面部识别技术：你需要知道的一切

如果你曾经用面部扫描解锁过手机，或者在过安检时被拍摄过面部影像，那么你就对面部识别有了一定的了解。面部识别技术的发展迅速，无论是精密度还是普及度。继续阅读以了解面部识别的工作原理，以及专门的隐私软体如何帮助保护你的身份。

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撰稿者：Samuel Kellett
发布日期：2021年1月20日
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什么是面部识别？

面部识别（或称脸部识别）技术是一种用来映射、识别或验证人脸结构的方法。利用面部识别技术，可以创建一个独特的数字代码，称为面部指纹 （faceprint）。这些面部指纹被存储在面部识别数据库中。如果你将一张照片输入数据库，它将寻找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孔和存储面部数据，这些方法在精度和效率上各不相同。接下来，我们将探讨面部识别的工作原理，数据如何储存，谁通常可以访问这些数据。

面部识别有三种方法：

• 传统面部识别： 从照片中识别个人。
• 3D面部识别： 利用3D扫描仪即时捕捉个人的模样。
• 生物识别面部识别： 分析独特的面部轮廓、特征和测量，以判定某人的身份。

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：整体和特征基础。

• 整体面部识别： 分析对象的整个面部，以找出与目标相符的识别特征。
• 特征基础面部识别： 分离出面部上的识别数据，然后将其应用于与潜在匹配对比的样本。

为了识别一个目标，传统的面部识别系统通常会经过以下几个步骤。

步骤1：检测

面部识别软体在图像中检测你的脸——想像一下你在Facebook标记照片时出现的小方框，或者手机相机对齐照片时出现的框框。

步骤2：分析

使用面部识别演算法来识别你独特的面部生物特征和特征，例如鼻子和嘴巴之间的距离、眉毛的大小、额头的宽度以及其他许多属性。

这些特征被称为节点点 （nodal points），而平均每个人脸大约拥有80个这样的节点。这些类比信息被转换为数字代码，以形成你的面部指纹 。

步骤3：识别

面部识别软件现在可以将你的面部指纹与数据库中的其他面部指纹进行比较，以寻找匹配。

面部识别软件将你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面部识别方法涉及使用传感器更精确地捕捉面部形状。

与传统的面部识别方法不同，3D面部识别的准确性不受照明影响，扫描甚至可以在黑暗中进行。3D面部识别的另一个优势是，它可以从多个角度识别目标，而不仅仅是正面档案。

iPhone X（及以后版本）配备了Face ID技术，依赖于3D面部识别来识别其使用者。

3D面部识别过程主要有六个步骤。

步骤1：检测

你的脸可以直接通过面部识别相机 （例如进行手机面扫描时）捕获成3D图像，也可以通过扫描2D照片捕获。

步骤2：对齐

面部识别软件现在确定你的面部位置和角度 ，以及它的大小。只要你的面部朝向摄影机的角度在90度之内，3D面部识别软件就能识别它。

步骤3：测量

现在你的图像已被检测到，系统将测量（即使到亚毫米）你的面部特定形状 。一旦拥有这个非常精确的测量值，就会创建一个模板。

步骤4：表征

类似于传统面部识别的分析步骤，系统现在根据你的面部特征创建的独特模板转换为代码 。

步骤5：匹配

显然，匹配步骤涉及在数据库中寻找匹配 你新转换模板的面部指纹。如果被搜索的数据库完全由3D图像组成，则可以直接匹配而无需任何额外步骤。

如果数据库中还有2D图像，软件将使用算法将你的3D面部图像转换为2D以便找到匹配。

步骤6：验证或识别

现在，根据不同的情况，3D面部识别软件可以选择验证或识别你。验证 用于确认你的身份，将你的扫描与可以证明你身份的图像（如驾驶执照照片）进行匹配。

该软件还可以用来识别 某人，此时扫描将与数据库中的所有照片进行比较，以寻找可能的匹配。

生物识别面部识别

皮肤和面部的生物识别技术是面部识别领域中的一个新兴方向，能显著提高面部识别技术的准确性。皮肤质地分析专注于个人皮肤的一部分，使用算法对线条、质地和毛孔进行极其微小的测量。

