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《纽约时报》如何使用软件识别国会议员

简评:美国国会有 535 名议员,并且每隔几个月进行一次特别选举,成员变动频繁。即使一个长期报道美国国会的纽约时报记者,也常常不知道刚刚说话的那个议员是谁。纽约时报俩实习生,使用亚马逊 Rekognition API 构建了一个开源软件工具来识别美国国会议员,免于认人之苦。

这个基于 MMS(彩信)的面部识别 App 是由《纽约时报》交互实习生 Gautam Hathi 和 Sherman Hewitt 制作。

一开始他们觉得这件事很困难,计算机视觉和人脸识别本来就不容易。即使是一个原型,也需要对每个国会议员的面孔进行模型训练

不过,他们很快就发现有一个成熟的产品 —— Amazon Rekognition API,它有一个 RecognizeCelebrity 的名人分辨功能,其中包含国会议员以及行政部门成员的脸孔资料库。有了这些工具,现在只要组合一些 API,就能够建立一个面部识别系统来帮助记者认脸 —— 只要抓拍一张照片发送回去,App 就能返回议员的名字。

《纽约时报》如何使用软件识别国会议员

但是开始使用时的状况却并不理想,Rekognition 服务会混淆长得很像的名人,而且国会大厅的照明不足,拍出来的脸照品质不佳,测试照片经常受到阴影跟模糊的影响,分辨率很低。而且再加上国会大厅地下室的信号很差,传送与接收照片过程缓慢,容易发生错误。

为了解决 Rekognition 服务认错人的问题,他们建立了一份国会议员名单,系统只标注这些人。另外,他们也调整拍摄照片的方式,以符合系统要求。同时,他们还坚持使用 MMS 的文字界面,因为在网络不佳的地方,Web 服务体验会很差。

在研究人脸分辨系统时,他们也遇到了隐私问题,因此这个人脸分辨的系统,范畴只限制在公众人物,这个系统也授权开源了在 GitHub 上。

当然,对于认人这件事,最可靠的方式也是最传统的方式 —— 直接问问他们。


原文链接:How The New York Times Uses Software To Recognize Members of Congress
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