人脸识别技术：

你需要知道的一切

如果你曾经用脸部扫描解锁手机，或在机场安检时被拍到脸部，你就已经体验过人脸识别技术。这项技术正在快速发展，无论在精密度还是受欢迎程度上都不断提升。继续阅读，了解人脸识别的运作方式以及专门的隐私软体如何帮助保护你的身份。

  

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撰写者：Samuel Kellett
发布于：2021年1月20日
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什么是人脸识别？

人脸识别技术是一种用于映射、识别或验证个人脸部结构的方法。使用这项技术，可以创建一份独特的数字码，称为脸部指纹 。这些脸部指纹会储存在人脸识别数据库中。如果将一张照片输入数据库，系统会找到所有匹配的脸部指纹。

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人脸识别是如何运作的？

随著人脸识别技术的发展，出现了多种方法来映射面部并储存面部数据，其精确度和效率各异。在这里，我们将探讨人脸识别的运作方式，以及如何储存所产生的数据，通常由谁来访问这些数据。

人脸识别主要有三种方法：

• 传统人脸识别： 通过照片识别个人。
• 3D人脸识别： 使用3D扫描仪实时捕捉个人的外貌。
• 生物特征人脸识别： 通过分析独特的面部轮廓、特征和测量来确定某人的身份。

传统人脸识别

我们可以将传统人脸识别分为两个主要类别：整体识别和基于特征的识别。

• 整体识别 分析受试者的整张面孔，以寻找与目标相匹配的特征。
• 基于特征的识别 将相关的识别数据从面部分离，然后将其应用到模板，并与潜在匹配进行比较。

要识别目标，传统的人脸识别系统通常会经过以下步骤。

步骤1：检测

人脸识别软体会检测图像中的面部—想想你在Facebook标记照片时出现的小方框，或是当你对准手机镜头拍照时屏幕上出现的方框。

步骤2：分析

使用人脸识别算法来识别你独特的面部生物特征和特征，如口鼻之间的距离、眉毛的大小、额头的宽度以及众多其他属性。

这些独特的特征称为结点 ，平均每张人脸大约包含80个结点。这些类比信息会转换为数字代码，形成你的脸部指纹 。

步骤3：识别

人脸识别软体现在可以将你的脸部指纹与数据库中其他脸部指纹进行比较，以查找匹配。

人脸识别软体将你的脸部指纹与数据库中的其他指纹进行匹配。

3D人脸识别

3D人脸识别方法涉及使用传感器更精确地捕捉面部形状。

与传统人脸识别方法不同，3D人脸识别的准确性不受光线影响，甚至可以在黑暗中进行扫描。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。

iPhone X（及后续版本）具备Face ID技术，依赖3D人脸识别来识别用户。

3D人脸识别过程有六个主要步骤。

步骤1：检测

你的脸可以通过人脸识别摄像头 直接捕捉为3D图像（例如当你用手机进行脸部扫描时），或透过扫描2D照片进行捕捉。

步骤2：对齐

人脸识别软体现在确定你脸部的位置和角度 ，以及其大小。只要你的脸部朝向摄像头的角度在90度以内，3D人脸识别软体就能识别。

步骤3：测量

检测到你的图像后，系统会精确到子毫米 地测量你的脸部特定形状。一旦有了这个非常准确的测量，系统就会创建一个模板。

步骤4：表示

类似于传统人脸识别的分析步骤，系统现在会根据你的面部特征生成的唯一模板并将其转换为代码 。

步骤5：匹配

如你所想，匹配步骤涉及搜索数据库以找到匹配 新生成的模板。如果搜寻的数据库完全由3D图像组成，则可以无需任何额外步骤便完成匹配。

如果数据库中还有2D图像，则软体会使用算法将你的3D脸部图像转换为2D图像以寻找匹配。

步骤6：验证或识别

现在，根据情况，3D人脸识别软体可以选择验证或识别你。验证 用于确认你的身份，将你的扫描与证明你身份的图像进行比对（例如驾驶执照照片）。

该软体也可以用来识别 某个人，其扫描与数据库中所有照片进行比较，以查找可能的匹配。

生物特征人脸识别

皮肤和面部生物特征是人脸识别领域的一项新兴技术，能显著提高人脸识别技术的准确性。皮肤质地分析专注于个人皮肤的某一区域，使用算法对线条、质地和毛孔进行极其微小的测量。

