фэйк. Хотя, если они сделали грамотный трекинг, то там можно сделать какой-то более адекватный анализ. Но, если честно, я не верю что пока это достижимо. Скорее набор затычек. Так вот. Про вашу безопасность. Чем меньше у вас фото в профиле тем лучше. Чем более многочисленный митинг куда вы идёте тем лучше. Никто не будет разбирать 20 тысяч фотографий в ручную. Тем кто заботиться о своей безопасности и приватности я бы советовал не делать профилей со своими картинками. Но важно помнить, что такие вещи могут помогать ловить преступников. Например чтобы в метро останавливать не всех подряд, а только тех кого система считает похожими. Правда и ложь систем распознавания лиц / Блог компании Recognitor / Хабр - https://habr.com/ru/company/recognitor/blog/418127/

BM-2cT7D6MeRfSpyhas4phMc1SAJAajwas54J
Feb 11 11:44 [raw]

Так это зловеще звучит: останавливать тех, кого система считает похожими.