身份保护

人脸识别技术：

您需要知道的一切

如果您曾经用面部扫描解锁手机或在通过机场安检时拍摄过面部图像，那么您对人脸识别技术已有些体验。人脸识别技术正快速增长，无论在复杂性还是受欢迎程度上都在上升。继续阅读以了解面部识别的运作原理，以及专门的隐私软体如何帮助保护您的身份。

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撰文：塞缪尔凯莱特发表日期：2021年1月20日审核： 安托瓦内特科科里诺斯

什么是人脸识别？

人脸识别或面部识别技术是一种用来映射、识别或验证某人脸部结构的方法。透过人脸识别技术，可以创建一个独特的数字代码，称为面部印记。这些面部印记存储在一个人脸识别数据库中。如果您将一张照片输入该数据库，它将寻找任何已存储的匹配面部印记。

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人脸识别是如何运作的？

随著人脸识别技术的进步，出现了多种方法来映射面部和存储面部数据，不同的方法具有不同的准确性和效率。此处，我们将探讨人脸识别是如何运作的、结果数据是如何存储的以及通常由谁来访问。

人脸识别有三种方法：

传统人脸识别：从照片中识别个人。3D人脸识别：使用3D扫描仪实时捕捉个人的肖像。生物识别人脸识别：分析某人的独特面部轮廓、特征和测量，从而确定其身份。

传统人脸识别

我们将传统人脸识别分为两个主要类别：整体型和特征型。

整体型人脸识别 会分析一个人的整个面部，以找出与目标匹配的识别特征。特征型人脸识别 则会将相关的识别数据从面部中分离出来，然后将其应用于一个模板，并与潜在的匹配进行比较。

为了识别目标，传统人脸识别系统通常经历以下步骤。

步骤1：检测

人脸识别软件在图像中检测到您的面部想像一下在您标记Facebook照片时弹出的那些小方框，或在手机相机中对准照片时出现的方框。

步骤2：分析

使用人脸识别算法来识别您独特的面部生物特征和特征，例如嘴鼻之间的距离、眉毛的大小、额头的宽度等等。

这些独特特征称为节点点，平均每张人类脸部约有80个这样的点。这些类比信息会被转换为数位代码，以形成您的面部印记。

步骤3：身份识别

人脸识别软件现在可以将您的面部印记与数据库中其他的印记进行比较，以找出匹配。

人脸识别软体将您的面部印记与数据库中的其他印记进行匹配。

3D人脸识别

3D人脸识别方法涉及使用感测器来更精确地捕捉面部的形状。

与传统的人脸识别方法不同，3D人脸识别的准确性不会受到光照的影响，而且扫描甚至可以在黑暗中进行。3D人脸识别的另一个优势是，它可以从多个角度识别目标，而不仅仅是正面摆姿势。

iPhone X及以后版本配备Face ID技术，依赖于3D人脸识别来识别其拥有者。

3D人脸识别过程有六个主要步骤。

步骤1：检测

您的面部可以通过人脸识别相机例如当您用手机进行面部扫描时直接以3D图像捕捉，或者也可以透过扫描2D照片来捕获。

步骤2：对齐

人脸识别软件现在确定您的面部的位置和角度，以及它的大小。只要您的面部面向摄像头的角度在90度内，3D人脸识别软件就可以识别它。

步骤3：测量

一旦您的形象被检测到，系统会测量到子毫米的精度您面部的特定形状。一旦获得这个非常精确的测量，就会创建一个模板。

步骤4：表示

类似于传统人脸识别的分析步骤，系统现在将基于您的面部特征创建的独特模板转换为代码。

步骤5：匹配

如您所想，匹配步骤涉及搜索数据库以寻找匹配您新转换模板的项目。如果搜寻的数据库完全由3D图像组成，则可以随时匹配而无需额外步骤。

如果数据库中包含2D图像，该软件则使用算法将您的3D面部图像转换为2D以寻找匹配。

步骤6：验证或识别

根据情况，3D人脸识别软体可以验证或识别您。验证用于确认您的身份，将扫描与可确认您身份的图像例如驾驶执照照片进行匹配。

该软件也可以用于识别某个人，将扫描与数据库中的所有照片进行比较，以寻找可能的匹配。

生物识别人脸识别

皮肤和面部生物识别技术是面部识别领域正在发展的一个类别，能显著提高人脸识别技术的准确性。皮肤质地分析关注一个人的一部分皮肤，使用算法对皮肤中的线条、质地和毛孔进行极其微小的测量。

