人脸识别技术：工作原理

身份保护

面部识别技术：你需要知道的一切

如果你曾经通过面部扫描解锁你的手机，或者在机场安检时被捕捉到面部影像，那么你就已经有过一些面部识别的体验。面部识别技术正快速增长，其复杂性和受欢迎程度也在不断提高。继续阅读，了解面部识别的工作原理，以及专用的隐私软体如何帮助保护你的身份。

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作者：Samuel Kellett于2021年1月20日发表经Antoinette Cocorinos审核

什么是面部识别？

面部识别或面部辨识技术是一种用于映射、识别或验证个体面部结构的方法。借助面部识别技术，可以创建一个独特的数字代码，称为 面部印记。这些面部印记被存储在面部识别数据库中。如果你将照片输入该数据库，它将寻找任何匹配的面部印记。

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面部识别技术是如何运作的？

随著面部识别技术的演变，出现了多种方法来映射面部并存储面部数据，其准确性和效率各不相同。在此，我们将探讨面部识别的工作原理，以及怎样存储所获得的数据，以及通常谁可以访问这些数据。

有三种面部识别方法：

传统面部识别：从照片中识别个体。

3D面部识别：使用3D扫描器实时捕捉个体的外观。

生物识别面部识别：分析独特的面部轮廓、特征和测量来确认个体的身份。

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。

整体面部识别分析对象的整个面部以寻找匹配的识别特征。

特征面部识别将相关识别数据从面部分离出来，然后将其应用于模板，并与潜在匹配进行比较。

要识别目标，传统面部识别系统通常经历以下步骤。

面部识别软体会在图像中检测你的面部想想那些在Facebook照片中的小方框，或者当你对准摄像头拍照时手机摄像头中的方框。

使用面部识别算法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、额头的宽度以及许多其他属性。

这些独特的特征称为 节点点 ，平均每个人的面部上大约含有80个节点点。 这些模拟信息被转换为数字代码以形成你的面部印记。

面部识别软体现在可以将你的面部印记与数据库中的其他面部印记进行比较，以找到匹配。

面部识别软件将你的面部印记与数据库中的其他印记进行匹配。

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。

与传统面部识别方法不同，3D面部识别的准确性不受光线影响，甚至可以在黑暗中扫描。 3D面部识别的另一个优点是它可以从多个角度识别目标 ，而不仅仅是正面轮廓。

iPhone X及以后的版本配备了Face ID技术，这依赖于3D面部识别来识别其拥有者。

3D面部识别过程主要包括六个步骤。

你的面部可以通过面部识别摄像头直接捕捉为3D图像例如，你用手机进行面部扫描时，或者也可以通过扫描2D照片来捕获。

面部识别软体现在确定你的面部位置和角度及其大小。只要你的面部朝向摄像头的角度不超过90度，3D面部识别软体就可以识别。

一旦检测到你的图像，系统会准确测量精确到毫米以下面部的特定形状。获得这一非常准确的测量后，系统会创建一个模板。

类似于传统面部识别的分析步骤，系统现在基于你的面部特征创建的独特模板，将其转换为代码。

正如你所想，匹配步骤涉及搜索数据库以查找匹配你的新转换模板。如果在搜索的数据库中完全是3D图像，那么可以在没有其他步骤的情况下进行匹配。

如果数据库中还包含2D图像，该软体则使用算法将3D面部影像转换为2D来查找匹配。

现在，根据情况，3D面部识别软体可以选择验证或识别你。 验证用于确认你的身份，将你的扫描与验证你身份的图像例如，驾驶执照照片进行匹配。

该软体也可以用于识别某个人，此时扫描将与数据库中的所有照片进行比较以查找可能的匹配。

生物识别面部识别

皮肤和面部生物识别技术是面部识别领域的一种新兴技术，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体皮肤的一部分，使用算法对线条、纹理和毛孔进行极其细微的测量。

生物识别面部识别分析的准确性之高，足以区分同卵双胞胎。

面部识别数据如何存储在哪里？

面部识别数据很可能现在就在你手中或口袋里。许多智能手机包括生物识别登录选项，包括指纹和面部印记。这些数据存储在设备内部，因此可以验证你的生物识别信息，而无需将数据发送到外部来源。

但即使苹果和三星不一定将你的面部印记储存于一个庞大的数据库中，还是有相当的机率这些数据在某处存在。

许多执法机构拥有面部识别数据库。就在美国，FBI拥有一个不断增长的数据库，可以匹配超过64亿张照片。中国最近为希望获得手机数据计划的人强制进行面部扫描，该国也拥有一个面部识别数据库，用于识别或验证其约14亿公民的身份。

市面上还有一些免费的公共面部识别数据库可以访问，尽管与私人或官方数据库相比，图像的总数量是有限的。

与面部识别数据库有关的更令人担忧的发展涉及像Clearview AI这样的数据经纪公司，这家公司拥有超过30亿张从社交媒体、就业记录和网络新闻网站中抓取的图像。

数据经纪人不仅仅是收集图像。几乎你在网上的所有行为从你观看的内容到你购买的商品，再到你访问的网站都会被使用Cookies的广告商追踪。这些信息通常会与浏览器指纹识别的数据结合，后者是一种更深层次的在线追踪方法，利用隐藏的脚本通过独特的浏览器和计算机属性来识别你。

浏览器指纹识别涉及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生成可以极其精确地识别你的资料。

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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。在2014年，表现最好的算法的错误率是41；而到2020年，最佳算法报告的错误率仅为008。但这项技术仍然存在关键且高度重要的缺陷，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，但对女性或有色人种的识别则较差。

