面部识别技术：其运作原理

身份保护

面部识别技术：

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如果您曾经使用面部扫描解锁手机，或在过安检时被拍摄过脸部图像，那么您已经接触过面部识别技术。面部识别技术正迅速发展，无论在复杂度还是受欢迎程度上。继续阅读以了解面部识别的工作原理，以及专用隐私软体如何帮助保护您的身份。

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撰写者：Samuel Kellett发布于：2021年1月20日经审核者：Antoinette Cocorinos

什么是面部识别？

面部识别或人脸识别技术是用来映射、识别或验证一个人面部结构的方法。透过面部识别技术，可以创建一个独特的数字代码，称为面部指纹。这些面部指纹会储存在面部识别数据库中。如果您将一张照片录入数据库，它会找到任何匹配的面部指纹。

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面部识别是如何工作的？

随著面部识别技术的进步，出现了多种方法来映射面部和存储面部数据，这些方法在准确性和效率上各有不同。我们将探讨面部识别的工作原理，以及生成的数据如何存储和谁通常能够访问这些数据。

面部识别有三种方法：

传统面部识别： 从照片中识别一个人。

3D面部识别： 使用3D扫描仪实时捕捉一个人的样貌。

生物识别面部识别： 分析面部独特的轮廓、特征和测量，以确定某人的身份。

传统面部识别

我们可以将传统面部识别分为两个主要类别：整体识别和特征识别。

整体识别 分析主体的整张面部，以寻找与目标匹配的识别特征。

特征识别 将相关的识别数据从面部分离，然后将其应用到与潜在匹配进行比较的模板上。

传统的面部识别系统通常经历以下步骤来识别目标。

面部识别软体在图像中检测到您的脸 想想您在标记Facebook照片时出现的那些小方框，或是当您对准手机镜头拍照时看到的方框。

面部识别演算法用来识别您独特的面部生物特征和特征，例如鼻子与嘴巴之间的间距、眉毛的大小、前额的宽度以及其他许多属性。

这些独特的特征被称为关键点，普通人脸大约包含80个关键点。这些类比资讯会转换成数字代码以形成您的面部指纹。

面部识别软体现在可以将您的面部指纹与数据库中的其他面部指纹进行比较，以查找匹配。

面部识别软体将您的面部指纹与数据库中的其他指纹进行匹配。

3D面部识别

3D面部识别方法则涉及使用感应器更精确地捕捉面部的形状。

与传统面部识别方法不同的是，3D识别的准确性不受照明影响，可以在黑暗中进行扫描。3D面部识别的另一个优势是它能够从多个角度识别目标，而不仅仅是正面资料。

iPhone X及后续版本配备了Face ID技术，依赖3D面部识别来识别其拥有者。

3D面部识别过程有六个主要步骤。

您的面部可通过面部识别相机直接捕捉为3D图像例如，当您用手机扫描面部时，或通过扫描2D照片来捕捉。

面部识别软体现在确定您面部的位置和角度，以及其大小。只要您的脸与摄像头的面向在90度内，3D面部识别软体就能识别它。

现在您的图像被检测到，系统就会对您面部的具体形状进行测量精确到亚毫米。一旦获得这个非常准确的测量值，系统将创建模板。

类似于传统面部识别的分析步骤，系统现在根据您的面部特征创建的独特模板转换成数字代码。

如您所想，匹配步骤涉及搜索数据库以找到匹配项。如果正在搜索的数据库完全由3D图像组成，则可以直接找到匹配项，而无需额外步骤。

如果数据库还包含2D图像，则软体会使用演算法将您的3D面部图像转换为2D，以寻找匹配。

现在，根据情况，3D面部识别软体可以选择验证或识别您。验证用于确认您的身份，将您的扫描与确认您身份的图像例如驾驶执照照片进行匹配。

该软体也可用于识别一个人，即其扫描与数据库中的所有照片相比较，以寻找可能的匹配。

生物识别面部识别

皮肤和面部生物识别是面部识别领域的一个发展性类别，能显著提高面部识别技术的准确性。皮肤质地分析专注于一个人皮肤的某个区域，使用演算法对线条、质地和毛孔进行极为细微的测量。

