暨南国际大学东南亚系教授李美贤提及各界

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暨南国际大学东南亚系教授李美贤提及各界

我的老师、肯定或激励或提拔新住民第二代」的「善意」时,特别提醒:「……然而必须万般小心的是,善意地『指定族群』或『延揽特定族群』往往也进行了『族群划界』,滋养了族群对立的意识。」
所以在做法上,尤其是使用公部门资源时,建议尽量避免以「血缘」作为分配资源的标准。毕竟家境不错的新二代很多,吃土过日的土二代也不少。不论新二代还是土二代,他们的发展与血缘没啥关系,真正有关系的,是家庭的社经地位与阶级。
一个理性的社会,应该避免以一个人的「先天」性质作为分类标准。就像高个子不一定喜欢打篮球,华人并非各个都是李小龙,母亲来自越南你未必要爱越南,爸妈都是台湾人的土二代也可能在东南亚大展宏图。知道自己的所来之处很重要,那是安身立命的基础,但是,所来之处并不能限制我们去往何处。(我可以抄我自己写的文章吗?)
对于从小就接受国民党政府「党国教育」的年轻世代而言,其实很难理解父母为何终身守着日本文化不肯放手。就算长年一起生活,彼此说的话南辕北辙,收到来信也不完全看懂。那是语言问题,是文化问题,是时代问题,也是政治问题。语言不同阻碍了亲子交流。那种试图理解却茫然无措的表情,我也曾多次亲眼目睹。
但有些理由让人怀疑这些数字不太兜得起来。想象遇上和你脸孔相同的某人当然难,但长得很像却毫无关系的陌生人,这类轶闻证据看起来确实比露卡丝研究可能显示的讯息要常见许多。一切都归因于研究人员对「等同」的定义。露卡丝的研究要求,两个人的测量结果必须完全相合。但就算你比较的是同一个人的两幅影像,精确的测量并不会反映出我们每一个人是如何持续在改变,由于年老、疾病、疲惫、我们所做的表情,或我们的脸如何因摄影机角度而被扭曲。想以几毫米之差来捕捉脸的本质,那么你在同一个人脸上所发现的变异之多,将一如你在人与人之间察觉到的。简单说,单凭测量无法区分两张脸孔。
不幸的是,用算法来做脸部辨识并未帮我们解决此一难题。相像和相同从来不是同一回事,无论算法变得多精准。而且,另外还有一个要对脸部辨识算法步步为营的好理由。这些算法并非真如你想的那般善于辨识脸孔。
想骗过算法,只需要一副眼镜就能做到
算法本身的运作主要是两种做法。第一种打造出你的脸部3D模型,或者是整合一系列2D影像,或者是运用特殊的红外线摄影机对你扫描。这是Apple用于iPhone的Face ID系统所采取的方法。这些算法已经研究出一种方法,把焦点放在脸上有坚硬组织和骨骼的区域,像是眼窝或鼻梁,以处理不同脸部表情与老化的问题。

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