生物特征人脸识别分析的准确性如此之高，以至于可以。

人脸识别数据如何储存—及其存放地点？

人脸识别数据很可能就在你手中或口袋中。许多智能手机提供生物识别登录选项，包括指纹和脸部指纹。这些数据储存在设备本身，因此可以在不向外部来源发送数据的情况下验证你的生物特征。

但尽管Apple和Samsung不一定在庞大的数据库中拥有你的脸部指纹，但有很大的可能性那里已经有你的数据。

许多执法机构拥有面部识别数据库。在美国，FBI拥有一个不断增长的数据库，可以。中国最近以申请移动数据计划，且该国还保持对几乎所有14亿公民的面部识别数据库进行识别或验证。

还有许多公共人脸识别数据库可以免费访问，尽管其图像总数相较于私立或官方数据库是有限的。

关于人脸识别数据库的另一个令人担忧的发展是资料经纪公司 ，如，声称其数据库中包括超过30亿张从社交媒体、就业记录和新闻网站扒取的图像。

不仅仅会收集图像。你的几乎所有上网行为——从你观看的内容到购买的商品以及访问的网站——都会被广告商通过Cookies跟踪。这些资讯经常与的数据结合使用，这是一种更深层的在线跟踪模式，利用隐藏脚本通过你浏览器和计算机的独特属性来识别你。

浏览器指纹识别的过程是利用你的浏览器设置、预设语言和时区、已安装的浏览器扩展以及操作系统、显示卡等多个属性来构建一个能够极其准确地识别你的个人资料。

你可以使用具有反指纹技术的来干扰和防止这类数据收集。Avast安全浏览器 专门设计用来防止网页追踪者的侵扰，干扰浏览器指纹识别脚本，并阻止广告。想要真正的私密上网体验，今天就试试我们的免费安全浏览器吧。

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人脸识别技术是否真正准确？

过去几年，人脸识别技术的准确性有了相当大的提升。在2014年，表现最好的算法错误率为4.1%；而到2020年，最佳算法报告的错误率仅为。但这项技术仍然存在重大（且非常明显的）不足之处，特别是在种族和性别方面。

人脸识别在识别白人男性方面非常准确，但对女性或有色人种的识别较差。

随著该技术迅速普及，我们有必要问自己：人脸识别的准确性究竟如何？如果分析的图像非常清晰，则可以达到99.97%的准确性。

但图像通常不会是完美清晰的。在现实生活中，照片往往是在不理想的条件下拍摄的（光线不足、面部角度不佳等等），因此可能会出现错误的面部识别匹配。

准确性方面的两个主要问题是种族和性别。研究表明，人脸识别在识别白人男性方面非常准确，但对女性或有色人种则较少。实际上，一项发现，当面部识别算法试图匹配深色皮肤的女性时，错误率高达34.7% ！而匹配白人男性的最大错误率则仅为0.8%。

人脸识别技术的用途是什么？

随著，不乏各行各业看到了这项技术的潜力。人脸识别软体有多种用途，从执法到机场安检，再到智能手机和其他消费电子产品。以下只是人脸识别技术的多个应用范畴中的几个示例。

手机中的人脸识别摄像头

新的智能手机可以通过人脸识别软体来解锁。与指纹扫描选项相似，使用脸部指纹使得手机被变得非常困难——除非有人能够将你的手机挡在你脸前面。在2019年，美国的法院裁定，警方使用人脸识别强制解锁手机的做法是非法的。

机场安检

世界各地的机场都在使用人脸识别技术。通过人脸识别进行乘客登记，可创造更快捷、更流畅的机场安检程序，尽管这引发了隐私方面的顾虑。

执法机构

如前所述，在警方工作中，人脸识别技术越来越受欢迎。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

美国国立人类基因组研究所已成功使用人脸识别技术来诊断一种被称为DiGeorge综合症的疾病，这样能更及早识别这种疾病。在他们的小型研究中，生物识别算法以成功诊断这种疾病。