生物识别面部识别分析的准确性高到可以区分同卵双胞胎。

面部识别数据如何存储 以及在哪里？

面部识别数据目前很可能就在您手中或口袋里。许多智能手机包括生物识别登录选项，包括指纹和面部指纹。这些数据储存在设备本身，因此您的生物识别资料可以被验证，而无需将数据传送到外部来源。

但是，即使Apple和Samsung不一定在巨大的数据库中储存您的面部指纹，还是有相当大的可能性这些数据在某个地方存在。

许多执法机构拥有面部识别数据库。在美国，FBI保持著一个不断增长的数据库，可以匹配超过64亿张照片。中国最近强制需要面部扫描以便获得手机数据计划，并且该国还拥有一个面部识别数据库，用于识别或验证几乎所有14亿公民。

还有几个公共的面部识别数据库，虽然它们的图像数量相对于私有或官方数据库来说较少，但可以免费访问。

有关面部识别数据库的发展中，有一个特别令人担忧的现象是数据经纪公司，例如Clearview AI，该公司吹嘘其拥有超过30亿张从社交媒体、雇用记录和贵贱新闻网站上抓取的图像。

数据经纪人不仅仅是收集图像。几乎您在线上的所有行为从您观看的内容到您购买的商品，再到您访问的网站都被广告商通过cookies进行跟踪。这些资讯通常会与浏览器指纹结合，浏览器指纹是在更深层次的在线追踪形式，它利用隐藏的脚本通过您浏览器和计算机的独特属性识别您的身份。

浏览器指纹技术涉及利用您的浏览器设置、默认语言和时区、已安装的浏览器扩展、操作系统、显示卡及许多其他属性来开发一个可以非常准确识别您身份的概况。

您可以通过使用安全的私人浏览器来干扰和防止这类数据收集，这类浏览器包含反指纹技术。 Avast Secure Browser专门设计用来阻止侵入性的网页追踪器，干扰浏览器指纹脚本，以及屏蔽广告。若想获得真正私密的网络体验，今天就试试我们的免费安全浏览器吧。

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面部识别技术真的准确吗？

过去几年，面部识别技术的准确性有了相当大的提高。2014年，表现最佳的演算法的错误率为41；到2020年，最佳演算法报告的错误率仅为008。但这项技术仍然存在关键和高度重要的缺陷，特别是在种族和性别方面。

面部识别非常准确地识别白人男性，但对女性或有色人种的识别准确性则较低。

随著这项技术迅速普及，我们必须问自己：面部识别技术实际上有多准确？如果分析的图像非常清晰，则可以以高达9997的准确性识别主体。

不过，图像很少是完全清晰的。在现实世界中，照片往往是在不理想的条件下拍摄的例如光线不足、面部角度尴尬等等，因此容易出现错误的人脸识别匹配问题。

准确性方面的两大主要问题是种族和性别。事实证明，面部识别非常准确地识别白人男性，但对女性或有色人种的识别准确性却相对较低。事实上，一项2018年麻省理工学院的研究发现，当面部识别演算法试图匹配暗肤女性时，错误率高达347！相对之下，匹配白人男性的最大错误率仅为08。

面部识别的用途有哪些？

随著面部识别技术日益增加，很多行业都看到了这项技术的潜力。面部识别技术有很多用途，从执法到机场安全，再到智能手机和其他消费科技。以下仅是面部识别技术的几种应用。

智能手机中的面部识别相机

较新的智能手机可以使用面部识别软体解锁。类似于指纹扫描选项，使用面部指纹使得手机被骇客攻击变得非常困难 除非有人能够将手机举到您的脸前。在美国，警方以面部识别强制解锁手机的做法在2019年被认定为非法。

机场安全

面部识别技术在全球的机场都在使用。透过面部识别进行乘客登机检查可能会创造更快、更顺畅的机场安全程序，尽管隐私问题仍然存在。

执法机构

如前所述，面部识别在警务工作中越来越受到欢迎。执法机构使用各种数据库来识别和验证感兴趣的人。

识别疾病

国家人体基因组研究所成功使用面部识别技术来诊断一种名为DiGeorge综合症的疾病，这使得早期识别该病的可能性变得更高。在他们的小型研究中，面部识别演算法成功以966的准确率诊断该疾病。

