abusesaffiliationarrow-downarrow-leftarrow-rightarrow-upattack-typeburgerchevron-downchevron-leftchevron-rightchevron-upClock iconclosedeletedevelopment-povertydiscriminationdollardownloademailenvironmentexternal-linkfacebookfiltergenderglobegroupshealthC4067174-3DD9-4B9E-AD64-284FDAAE6338@1xinformation-outlineinformationinstagraminvestment-trade-globalisationissueslabourlanguagesShapeCombined Shapeline, chart, up, arrow, graphLinkedInlocationmap-pinminusnewsorganisationotheroverviewpluspreviewArtboard 185profilerefreshIconnewssearchsecurityPathStock downStock steadyStock uptagticktooltiptwitteruniversalityweb

Эта страница недоступна на Русский и отображается на English

Статья

27 Июл 2018

Автор:
Dr. Matt Wood, Amazon blog

Amazon recommends 99% or higher confidence match when using facial recognition for law enforcement

"Thoughts on machine learning accuracy," 27 Jul 2018

This blog shares some brief thoughts on machine learning accuracy and bias...  Using Rekognition, the ACLU built a face database using 25,000 publicly available arrest photos and then performed facial similarity searches on that database using public photos of all current members of Congress. They found 28 incorrect matches out of 535... Some thoughts on their claims:

  • The default confidence threshold for facial recognition APIs in Rekognition is 80%, which is good for a broad set of general use cases... but it’s not the right setting for public safety use cases... We recommend 99% for use cases where highly accurate face similarity matches are important...
  • In real-world public safety and law enforcement scenarios, Amazon Rekognition is almost exclusively used to help narrow the field and allow humans to expeditiously review and consider options using their judgment...,where it can help find lost children, fight against human trafficking, or prevent crimes. 

There’s a difference between using machine learning to identify a food object and using machine learning to determine whether a face match should warrant considering any law enforcement action. The latter is serious business and requires much higher confidence levels. We continue to recommend that customers do not use less than 99% confidence levels for law enforcement matches, and then to only use the matches as one input across others that make sense for each agency.

Part of the following timelines

Shareholders & civil society groups urge Amazon to halt sale of facial recognition software to law enforcement agencies

Facial analysis technology often recreates racial & gender bias, says expert

USA: Investors file resolutions with companies at risk for human rights violations due to govt. contracts related to immigration

Информация о конфиденциальности

Этот сайт использует cookie и другие технологии веб-хранения. Вы можете указать свои параметры конфиденциальности ниже. Изменения вступят в силу немедленно.

Для получения дополнительной информации о нашем использовании веб-хранилища, пожалуйста, обратитесь к нашему Политика использования данных и файлов cookie

Strictly necessary storage

ON
OFF

Necessary storage enables core site functionality. This site cannot function without it, so it can only be disabled by changing settings in your browser.

Аналитические файлы cookie

ON
OFF

Когда вы заходите на наш веб-сайт, мы используем Google Analytics для сбора информации о вашем посещении. Принятие этого файла cookie позволит нам получить более подробную информацию о вашей навигации на сайте и улучшить то, как мы отображаем информацию. Вся аналитическая информация является анонимной, и мы не используем ее для вашей идентификации. Google предоставляет opt-out Google Analytics для всех популярных браузеров.

Рекламные файлы cookies

ON
OFF

Мы делимся новостями о бизнесе и правах человека через платформы третьих сторон, включая социальные сети и поисковые системы. Эти файлы cookie помогают нам понять эффективность этих реклам.

Ваши настройки конфиденциальности для этого сайта

Этот сайт использует файлы cookie и другие технологии веб-хранения, чтобы улучшить ваш опыт, помимо работы необходимых основных функций.