SCP-CN-1324

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案例一:一例典型的SCP-CN-1324误报,搭载人脸识别功能的美颜照相机APP在无人、无明显色块的区域识别到持续约5秒的人脸。

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案例二:一张聚会时拍摄的相片在背景区域检测到额外的人脸。其他人物面部已遮挡。

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案例三:不典型的SCP-CN-1324误报:家用监控摄像头检测到与图像中景物不成比例的人脸,持续约5秒,并因此触发了误报警。此例中也可以观察到多张人脸同时误报。

项目编号:SCP-CN-1324

项目等级:Euclid

特殊收容措施:根据项目组之审议,对可能由SCP-CN-1324导致的误报事件(下称为“误报”)采取以下分级方式:

  • 对无法与普通算法错误区分的现象,若其程度轻微且不足以使平民怀疑,不将其认定为异常现象。无需采取针对性措施,仅需确保平民继续将其认知为“算法错误”即可。
  • 对造成了一定影响,或者其图像表现显得十分特殊或蹊跷,以致于被平民认为超自然或非科学的,并在网络上传播的误报现象,将其认定为一次SCP-CN-1324实例,并做出针对性处理。基金会人员需对必要人群实施记忆删除,回收相关资料,并且由Site-CN-91计算机相关专家组发布用于掩盖的分析文章。

目前除基金会之外,暂未发现有平民对SCP-CN-1324现象进行公开的系统性研究,或以任何方式察觉到其中的概率反常。网络监控组应当时刻留意图像识别算法领域的学术动态,若发现相关内容,应当由专家组发布针对性的驳斥文章,以维持常态认知,且掩盖SCP-CN-1324不被公众知晓。

考虑到基金会暂无手段从根本上杜绝该类事件在常态社会内发生,且其有极小的概率使平民引发对常态的怀疑,故将其编级为Euclid。

描述:SCP-CN-1324为一种人脸识别算法的误报现象以及其异常的发生率之总称,其表现出了一定的规律和形式上的特异性。尽管错误分类在任何算法中均不可避免,但该种现象的发生率却远远超出了根据模型计算所得的理论发生率,且其往往有一定的规律表现。

SCP-CN-1324的一般表现形式为带有人脸识别功能的照相机、闭路电视、APP等软、硬件设备在图像中肉眼可见明显无人的区域识别到人脸。其范围和大小往往符合一个身处该位置的普通人类的面孔占图像的范围和透视,但亦有少数特例。如果识别对象为视频,则对于一张人脸的误报则往往持续3~12秒(90%案例),突然出现、突然消失,且其在图像中的位置是逐帧连续的,动作从保持静止到以约12m/s的速度在视野内无规律移动不等。

根据基金会人员分析,该种误报源自于图像本身带有的随机噪点。尽管肉眼无法辨认特定区域内的噪点带有的特征,乃至无法察觉到噪点的存在,这些噪点本身往往也不形似人脸,但其位置、颜色等信息在经过图像识别算法的卷积、修正与池化之后所得到的放大与强化的特征点,能够恰巧匹配上人脸能被识别的的特征值,使得模型做出错误识别。该种误报的机制非常类似于一种基于特征点的神经网络欺骗算法[1],但其造成误报的特征点完全来自于自然生成的随机图像噪点。

根据基金会人员建模分析,以一张使用常见的██████手机摄像头、中等采光度、使用FaceNet进行识别的照片为例,其在任意30 * 40像素范围(误报范围均值)内随机生成一系列足以被识别为人脸的噪点的几率在1 x 10-3数量级;而对于帧率为30,码率为720p的视频,持续3秒误识别到位置、大小均连续的人脸的几率在1 x 10-300数量级。该理论发生率远远低于SCP-CN-1324误报的实际发生率(经估计,在1 x 10-6),因而其被认为是一种概率性异常并得到编号。

经研究,SCP-CN-1324发生的几率与图像的噪点严重程度有关,因而更可能发生在夜间或者干扰严重的图像中。此外,由于该种异常发生的机制,使用同一种图像识别模型可以100%复现该误报,而更换模型1则往往不能再次触发。目前认为这些噪点是针对图片所使用的识别模型而生成的;而SCP-CN-1324的发生率与使用何种模型无关。

对于非实时的图像之研究得到了类似的结果。尽管图像或视频在拍摄时未必搭载人脸识别算法,但其仍会在人员有意识地对其应用人脸识别算法时以相同的发生率出现完全一致的SCP-CN-1324误报现象。版本比对显示造成误报的噪点在拍摄时便已存在,然而决定使用何种模型进行识别却在时间上在其之后。该种现象展现出了逆因果特性与类似观察者效应的表现,其机制仍在研究之中。

对于人脸之身份的检测得到了不一致的结果。在某些案例中可以匹配上已存在或已死亡的人员,然而这些人员均排除了存在异常的可能;某些案例则无法匹配到已知人员。在某些视频中,人脸在每一帧的识别结果都是一致的;在某些视频中,人脸在每一帧都能匹配上不同的人物。目前仍未发现人脸之身份有何具备统计学意义的规律。

附录:

20██年██月██日,位于Site-CN-91出口C的安防监控在明显无人的区域内识别到人脸出现并穿过通道,时长15.3秒,并因此触发了误报警。安防人员起初认为此为某种肉眼无法察觉的异常;MTF-辛丑-3“问繁华谁解”因此紧急出动并排除了逆模因可能。随后站点对物资、人员与收容物进行了一次紧急清点,未发现损失。对现场的各项勘测未发现异常。

对视频的分析显示此极有可能为一次SCP-CN-1324误报警。SCP-CN-1324的已知时长上限被上调至15.3秒。对期间所有帧画面中人脸的身份信息匹配到了241名身处世界各地、经查与基金会或异常社群完全无关的平民。

附录:

研究人员注意到大部分语音转文字算法偶尔会在没有明显人声、或明显无意义/无法辨认的人声的录音中识别出有意义的短句。有意见认为该现象疑似为SCP-CN-1324现象的变体,但仍有待进一步建模和分析。

附录:

一种理论认为SCP-CN-1324的本质是真随机数展现出了特定规律,其或受到事发地的现实强度影响。24个搭载了康德计数器的监控设备已被秘密安装在多地进行长期观测,以期获得可供研究的样本。

Bibliography
1. Julia Evans. How to trick a neural network into thinking a panda is a vulture. Code Words. https://codewords.recurse.com/issues/five/why-do-neural-networks-think-a-panda-is-a-vulture
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