身份保护

面部识别技术：你需要知道的所有信息

如果你曾经用面部扫描解锁手机，或者在通过机场安检时你的面部图像被拍摄过，那么你就曾体验过面部识别技术。面部识别技术正在迅速增长，无论在复杂性还是普及程度上都是如此。继续阅读以了解面部识别是如何工作的，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发表于：2021年1月20日审阅者：Antoinette Cocorinos

什么是面部识别？

面部识别或称面部识别技术是一种用于识别或验证个人体构的技术。通过面部识别技术，可以创建一个独特的数字代码，称为面部印记。这些面部印记会存储在面部识别数据库中。如果你将照片输入数据库，它将寻找任何已存储的匹配面部印记。

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面部识别是如何工作的？

随著面部识别技术的演变，出现了多种方法来映射面部和存储面部数据，这些方法的准确性和效率各不相同。在这里，我们将探讨面部识别的工作原理，以及如何存储产生的数据和通常谁能访问这些数据。

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：使用3D扫描仪实时捕捉个体的面貌。

生物识别面部识别：分析独特的面部轮廓、特征和度量，以确定某个人的身份。

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：整体与特征基础。

整体面部识别分析受试者整个面部，以寻找与目标相匹配的识别特征。

特征基础面部识别则将相关的识别数据从面部分离，然后将其应用于与潜在匹配进行比较的模板。

要识别目标，传统的面部识别系统通常经历以下步骤。

步骤1：检测

面部识别软体在图像中检测到你的脸想想你在标注Facebook照片时出现的小方框，或是当你对准相机拍照时的方框。

步骤2：分析

面部识别算法被用来识别你的独特面部生物特征，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。

这些独特的特征被称为结点点，而普通人脸大约包含80个这样的结点点。这些类比信息被转换为数字代码，以形成你的面部印记。

飞鱼加速器安卓版步骤3：识别

现在，面部识别软体可以将你的面部印记与数据库中其他的面部印记进行比较，以寻找匹配。

面部识别软体将你的面部印记与数据库中的其他印记匹配。

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的形状。

与传统面部识别方法不同，3D面部识别不会受到光线的影响，扫描即使在黑暗中也能进行。3D面部识别的另一个优点是它可以从多个角度识别目标，而不仅是直面档案。

iPhone X及其以后的版本配备了面部识别技术，这依赖于3D面部识别来识别其拥有者。

3D面部识别过程包括六个主要步骤。

步骤1：检测

你的脸可以通过面部识别摄像头直接捕捉到3D图像例如当你用手机进行面部扫描时，或者可以通过扫描2D照片来捕捉。

步骤2：对齐

面部识别软体现在确定你脸的方向和角度，以及它的大小。只要你的脸在面对摄像头的90度范围内，3D面部识别软体就能识别它。

步骤3：测量

现在你的图像已被检测，系统测量精确到亚毫米级你脸的特定形状。获得这些非常准确的测量后，模板就会被创建。

步骤4：表示

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生成的独特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寻找与你新转换的模板匹配的对象。如果正在搜索的数据库完全由3D图像组成，则可以直接进行匹配，而无需额外步骤。

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

步骤6：验证或识别

现在，根据具体情况，3D面部识别软体可以验证或识别你。验证用于确认你的身份，将你的扫描与验证你身份的图像如驾驶执照照片进行匹配。

该软体也可以用于识别一个人，将扫描与数据库中所有照片进行比较，以寻找可能的匹配。

生物识别面部识别

皮肤和面部生物识别是面部识别领域中一个不断发展的方向，可以显著提高面部识别技术的准确性。皮肤纹理分析专注于一个人皮肤的某个区域，使用算法对纹理、线条和毛孔进行细微测量。

生物识别面部识别分析的准确性如此之高，甚至可以区分同卵双胞胎。

面部识别数据如何存储以及存储在哪里？

面部识别数据可能就在你手中或口袋中。许多智能手机包括生物识别登录选项，包含指纹和面部印记。这些数据存储在设备内部，因此在验证你的生物识别时并不需要将数据发送到外部来源。

但即使Apple和Samsung不一定拥有大量数据库中的面部印记，还是有可能你的信息出现在某个地方。

许多执法机构拥有面部识别数据库。在美国，FBI拥有一个持续增长的数据库，可以匹配超过64亿张照片。中国最近使面部扫描成为强制性以获取移动数据计划，并且该国还拥有可用于识别或验证其约14亿公民的面部识别数据库。

还有一些公共面部识别数据库可供免费访问，但与私人或官方数据库相比，图片的总数是有限的。

面部识别数据库的一个令人担忧的发展与数据经纪公司有关，例如Clearview AI，其声称拥有超过30亿张来自社交媒体、雇用记录和新闻网站的图片。

数据经纪人不仅仅收集图片。你在线上的几乎所有行为从你看的内容到你购买的物品，再到你访问的网站都被广告商使用cookies进行跟踪。这些信息往往与浏览器指纹数据结合，这是一种更深入的在线跟踪方式，通过隐藏的脚本根据你的浏览器和电脑的独特属性来识别你。

浏览器指纹涉及使用你的浏览器设置、预设语言和时区、已安装的浏览器扩展、操作系统、图形卡等许多其他属性来开发一个能以极高准确度识别你的个人资料。

你可以通过使用私密、安全的浏览器来打断和阻止这种数据收集，该浏览器整合了反指纹技术。Avast安全浏览器专门设计用来防止侵入性的网络追踪器，扰乱浏览器指纹脚本并阻止广告。为了获得真正私密的网络体验，即日起就试用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？