生物识别人脸识别分析的准确性如此之高，以至于它可以分辨出同卵双胞胎。

人脸识别数据是如何存储的？它在哪里？

您现在手中或口袋里可能就有面部识别数据。许多智能手机都包括生物识别登录选项，包括指纹和面部印记。这些数据存储在设备本身中，因此您可以在不将数据发送到外部来源的情况下验证您的生物识别数据。

但尽管苹果和三星不一定会将您的面部印记存储在巨大数据库中，但仍有相当大的机会，它在某个地方存在。

许多执法机构拥有面部识别数据库。在美国，FBI保留著一个不断增长的数据库，能够匹配超过64亿张照片。中国最近为移动数据计划启动了必须进行面部扫描的政策，该国还维护著一个面部识别数据库，以识别或验证近14亿国民中的几乎每一个人。

还有许多公共人脸识别数据库可供免费访问，尽管与私人或官方数据库相比，总图片数量有限。

有关人脸识别数据库的更令人担忧的发展涉及数据经纪公司，例如Clearview AI，其数据库中拥有超过30亿张图像，这些图像是从社交媒体、就业记录以及网络新闻网站获取的。

数据经纪人不仅收集图像。几乎所有网上行为从您观看的内容到购买的商品，再到访问的网站都通过广告商使用 cookie 进行追踪。这些信息通常与浏览器指纹识别数据结合在一起，浏览器指纹识别是一种更深入的在线跟踪方式，这种方式利用隐藏的脚本通过浏览器和计算机的独特属性来识别您。

浏览器指纹识别涉及使用您的浏览器设置、默认语言和时区、安装的浏览器扩展、操作系统、图形卡以及许多其他属性，来开发可以以极高准确率识别您的个人档案。

您可以通过使用私密、安全的浏览器，来打乱和预防此类数据收集，该浏览器集成了防指纹技术。Avast Secure Browser 专门设计用来防止侵入的网路跟踪器，迷惑浏览器指纹识别脚本，并阻止广告。要获得真正的隐私上网体验，今天就试用我们的免费安全浏览器吧。

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人脸识别技术真的准确吗？

近几年来，人脸识别技术的准确性有了相当大的提升。2014年，表现最佳的算法的错误率为41；到2020年，最好的算法报告的错误率仅为008。但这项技术仍然存在关键的且意义重大的缺陷，特别是与种族和性别有关。

人脸识别对白人男性的识别非常准确，但对女性或有色人种的准确度则较低。

随著该技术迅速变得无处不在，我们有必要问自己：人脸识别究竟有多准确？如果分析的图像清晰可见，则对象的识别准确率可达9997。

但在现实世界中，照片往往在不理想的条件下拍摄照明差、面部角度不当等等，这很容易导致错误的面部识别匹配。

准确性的两个最大问题是种族和性别。事实证明，人脸识别对白人男性的识别非常准确，但对女性或有色人种的准确度较低。根据2018年麻省理工学院的研究，当人脸识别算法尝试匹配深色皮肤的女性时，错误率达到347！与此相比，匹配白人男性的最高错误率仅为08。

人脸识别的应用

随著人脸识别的普及不断增加，许多行业都看到了这项技术的潜力，用途广泛，从执法、机场安全到智能手机和其他消费技术。以下仅是人脸识别技术的部分应用：

智能手机中的人脸识别相机

较新的智能手机可以通过面部识别软件来解锁。与指纹扫描选项类似，使用面部印记使得手机被黑客攻击的难度大幅增加除非有人能将您的手机放在您面前。2019年，美国法院裁定利用面部识别强制解锁手机的警察行为违法。