寻找宠物

是一款专注于动物的面部识别应用。宠物主人可以注册并上传他们宠物的照片。如果宠物丢失，公司可以利用面部识别技术在当地动物收容所找到匹配的照片。

人脸识别技术历史

让我们回顾一下人脸识别技术的简短历史时间线。

公元前3993年

人脸识别迈出了第一步，将火山玻璃打磨成为第一面镜子。

好吧，行吧，略过一些历史了……

1962–1964年

带领一组团队以确定计算机是否能识别人脸。他教计算机识别脸部特征，然后测量这些特征并将其与其他人脸进行比较。这次实验并不成功，但这一想法显示出希望，并增加了对人脸识别软体的兴趣。

1970年代

Bledsoe的工作被进一步发展，他们为计算机开发了21个特定的面部标记。不幸的是，跟Bledsoe之前一样，他们也受限于当时的技术，必须手动进行大量计算。

1988–1991年

_Eigenfaces！_抱歉，这只是个好玩的字。1988年，Surovich和Kirby提出了“eigenfaces”的概念，这基本上是通过研究其他无数的面孔而标准化的面孔。这是第一个整体的（全面的）面部识别方法。

1991年，Turk和Pentland在此基础上扩展，发现了一种检测图像中人脸的方法。虽然这些实验也受到当时可用技术的限制，但还是显示出成功。今天，eigenfaces仍然被认为是某些人脸识别方法中的基准比较。

1990年代–2000年代

在上世纪末，人脸识别技术有了几项进展。在1993年，国防高级研究计划署(DARPA)和国家标准技术研究所(NIST)启动了FERET计划，旨在建立一个人脸识别数据库。

后来，在2000年代初期，国家标准技术研究所推出了一系列名为的评估计划。这些独立评估至今仍在使用。

2010年

自此开始事情真的起飞了。，当用户（或其他人）上传照片时自动进行标记。

2017年

Apple宣布iPhone X将包含Face ID，即他们自己的面部识别软体，允许用户通过仅仅看著手机即可解锁。2017年还见证了ClearviewAI的诞生，其数据库中拥有超过三十亿张来自互联网的照片。

相关的隐私问题

人脸识别可以达成的事情无疑令人惊讶，但也存在著人脸扫描可能被滥用或导致错误匹配的许多合理顾虑。幸运的是，保护你的数据有很多方法。

人脸识别和监控技术的危险性

在COVID-19大流行期间，人脸识别技术被用来判断员工是否遵循。该技术在欧洲和美国的酒店和餐馆中被秘密使用，引发了评论家的隐私顾虑。

在中国，监控技术如人脸识别已经被。中国政府还将其监控工具出售给世界各地的专制政府，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控公民。

IBM表示不再开发或提供人脸识别技术。Google在能制定防止滥用的政策之前不会提供人脸识别功能。甚至，因为担心技术的准确性和种族偏见。

你该如何保护自己？

如果你对面部扫描感到不安，有一些简单的措施可以降低你被添加到数据库的机会。

• 选择不使用Facebook的人脸识别功能。 你可以以阻止Facebook的人脸识别软体识别你。当选择此选项时，Facebook也会删除他们为你保存的面部模板。
• 不要将自己变成外星人或宠物。 虽然其面部滤镜技术并未达到人脸识别算法的程度，但这类应用如果选择使用，或许会在其所获取的数百万面部扫描中做一些可疑的操作。，他们的使用条款作出允许公司随意使用上传的照片。
• 使用加速器（虚拟私人网络）保持上网匿名。加密你的上网行为数据，并，这有助于保护你的身份不受恶意行为者的侵害，甚至保护你的ISP（互联网服务提供商）。透过这样可以并限制与你的图像相关联的信息量 。

即使使用，在网上上传自己的图片仍需保持警惕。正如在线上经常所说的，“互联网是永久存在的。”

使用Avast BreachGuard保护你的资料

资料经纪公司、企业及其他机构会收集所有人的在线数据，包括你的数据。并将这些数据卖给市场商、广告商以及其他想要使用聚合数据或个性化见解的相关人员。更糟的是，数据经纪公司的数据库可能会被泄露，数据会出现于。

为你的在线数据提供了更好的控制，通过联络已知的资料经纪公司要求他们将你的数据从其名单中删除。与此同时，还监控黑网市场，若有你的个人信息泄露，会通知你，让你能够正视在线隐私问题。

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