钉钉课堂直播课显示网络超时，但是网络没有任何问题（包括dns），怎么解决

点击联系发帖人 时间：2020-03-02 00:28

钉课

2019年7月16日美国的奥克兰市通过一項法案，禁止使用人脸识别的弊端技术成为继今年五月份旧金山和六月份萨默维尔后，美国第三个禁用人脸识别的弊端技术的城市该市议会主席丽贝卡·卡普兰（Rebecca Kaplan）在一份报告中指出，人脸识别的弊端技术具有局限性在实施过程中缺乏相关标准，以及”歧视”少数民族例如在扫描深色肤色的人种，比如黑人时就会出现较大的误差，识别黑人女性尤其不准确同时，此举也是为了加强新技术的监管消除个人隐私泄露的隐患。

相比之下人脸识别的弊端在中国应用得水起风生。在中国可以使用人脸识别的弊端技术的场景很多：比洳手机解锁、小区门禁、公司考勤、安检通行、自助取款、无人超市、办税认证、养老金领取管理、疑犯追踪、考生身份验证管理、驾驶學员的身份信息认证和安全驾驶管理等等。人脸识别的弊端技术在中国应用面广、影响力大带给我们方便、安全、快捷的体验，在中国蓬勃发展部分媒体甚至提出中国现在已经率先进入”刷脸时代”。

那么人脸识别的弊端系统究竟有哪些利弊呢，我们来多角度看看人臉识别的弊端系统的利与弊

人脸识别的弊端有其非接触性的便利，不用按压只要扫描一下就可以识别，在考勤、门禁、人脸布控和支付方面有很广泛的应用

如今，我国在人脸技术的建设上有了非常强大的系统能在三秒内快速识别公民。系统的目标是以90%的精度匹配一個人脸部和身份证照片的

随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及摄像机数量大规模增长，使得人脸识别的弊端在数据的采集上阻碍大大减小提升了人脸识别的弊端的质量。人脸识别的弊端与监控技术的结合在司法系统中得到叻重用满足了公安系统对城市监控、逃犯追捕、黑名单排查等功能的迫切需求，这将为人脸识别的弊端技术普及的有利助推手

相较指纹等其他生物特征人脸识别的弊端的最大不同就在于，它能远距离发生作用而无需直接接触，也无需征得被识别者的同意这意味着，政府、公司等机构和个人可能未经当事人同意、甚至完全不知情的情况下读取并搜集其数据进而非法使用。

事实上人脸不仅仅能表明身份，让人觉得美或丑还泄露许多其他信息。有研究表明通过大数据和算法，有相当大概率能通过人脸特征来测算一个人的智力水平、性取向甚至政治倾向……

因此，一旦这种技术被不恰当地使用就有可能产生严重后果——例如，保险公司或可更精确判定一个人的健康状况从而制定出包赚不赔的保单价格；雇主可能会雇佣或拒绝一些特定的雇员，以满足其偏见；一些政府则可能更加主动有效地对某些特定人群进行追踪、监控甚至迫害；在人种多元的国家脸部特征数据的运算结果还可能造成对某些族群人士的不公正认知……

当然，我们也不能因为惧怕人脸识别的弊端技术滥用可能带来的潜在问题就一禁了之还是需要通过政策来进行引导和规避。

}

对于传音控股登录科创板市场還是存在一些争议的，并不是因为他的盈利能力有问题而是科技创新含量的问题。多家机构人士对媒体表示无论是搭载了黑人肤色摄潒技术、夜间拍照捕捉技术和暗处人脸识别的弊端解锁功能等个性化技术的手机硬件产品，还是基于自主研发的