生物识别面部识别的分析准确度足以。

面部识别数据如何储存，在哪里存放？

面部识别数据很可能现在就储存在你的手中或口袋里。许多智能手机都包含生物识别登录选项，包括指纹和面部指纹。这些数据储存在设备本身，所以你的生物识别可以在不发送数据到外部来源的情况下进行验证。

不过，即使Apple和Samsung不一定会直接在庞大的数据库中储存你的面部指纹，依然有相当大的可能性它的资料在某处被保存著。

许多执法机构拥有面部识别数据库。在美国，FBI拥有不断增长的数据库，可以。中国最近已经对想要移动数据计划的人，并且该国也有面部识别数据库，用于识别或验证约。

还有许多公众面部识别数据库可以被免费访问，不过与私有或官方数据库相比，这些图片的总数是有限的。

关于面部识别数据库的一个令人担忧的发展是数据经纪公司 ，如正在利用从社交媒体、就业纪录和新闻网站等网路上刮取的超过30亿张图片来建立自己的数据库。

不仅仅收集图像。几乎你在互联网上的所有行为——从你观看的内容到购买的商品，再到访问的网站——都会被广告商使用Cookies来追踪。这些信息通常会与的数据相结合，这是一种更深层次的在线追踪形式，通过隐藏脚本来通过你的浏览器和计算机的独特属性来识别你。

浏览器指纹识别利用你的浏览器设置、默认语言和时区、安装的浏览器扩展、操作系统、显示卡和许多其他属性来开发可以非常高精度识别你的一个配置文件。

你可以通过使用来干扰和阻止这类数据收集，这类浏览器包含防指纹技术。Avast安全浏览器 特别设计用来防止侵入性网路追踪者、扰乱浏览器指纹识别脚本以及阻挡广告。若想获得真正私密的网路体验，今天就试试我们的免费安全浏览器。

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面部识别技术的准确性如何？

面部识别技术在过去几年中有了相当大的改进。在2014年，性能最佳的算法的错误率为4.1%；到了2020年，最好的算法报告的错误率仅为。但这项技术仍然存在很多重要（且非常显著）缺陷，尤其是与种族和性别有关。

面部识别对于识别白人男性非常准确，但对于女性或有色人种的识别则不那么准确。

随著这项技术迅速普及，我们重要的问题是：面部识别究竟准确到什么程度？如果分析的图像非常清晰，则可以高达99.97%准确地识别被分析者。

但图像很少是完美清晰的。在现实世界中，照片往往是在不理想的条件下拍摄的（光线不足、面部角度不佳等），并且错误匹配的情况往往会发生。

准确性方面的两个主要问题是种族和性别。事实证明，面部识别对于识别白人男性非常准确，但对于女性或有色人种的识别则不那么准确。实际上，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% ！而相比之下，对白人男性的最大错误率仅为0.8%。

面部识别技术的应用有哪些？

随著，许多行业都看到了这项技术的潜力。面部识别软体的应用范围相当广泛，从执法机构到机场安检、甚至智能手机和其他消费科技都有涉及。以下是面部识别技术的一些应用范例。

智能手机中的面部识别摄像头

新型智能手机可以使用面部识别软体解锁。与指纹扫描选项类似，使用面部指纹使得手机被的难度大大增加——除非有人能将手机放到你面前。2019年，美国法院裁定以面部识别技术强制解锁手机被视作非法。

机场安检

世界各地的机场都在使用面部识别技术。通过面部识别安检旅客，或许能够实现更快速、顺利的机场安检流程，尽管因此可能带来的隐私问题引人关注。

执法机构

如前所述，面部识别在执法方面日益普及。许多执法机构使用各种数据库来识别和验证疑似犯罪者。

疾病识别

美国国立人类基因组研究所成功使用面部识别来诊断一种叫做DiGeorge症候群的疾病，从而更早地进行疾病的识别。在他们的小型研究中，种族识别算法能够以诊断该疾病。

寻找宠物

是一款专注于动物的面部识别应用程式。宠物主人可以注册并上传宠物的照片。如果宠物失踪，该公司可以使用面部识别来在当地动物收容所找到匹配的影像。

面部识别技术的历史

让我们通过简要的历史时间表来看待面部识别技术的演变。

前3993年

面部识别技术的初步进展，黑曜石被打磨成为第一面镜子。

好吧好吧，让我们略过一些不必要的徘徊……

1962–1964年

带领一个团队来研究电脑是否能识别人脸。为做到这一点，他教会电脑识别面部特征，然后测量这些特征并与其他面部进行比对。这次实验并不成功，但该想法显示了前景，并引起了对人脸识别软体的兴趣。