随著这项技术迅速普及，我们有必要问自己：面部识别到底准确吗？如果所分析的图像完全清晰，则可以以高达9997的准确性识别对象。

但图像往往不会完全清晰。在现实中，照片通常在不理想的条件下拍摄光线不足、面部角度尴尬等等，而且容易出现错误的面部识别匹配。

准确性问题的两大主要因素是种族和性别。事实上，面部识别对识别白人男性相当准确，但对女性或有色人种的识别则相对不准确。2018年一项麻省理工学院的研究发现，当面部识别算法尝试匹配深色皮肤的女性时，错误率为347！相比之下，匹配白人男性的最大错误率仅为微不足道的08。

面部识别的应用

随著面部识别普及率的增加，许多行业看到了这项技术的潜力。面部识别软体有多种用处，从执法到机场安检，再到智慧手机和其他消费技术。以下仅是面部识别技术的几种用途。

智慧手机中的面部识别摄像头

新型智慧手机可以使用面部识别软体解锁。与指纹扫描类似，使用面部印记使你的手机非常难以遭到黑客入侵除非有人能将你的手机对准你的脸。根据美国的法律，警方强行使用面部识别解锁你的手机被判定为非法。

机场安检

世界各地的机场都在使用面部识别技术。通过面部识别进行乘客登记可能会使机场安检程序更快、更流畅，尽管隐私问题仍然存在。

执法机构

如前所述，面部识别在执法工作中变得越来越流行。执法机构使用不同的数据库来识别和核实对象。

识别疾病

美国国立人类基因组研究所成功利用面部识别对一种名为DiGeorge综合症的疾病进行诊断，这使得及早识别该疾病的可能性大大增加。在他们的一项小型研究中，该算法可以以966的准确度诊断该疾病。

寻找宠物

FindingRover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其宠物的照片。如果宠物丢失，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

以下是面部识别技术的简要历史时间表。

公元前3993年

面部识别的初步尝试，当时预料会引进打磨的黑曜石以形成第一面镜子。

好吧好吧，有点跳过了

19621964年

Woodrow W Bledsoe带领一队研究团队来验证计算机是否能识别人类面貌。为此，他教会计算机识别面部特征，然后测量这些特征并将其与其他面部进行比较。该实验并未成功，但这一想法展现出希望并提高了人们对面部识别软体的关注。

1970年代

Bledsoe的工作被Goldstein、Harmon和Lesk进一步发展，他们为计算机发展出21个特定的面部标记以辅助识别。不幸的是，与之前的Bledsoe一样，他们也受限于当时的技术，需进行大量手动计算。

19881991年

主成分面！ 抱歉，这只是我高兴的感叹词。1988年，Surovich和Kirby发展了“主成分面”的概念，这些其实是标准化面孔，由许多其他面孔进行学习而来。这是面部识别的第一种整体全脸方法。

1991年，Turk和Pentland拓展了上述工作，发现了一种检测图像中面部的方法。虽然这些实验仍受限于可用的技术，但显示出了成功的潜力。如今，主成分面在某些面部识别方法中仍被视为基准比较。

1990年代2000年代

在上个世纪之交，面部识别技术取得了一些进展。在1993年，国防高级研究计划局DARPA和国家标准技术研究所NIST启动了FERET计划，目的是建立一个面部识别数据库。

而在2000年代初，国家标准技术研究所推出了一系列称为面部识别供应商测试的评估 FRVT。这些面部识别数据库的独立评估仍在使用中。

2010年

此时事情开始加速变化。Facebook启用了其面部识别软件，当用户上传照片时，会自动标记用户。

2017年

苹果宣布iPhone X将包括Face ID，这是其面部识别技术，允许用户仅通过面部识别来解锁手机。2017年还见证了Clearview AI的诞生，该公司如上所述，拥有超过30亿来自互联网的图像。

相关的隐私问题

面部识别技术确实能实现许多令人惊叹的功能，但面部扫描被误用或导致错误匹配的担忧亦不容忽视。幸运的是，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COVID19大流行期间，面部识别技术被用来检查员工是否遵循口罩规范。这种技术在欧洲和美国的酒店和餐厅隐秘使用，引发了批评者的隐私担忧。

在中国，面部识别等监控技术已被用于寻找和定罪宗教少数群体。中国政府也在向全球独裁政权出售这些监控工具，包括委内瑞拉和津巴布韦。

各国政府可以利用面部识别技术监视其公民。

IBM已表示将不再开发或提供面部识别技术。谷歌则表示，在能制定防止滥用的政策之前不会提供面部识别。甚至亚马逊也已对警方使用其面部识别软体暂停一年，出于对准确性和种族偏见的担忧。

如何保护自己？

如果面部扫描让你感到不安，可以采取几个简单步骤来减少进入数据库的机会。

选择不使用Facebook的面部识别。你可以改变Facebook的设置，使自己不再被Facebook的面部识别软体识别。选择此选项时，Facebook还会删除他们所拥有的你的面部模板。

避免将自己变成外星人或狗。虽然Snapchat已表示其面部滤镜技术并不如面部识别算法那么进步，但这类应用可能在他们的数以万计的面部扫描中做一些可疑的事情。Face App去年因一个让用户看起来更年长的滤镜而引起关注，其使用条款有权随意使用上传的照片。

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即使拥有强大可靠的VPN，在网上上传自己的照片时，仍需小心。正如人们常说“互联网是永恒的”。

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