机场安全

人脸识别技术在全球各地的机场中得到了应用。通过人脸识别来检查乘客可以打造更快、更顺畅的机场安检流程，但隐私问题却不容忽视。

执法机构

如前所述，人脸识别在执法工作中越来越流行。执法机构使用各种数据库来识别和验证关注人员。

疾病识别

美国国家人体基因组研究所成功利用人脸识别来诊断一种称为迪乔治综合征的疾病，这使疾病的早期识别可能性更高。在其小型研究中，这一人脸识别算法的诊断准确率高达966。

找到宠物

FindingRover是一款专注于动物的面部识别应用程式。宠物拥有者可以注册并上传宠物的照片。如果宠物失踪，公司可以利用面部识别技术在当地动物收容所寻找匹配。

人脸识别技术的历史

让我们来简单回顾一下人脸识别技术的历史。

公元前3993年

人脸识别迈出了最初的一步，开始用磨光的黑曜石制作第一面镜子。

好吧，好吧，速战速决一点

1962年至1964年

伍德罗W布莱德索带领一个团队，试图确定计算机是否能识别人脸。为此，他教计算机识别面部特征，然后测量这些特征并将它们与其他脸进行比较。这项实验未获成功，但这个想法显示出了潜力，并增强了对脸部识别软件的兴趣。

1970年代

布莱德索的工作得到了戈尔茨坦、哈蒙和莱斯克的进一步发展，开发了21个特定的面部标记供计算机用于识别。遗憾的是，与他们之前的研究一样，他们也受限于当时的技术，需进行大量的手工计算。

1988年至1991年

特征面！ 抱歉，这只是个好玩的单词。1988年，苏洛维奇和柯比提出了“特征面”的概念，这基本上是从研究多张脸中构建的标准化脸部的概念。这是人脸识别的第一个整体全脸方法。

1991年，土克和彭特兰德扩展了这项工作，发现了一种检测图像中面部的方式。尽管这些实验也受到当前技术的限制，但仍然表现出成功。如今，特征面在某些人脸识别方法中仍被视为基准比较。

1990年代至2000年代

在上个世纪世交接时，人脸识别领域发生了一系列进展。1993年，国防部高级研究计划局DARPA和美国国家标准与技术研究所NIST启动了FERET计划，目的是构建一个人脸识别数据库。

随后，在2000年代初期，NIST推出了一系列被称为面部识别供应商测试的评估。这些对人脸识别数据库的独立评估至今仍在使用中。

2010年

这里真正开始引发变化。Facebook推出了人脸识别软件，当用户或者其他人上传照片时会自动标记他们。

2017年

苹果宣布iPhone X将配备Face ID，这是他们自己的面部识别软件，用户只需看著手机即可解锁。2017年还见证了Clearview AI的诞生，上面提到过，该公司拥有超过30亿张从互联网上抓取的照片。

相关隐私问题

人脸识别技术确实能实现许多令人惊叹的功能，但也引发了许多合理的担忧，担心面部扫描可能会被滥用或导致错误匹配。幸运的是，仍有一些方法可以保护您的数据。

人脸识别和监控技术的风险

在COVID19大流行期间，人脸识别技术被用来确定员工是否遵循口罩协议。该技术在欧洲和美国的酒店和餐厅中偷偷使用，令批评者产生了隐私担忧。

在中国，像人脸识别一样的监控技术已被用来找到并定罪宗教少数族群。中国政府正在向全世界的专制政府出售其监控工具，包括委内瑞拉和津巴布韦。

政府可以利用人脸识别技术来监视公民。

IBM已表示将不再开发或提供人脸识别技术。谷歌不会提供人脸识别，直到能够制定预防滥用的政策。甚至亚马逊已对警方使用其人脸识别软件施加了一年的禁令，因为对准确性和种族偏见的担忧。

如何保护自己？

如果人脸扫描让您感到不安，您可以采取一些简单措施来降低被添加到数据库中的风险。

选择不使用Facebook的人脸识别功能。您可以更改您的Facebook设置，使Facebook的面部识别软件不再识别您。选择此选项后，Facebook将删除它拥有的您的面部模板。

停止将自己变成外星人或狗。虽然Snapchat表示他们的面部过滤技术不如人脸识别算法那样深入，但此类应用如果愿意，可能会对其数百万张面部扫描做一些可疑的事情。Face App去年的一个过滤器使其用户看起来更老，这也让人担忧。其用户条款允许公司随意使用上传的照片。

通过VPN虚拟私人网络保持在线匿名。VPN加密您在线活动的数据并隐藏您的IP地址，这有助于隐藏您免受恶意行为的影响，甚至对您的ISP互联网服务提供商。通过这样做，您可以预防网路追踪，并限制能与您的照片相关联的信息量。

但即使使用强大且可靠的VPN，在网上发布自己的照片时仍需谨慎。正如网上的流行说法所言，“互联网是永恒的。”

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