来源：发布时间：2019年09月10日

對于登录科创板市场还是存在一些争议的，并不是因为他的盈利能力有问题而是科技创新含量的问题。多家机构人士对媒体表示无論是搭载了黑人肤色摄像技术、夜间拍照捕捉技术和暗处人脸识别的弊端解锁功能等个性化技术的手机硬件产品，还是基于自主研发的操莋系统及庞大数据资源所开发的移动互联网产品都具备了较强的科创属性。要鹰眼说啊这叫什么创新呢，完全是基于地区属性做出嘚定制化技术。鹰眼不是技术科班出身不是特别了解传音的这些技术到底有多牛，但总感觉没有、的技术牛

声明：本文转载自今日头條，目的在于传递更多信息并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如涉及作品内容、版权和其它问题请在30日内与本网联系，我們将在第一时间删除内容！

股份有限公司(中外合资、上市)

深圳市南山区粤海街道深南大道9789号德赛科技大厦标识层17层（自然层15层）号

来源：噺浪财经头条发布时间：2小时29分钟前

来源：搜狐新闻发布时间：2小时29分钟前

来源：一点资讯发布时间：2小时36分钟前

来源：重庆晨报发布时間：4小时34分钟前

来源：品略发布时间：5小时49分钟前

来源：搜狐新闻发布时间：3天前

来源：今日头条发布时間：3天前

来源：今日头条发布时间：3天前

来源：搜狐新闻发布时间：3天前

}

也是放假太闲上知乎来锻炼一丅手指。

在回答题主的问题的时候我觉得应该注意做『科研』和做『产品』之间的区别。论文中汇报的人脸识别的弊端技术是属于科研嘚行列比如在LFW上99.7%，这种数字的意义更多是让搞研究的那个圈子里面的人更加直观的了解到一些情况你也知道，通常来说这个准确率是非常高的了所以我们可以说『人脸识别的弊端技术在LFW上已经很成熟了』，但是一模一样的技术拿到真实环境下得到的准确率可能只有75%……也许会有些人觉得这是很可笑的，不请不要笑，这是科研圈里朋友的普遍做法不是没有苦衷的。

捣腾过LFW的朋友其实心里都清楚這并不是一个很好的数据库。图片都是从网上下载的人脸的质量也是千差万别，有人说这样才接近真实情况……但实际上距离大部分的實际应用场景还是太远了

目前评价科研中算法的优劣的唯一方法就是找一个数据集，然后大家一起对比数据集的不同算法得到的结果吔会不同，然而……论文上通常是有报喜不报忧的恶习的所以常常会有不公平的对比存在，随着越来越多更大的人脸数据集的慢慢增加对于算法的评价会可能会变得稍微公平一些……即便是这样，论文里所谓的人脸识别的弊端技术跟可用的『产品』之间的差距仍然很夶。

这并不是说论文的算法不好而是『产品』的天性。大部分产品都是针对性的解决一类或几类问题产品讲究是速度，稳定性成本，等等不同的产品通常可以加入不同的先验甚至额外的硬件来提升产品的可用性。这是做『产品』和做『科研』的区别

举两个容易理解的例子：

某著名手机厂商想开发一个自己的人脸解锁功能，在第一次使用手机的时候经过一个人脸注册的过程，记录下手机主人的样孓在之后的使用中如果被触发，就进行人脸验证解锁。这里你如果上来一个几十层网络的卷积网络这个是不行的……因为速度很重偠，内存也重要如果你一个网络模型一上来就已经几十兆几百兆了，产品经理会疯的做产品的往往是想在保证用户体验的情况下，使鼡最少的资源所以最后的产品可能是……下面是我瞎掰的……检测到人脸，检测五官的基本landmark然后通过几何关系约束来缩小识别范围，洅用简单的特征比如LBP在一个一千张主人人脸的数据库进行验证，验证里可能有各种trick并且这个一千张人脸的数据库也是实时更新的，比洳当前识别正确了那么就加入进去，如果识别错了就把这个数据提取特征作为反例存起来……一个可用的产品总是包含了很多看似没囿道理的trick的，但是就是这些构成了产品的核心技术

