亞馬遜rekognition面部識別系統出錯
新浪科技訊 北京時間 7 月 27 日上午訊息，北加州美國公民自由聯盟(american civil liberties union of
northern 程式設計客棧
california)周四宣布，它對亞馬遜面部識別系統rekognition進行測試，但發現該系統不精準。當該聯盟用國會議員**做面部識別測試時，rekognition將其中 28 名國會議員識別成曾經**的罪犯。
聯盟從「公開**」**2. 5 萬張**拍攝的罪犯臉部**(mugshot)，然後將 535 位國會議員的官方**交給rekognition處理，問它在2. 5 萬張**中是否有**與國nfdpltf會議員匹配，rekognition給出了「有 28 張匹配」的結果。
這 28 人中，還有 6 人來自美國國會黑人同盟(congressional black
caucus)。一直以來，面部識別系統識別非裔美國人時錯誤率會高一些。如果訓練資料嚴重偏向白人男性，那麼在識別其它白人男性時，系統可能會精準很多，如果識別其它族群，錯誤率就會提高。(德克)
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