中国在计算机视觉监视研究中排名全球排名:CSET
来自安全与新兴技术中心(CSET)的一项最新研究揭示了中国在人工智能相关监控技术研究领域的显著领先地位。该报告题为**《人工智能在人群视觉监控研究中的趋势》**,深入探讨了中国的研究部门如何在人工智能监控的三个核心领域——人员重新识别(REID)、人群计数和欺骗检测——中产出了不成比例的大量工作。这些技术分别对于识别个体、监控人群和检测绕过识别系统的尝试至关重要。
由Ashwin Acharya、Max Langenkamp和James Dunham进行的研究,分析了2015年至2019年间发表的大量科学论文数据集。他们的发现表明,中国的研究人员不仅在这些特定监控技术领域处于领先地位,而且在更广泛的计算机视觉领域也日益作出贡献,超过了西方的出版速率。
中国在计算机视觉研究中更具争议性的子领域研究计划中明显领先,主要与监控相关。 来源:https://cset.georgetown.edu/wp-content/uploads/Surveillance-in-the-CV-Literature.pdf
中国对面向人类的计算机视觉的关注
报告指出,中国的大部分研究聚焦于面向人类的计算机视觉任务,如情绪识别、面部识别和动作识别。这些技术虽然常用于社交媒体照片标记等无害用途,但也可能被政府用于更具压迫性的监控活动。
作者指出,在研究期间,视觉监控研究占所有计算机视觉研究的比例不到10%,但中国在计算机视觉和视觉监控研究领域的 dominance 无可否认。他们表示,**“拥有中国机构隶属关系的研究人员在计算机视觉和视觉监控研究中贡献了超过三分之一的出版物。这使中国成为这两个领域中最具生产力的国家。中国研究人员在全球视觉监控研究中的份额增长速度与其在计算机视觉研究中的份额增长速度相似。”**
局限性与更广泛的背景
该研究仅关注英文科学论文,作者承认这限制了他们的发现。他们建议,纳入非英文出版物,尤其是来自中国的出版物,可能会揭示更广泛的研究努力。此外,结合专利数据、摄像头部署和相关政府政策可以进一步说明中国在这些领域的领先地位。
作者使用了自然语言处理(NLP)技术,具体来说是基于Papers With Code数据的SciREX模型,分析了六个学术数据集中超过1亿篇出版物。基于Arxiv预印本训练的SciBERT分类器帮助识别了该语料库中的计算机视觉论文。然而,依赖英文文献意味着该研究可能低估了非英文研究产出,尤其是来自中国的研究。
主要发现与影响
报告发现,面部识别是视觉监控研究中最常出现的任务,仅2019年就出现在一千多篇论文中。人群计数和面部欺骗识别也是快速增长的领域。作者表达了对即使看似中立的计算机视觉技术也可能助长压迫性系统的担忧。例如,动作识别可以检测公共场所的“异常行为”,面部欺骗识别可以阻止记者和活动家隐藏身份,情绪识别可用于在拥挤区域识别安全威胁。
来自论文,研究年份中最常出现的任务。引用的来源是 ‘CSET合并语料库。结果生成于2021年7月22日’
作者得出结论,中国的计算机视觉和视觉监控研究份额随时间增加,而美国及其盟友的产出水平保持相似。然而,其他地区的全球监控研究份额要么保持稳定,要么下降,凸显了中国在这一领域的日益主导地位。

这项综合研究强调了监控全球人工智能和监控技术研究趋势的重要性,特别是考虑到对隐私和公民自由的潜在影响。
**首次发布于2022年1月6日。**
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