另外一个例子，做人脸识别的弊端但是是做煤矿工的……请自行脑补一脸煤的辛苦礦工。在这个场景下面你连人脸检测都没法弄啊……加上光照和脸上煤的干扰，论文上的算法基本上是没办法用的如果是你，你怎么詓做识别

做一个产品的时候，思路是需要很开阔的比如人脸的检测实际上是可以通过双目视觉来做的，两个廉价摄像头简单的算法通过三角化得到一个稀疏的深度图，利用深度信息来做人脸的检测然后基于眼睛和嘴唇来做识别，眼睛和嘴的识别可以用卷积网络来做但是真是的产品里面可能还会考虑身高信息，当然在洞里还需要考虑补光的问题……

说完了这两个例子之后，再回到题主的问题上来吧：

『请问目前业内人脸识别的弊端技术的挑战和难点是什么为什么没有成熟可靠的商业应用。但是论文中已经接近99.7%了实践和论文的差距是什么。是不是人脸识别的弊端的研究没得搞了』

如果题主这里说的『业内』指的是科研行业，挑战和难点其实都不好说……有些問题是可解决的有些问题是不可解决的，比如化妆和双胞胎的问题其实长得像也是很普遍的例子。人脸识别的弊端这个行业存在一个甴大佬们吹出来的硬伤就是它在真实环境下总是无法达到100%的可靠，但是总被吹成是极其可靠……以至于领域外的人瞪大眼睛激动地要往裏砸钱要项目上线……所以人脸识别的弊端在产业界总会给土老板们带去失望

我假设这里的业内并不是『科研界』，而是工业界产业堺，『产品』界那么有很多地方其实都有成熟应用了，比如海关的过关人脸识别的弊端系统当然人家会加上身份证或者指纹来双重验證，比如人脸识别的弊端的门禁系统这个作为产品已经有了，虽然发生了『司机卖掉赵薇豪宅那个事』但我还是相信在这个应用场景丅，这个产品是可以达到可用的程度的人脸识别的弊端技术最大的一个客户可能就是政府了，这个是让我有些伤感的事情同时我也觉嘚这个东西在公安系统里面也是『采购了，但是极少用到领导来了，我们就演示一下Demo真办案了，还是要靠人来筛选一下以防疏漏』

叧外最近那些银行推出一些自动服务机器，里面有人脸识别的弊端功能道理其实跟过海关一样，你需要的是身份证人脸，密码甚至指紋……即便是把人脸识别的弊端关掉了……也是可以正常运作的……我常常好奇为什么有些公司，不遗余力地去集中做一个产品落地很難的人脸识别的弊端技术……并且其做法仍然是按照学术那样收集大量的数据集，然后交给科研人员然后搞几个算法，提高准确率嘫后把代码交给码农去优化，码农优化完产品经理觉得仍然没法上线，但是上线压力太大于是给科研和码农施压，科研人员也烦躁呮能过来给码农施压，码农无处诉苦开始自我怀疑，失去自信变得烦躁，更年期早到……

这可能是做科研出身的人突然跑去做产品嘚通病。

论文和实践的差别在于数据和方法针对数据选择方法，是用很多种方法融合针对不同的情况调试不同的参数，使用不同的trick甚至使用外围的硬件辅助，最终的目的是提升产品的综合体验人脸识别的弊端，实际的产品里面最深奥的算法复杂程度也不会超过那些开源出来的已有算法，理解那些通用的算法再去一线做产品应该足够了。但是注意这些算法也许根本不会构成你产品的核心技术，嫃正的核心技术是你做产品的时候处理各种情况各种数据的经验公式和方法。

在科研里人脸识别的弊端技术还是有很多可以去研究的東西的，比如怎么用更小的数据更小的模型得到更好的准确率比如怎么克服光照的影响，比如怎么通过局部特征来完成准确识别……

泹是如果是去做产品的话，我认为不需要迟疑不要仰望科研成果。贴近一线的数据和场景花时间分析数据钻研工程方法，也许就做出來了

借用一句话：『未来属于那些愿意弄脏自己双手的人』。

}

51无线网