1970年代

布雷德索的研究基础上， 开发出21个特定的面部标记供电脑用于识别。不幸的是，像前面的布雷德索一样，他们受到当时技术的限制，需要大量手工计算。

1988–1991年

本征脸！ 抱歉，这是一个有趣的词。1988年，苏罗维奇和柯比发展出本征脸的概念，实际上是从研究无数其他面孔得出的标准化面孔。这是面部识别的第一个整体（全脸）方法。

1991年，特克和彭特兰德在此工作的基础上发展出一种检测图像中的面孔的方式。尽管这些实验也受到当时可用技术的限制，但结果显示成功。如今，本征脸仍然被认为是一些面部识别方法中的基准比较。

1990年代–2000年代

在上世纪的转折点上，面部识别技术有了一些进展。1993年，国防高等研究计划局（DARPA）和国家标准与技术研究所（NIST）启动FERET计划，旨在建立面部识别数据库。

之后在2000年代初，国家标准与技术研究所推出了一系列评估，称为。对面部识别数据库的这些独立评估至今仍在使用中。

2010年

这里的事情开始真正发展。，当用户（或者其他人）上传照片时进行标签。

2017年

苹果公司宣布iPhone X将配备Face ID，这是他们自家的面部识别软体，允许用户仅通过注视手机即可解锁。2017年也是ClearviewAI的诞生，该公司上面提到，拥有从互联网上抓取的超过30亿张照片的数据库。

相关的隐私问题

虽然面部识别技术能够实现一些令人惊讶的成就，但随之而来的可理解担忧是，面部扫描可能被滥用或导致错误的匹配。幸运的是，还有一些方法可以保护你的数据。

面部识别和监控技术的危险

在COVID-19疫情期间，面部识别技术被用来判断员工是否遵循。该技术在整个欧洲和美国的酒店和餐厅中被秘密使用，这引发了批评者的隐私担忧。

在中国，像面部识别这样的监控技术被。中国政府还将其监控工具销售给全球各地的专制政府，包括委内瑞拉和津巴布韦。

各国政府可以使用面部识别技术来监视公民。

IBM表示，不再开发或提供面部识别技术。谷歌不会提供面部识别，直到能建立出防范滥用的政策。甚至，原因是准确性和种族偏见问题。

你该怎么保护自己？

如果面部扫描让你感到不安，可以采取一些简单措施来减少被加入数据库的可能性。

• 选择退出Facebook的面部识别。 你可以，这样你就不会再被Facebook的面部识别软体识别。一旦你选择了此选项，Facebook也将删除他们拥有的你的面部模板。
• 停止把自己变成外星人或狗。 尽管他们的面部过滤技术并不如面部识别算法深入，但这类应用程序可能会在拥有数百万面部扫描的情况下进行一些可疑操作。。令人担忧的是，他们的使用条款让公司有权随意使用上传的照片。
• 使用加速器（虚拟私人网络）保持在线匿名。加密你在线活动的数据，并，这有助于隐藏你的身份于恶意行为者，甚至你所在的网际网路服务提供商（ISP）。这样做将帮助你，并限制与你影像相关的信息数量 。

即使使用，在网上添加你的照片时仍然应该保持警惕。正如人们常说的那样，“互联网是永恒的”。

使用Avast BreachGuard保护你的数据

数据经纪人、公司及其他方在线上收集有关每个人的数据，包括你。他们将这些数据出售给营销人员、广告商和其他对使用聚合或个性化见解感兴趣的参与者。更糟糕的是，数据经纪人的数据库可能会暴露，数据最终可能在。

让你能更好地控制自己的在线数据，通过联系已知的数据经纪人，要求他们将你的数据从他们的注册中删除。同时，它还会监控黑暗网络上的市场，如果你的个人信息泄漏，将会通知你——使你能直面在线隐私问题。

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