ChatGPT 对面部生物特征识别、软生物特征和可解释性的初步研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。使用基于最近的 GPT-4 多模式 LLM 开发的 ChatGPT，本研究旨在探索 ChatGPT 在面部生物识别任务中的能力，包括面部验证、软生物特征估计和结果解释性，并通过与该领域的最新方法进行比较，分析了 ChatGPT 的性能和鲁棒性，结果显示 ChatGPT 具有提升面部生物识别可解释性的潜力。为了可重复性，我们将所有代码发布在 GitHub 上。
这篇论文评估了ChatGPT（GPT-3.5、GPT-4）在数字取证领域的影响和潜在影响。研究发现，尽管ChatGPT在某些应用场景中有潜在的低风险应用，但很多应用目前不适用。然而，在合适的知识用户下，它可以作为一个有用的辅助工具。