近几年来，面部识别技术的准确性有了很大的改善。在2014年，表现最好的算法的错误率为41；而在2020年，最佳算法的错误率仅为008。但该技术仍然存在关键且非常重要的不足之处，特别是在种族和性别方面。

面部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准确性较低。

随著该技术快速成为无处不在，我们有必要问自己：面部识别到底有多准确？如果分析的图像完全清晰，则可以以高达9997的准确度识别对象。

但清晰的图像并不常见。在现实世界中，照片通常是在不理想的条件下拍摄的光线不足、面部角度不佳等，容易发生错误的面部识别匹配。

在准确性方面，两个最大问题是种族和性别。事实上，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准确性则较低。实际上，一项2018年麻省理工学院的研究显示，当面部识别算法尝试匹配深色皮肤女性时，错误率高达347！相比之下，对于识别白人男性，最大错误率仅为08。

面部识别被用于什么？

随著面部识别的普及不断上升，许多行业都看到了这项技术的潜力。面部识别软体有许多用途，从执法、机场安检到智能手机和其他消费技术。以下是面部识别技术的一些应用示例。

智能手机中的面部识别摄像头

新一代智能手机可以通过面部识别软体解锁。与指纹扫描选项类似，使用面部印记使得黑客很难入侵你的手机除非有人能将你的手机擡起来对著你的脸。在美国，通过面部识别强行解锁手机被认为是一种非法的警方手段，于2019年被禁止。

机场安检

世界各地的机场都正在使用面部识别技术。通过面部识别的旅客检查可以使机场安检程序变得更快、更顺畅，尽管也引发了隐私方面的担忧。

执法机构

如前所述，面部识别在执法中的应用越来越普遍。执法机构使用各种数据库来识别和验证关注人员。

识别疾病

美国国立人类基因组研究所成功利用面部识别诊断一种名为DiGeorge综合症的疾病，使得早期识别该病的可能性更高。在他们的微型研究中，该算法能以966的准确率诊断这一疾病。

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宠物的照片。如果宠物不幸流浪，公司可以利用面部识别在当地动物收容所中寻找匹配。

面部识别技术的历史

让我们看看面部识别技术的简要历史时间线。

公元前3993年

面部识别的最初一步，将黑曜石抛光成为第一面镜子。

好吧，稍微跳到后面的时间

19621964年

伍德罗W布莱索带领一个团队，研究电脑能否识别人脸。为此，他教会电脑识别面部特征，然后测量这些特征并将其与其他面部进行比较。这个实验虽然不成功，但这个想法显示出潜力，并引起了对面部识别软体的兴趣。

1970年代

布莱索的工作被戈德斯坦、哈蒙和莱斯克进一步发扬光大，他们开发出21个特定的面部标记供电脑使用。不幸的是，就像之前的布莱索一样，他们受到当时技术的限制，必须进行大量的手动计算。

19881991年

特征脸！ 抱歉，这只是个有趣的词。在1988年，苏罗维奇和柯比提出了“特征脸”的概念，实际上是基于观察多张其他面孔构建的标准化面孔。这是面部识别的首个整体全脸方法。

1991年，特克和彭特兰德扩展了这项工作，发现了一种方法来检测图像中的面部。尽管这些实验也受到可用技术的限制，但显示出成功的潜力。今天，特征脸仍被认为是某些面部识别方法的基准比较。

1990年代2000年代

在上世纪之交，面部识别技术出现了几项进步。1993年，国防高级研究计划局DARPA和国家标准与技术研究院NIST启动了FERET计划，旨在建立面部识别数据库。

随后，在2000年代初，国家标准与技术研究院引入了一系列评估，即面部识别供应商测试。这些独立的面部识别数据库评估至今仍在使用。

2010年

事情开始真正起飞。Facebook推出了面部识别，使用户在上传照片时标记自己或其他人。

2017年

Apple宣布iPhone X将包括Face ID，他们自己的面部识别软体，允许用户只需看著手机便能解锁。2017年，Clearview AI也在此时成立，并且如上所述，该公司拥有超过30亿张图像的数据库来自互联网。

相关的隐私问题

面部识别的确可以实现令人惊讶的功能，但也有许多可以理解的担忧，即面部扫描可能被误用或导致错误匹配。幸运的是，有几种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判断员工是否遵循口罩规范。该技术在欧洲和美国的酒店及餐厅中被秘密使用，引发了隐私方面的担忧。

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。中国政府还向世界各地的威权政府出售其监控工具，包括委内瑞拉和津巴布韦。

政府可以使用面部识别技术来监视其公民。

IBM已宣布不再开发或提供面部识别技术。Google在能够制定防止滥用的政策之前，也不会提供面部识别技术。甚至亚马逊也对警方使用他们的面部识别软体施加了一年禁令，原因是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害怕，还是有几个简单的方法可以减少被添加到数据库的机会。

取消在Facebook上进行面部识别的选项。 你可以更改Facebook设置，使你不再被Facebook的面部识别软体识别。选择此选项时，Facebook还会删除他们为你保留的面部模板。

不要再把自己变成外星人或狗。 虽然Snapchat表示他们的面部过滤器技术不如面部识别算法敏感，但如这样的应用如果真的有心，可能会对它们数以百万计的面部扫描进行不当使用。Face App去年的一个过滤器让用户变老也让不少人议论纷纷。让人担心的是，他们的使用条款让公司可以随心所欲地使用上传的照片。

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但即使有一个强大且可靠的VPN，在网上添加你自己的照片的时候你仍需谨慎。正如网上常说的那样，“互联网是永恒的。”

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