根據外媒《MotherBoard》報導，德國普朗克實驗室（Max Planck Institute）研究團隊發明「無臉辨識系統（Faceless Recognition System）」，利用大量臉部清晰或模糊的照片，訓練神經網路演算法，之後無論給予臉部模糊、甚至是完全遮住臉部的照片，電腦都可以藉由比對臉部周圍以及身體的相似度，辨識出特定對象。
（圖說：「無臉辨識系統」可正確辨識臉部模糊照片。圖片來源：Seong Joon Oh等人。）
最高準確率可達91.5%
研究指出，辨識準確度會隨著該系統收到多少臉部清晰照片而變動。如果只有提供1張臉部清晰的照片，成功辨識該照片模糊版本的準確率為69.6%；如果提供10張清晰臉部照，準確率可達91.5%。
不過，該系統也有些限制。當這些照片是在不同活動場合拍攝、照明不同或更換服裝時，辨識難度也大幅提升。研究發現，當把欲辨識照片中的臉部以黑色方塊完全遮住、且照片分別在不同場合拍攝，準確率降到只剩14.7%，不過該研究指出，其準確率仍是人類的3倍。
（圖說：「無臉辨識系統」可正確辨識臉部模糊照片。圖片來源：Seong Joon Oh等人。）
Facebook曾因臉部自動辨識侵犯隱私面臨訴訟
在此研究前，Facebook旗下人工智慧實驗室從去年便開始進行臉部辨識功能實驗，利用 Flickr上4萬張公開照片，讓演算法學習辨識，即使照片中臉部沒正面對鏡頭，但透過髮型、服飾、體型和慣用姿勢就能正確辨識，辨識正確率達83%。不過該研究指出，不同於Facebook的照片包含模糊和清晰的臉部，無臉辨識系統是第一個完全用模糊和臉被遮住的照片、僅從周圍線索辨識的系統。
不過，當臉部辨識系統越來越精確，甚至進展到僅靠臉部以外的其他線索即可正確辨識，不禁令人擔心社群媒體也讓用戶身處在被監控的世界。今年5月，Facebook才因「臉部自動辨識技術」侵犯隱私而面臨訴訟，原告指出，Facebook的臉部自動辨識功能已違反當地禁止公司未經同意便蒐集用戶生物特徵資料的法律。當時Facebook回應，用戶可自行選擇是否開放臉部自動辨識系統，因此不構成侵犯隱私。
代表圖來源：Seong Joon Oh等人
資料來源：Motherboard、The Next Web、Faceless Person Recognition; Privacy Implications in Social Media