寻找宠物

FindingRover是一个专注于动物的面部识别应用。宠物主人可以注册并上传宠物的照片。如果宠物不见了，该公司可以利用面部识别技术在当地动物收容所寻找匹配。

面部识别技术的历史

让我们看一下面部识别技术的简要历史时间线。

公元前3993年

面部识别技术的初步发展，通过将火山岩磨光以形成第一面镜子。

好吧，好吧，我们跳过了一小段历史

19621964年

伍德罗W布莱德索带领一支团队来确定电脑是否能识别人脸。为此，他教电脑识别面部特征，然后测量这些特征并将其与其他面对进行比较。这个实验虽然没有成功，但这个想法显示了潜力，提高了对人脸识别软体的兴趣。

1970年代

布莱德索的工作被戈德斯坦、哈蒙和莱斯基改进，他们为计算机开发了21个具体的面部标记。不幸的是，和之前的布莱德索一样，他们受到当时技术的限制，需要大量手动计算。

19881991年

Eigenfaces！ 抱歉，这只是个有趣的词。在1988年，苏罗维奇和柯比提出“特征脸”的概念，基本上是从数据中研究众多其他脸型标准化的脸。这是第一个整体全脸的人脸识别方法。

在1991年，特克和彭特兰扩展了这项工作，发现了一种检测图像中的面部的方法。虽然这些实验也受到当时技术的限制，但还是显示出成功。今天，特征脸仍然被认为是一些人脸识别方法中的基准比较。

1990年代2000年代

在上世纪之交，面部识别技术发生了几次重大进展。1993年，国防先进研究计划局DARPA和国家标准技术研究院NIST启动FERET计划，旨在建立一个面部识别数据库。

随后，在2000年代初，NIST推出了一系列评估，称为面部识别供应商测试。这些独立的面部识别数据库评估直到今天仍在使用。

2010年

这里是事情开始飞速发展的地方。Facebook推出人脸识别软体，在用户或其他人上传照片时为其标注。

2017年

Apple宣布iPhone X将包含Face ID，这一面部识别技术允许用户仅通过注视手机即可解锁。2017年还见证了Clearview AI的诞生，这家公司拥有超过30亿张从互联网上抓取的照片的数据库。

相关的隐私问题

虽然面部识别技术可以完成许多惊人的事情，但人们对面部扫描是否可能被滥用或导致错误匹配有很多合理担忧。幸运的是，保护您数据的方式仍然存在。

面部识别和监控技术的风险

在COVID19疫情期间，面部识别技术被用于判断员工是否遵循口罩规范。该技术在美国和欧洲的酒店和餐厅内被秘密使用，并引发了批评家的隐私顾虑。

在中国，面部识别等监控技术已被用来追查和定罪宗教少数民族。中国政府还将其监控工具销售给全球的威权政府，包括委内瑞拉和津巴布韦。

政府可以利用面部识别技术监控公民。

IBM已表示不再研发或提供面部识别技术。Google不会提供面部识别技术，直到其制定防止滥用的政策为止。甚至亚马逊对于警方使用其面部识别软体也施加了一年禁令，原因是对准确性和种族偏见的担忧。

您该如何保护自己？

如果面部扫描让您感到有些不安，您可以采取一些简单措施来减少自己进入数据库的机会。

选择不使用Facebook的面部识别功能。您可以更改Facebook的设置，使其不再识别Facebook的脸部识别软体。选择此选项后，Facebook也会删除为您创建的面部模板。

别再将自己变成外星人或狗了。虽然Snapchat已表示其脸部过滤技术并不如人脸识别演算法的功能强大，但如果他们想要的话，这类应用可能对其数百万的脸部扫描做些不太合适的事情。Face App去年因为一个使用户老化的过滤器而引发了舆论关注。不安的是，他们的使用条款赋予公司随意使用上传照片的权利。

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但即使使用强大可靠的VPN，在上传自己的照片到网络上时仍需谨慎。如网上所说：“互联网是永恒的。”

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