面部识别技术：

您需要了解的一切

如果您曾经透过面部扫描解锁手机，或在通过机场安全时被拍摄过面部影像，那么您对面部识别技术已经有所体验。面部识别技术正在迅速增长，无论是在复杂性还是普及性上。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有助于保护您的身份。

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撰稿人：Samuel Kellett
发布于：2021年1月20日
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什么是面部识别？

面部识别技术是一种用于映射、识别或验证个人面部结构的方法。通过面部识别技术，可以创建一个独特的数字代码，称为面部指纹 。这些面部指纹存储在面部识别数据库中。如果您将一张照片输入数据库，它将查找任何已存储的匹配面部指纹。

面部识别的运作原理

随著面部识别技术的演进，出现了多种用于映射面部和存储面部数据的方法，这些方法的准确性和效率各不相同。我们将探讨面部识别的工作原理，以及最终数据的存储方式和通常谁会接触到这些数据。

面部识别有三种方法：

• 传统面部识别： 从照片中识别个体。
• 3D面部识别： 使用3D扫描器即时捕捉个体的面貌。
• 生物识别面部识别： 分析独特的面部轮廓、特征和测量，以确定某人的身份。

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：整体识别和特征识别。

• 整体面部识别 分析个体的整张面部以查找与目标相匹配的识别特征。
• 特征面部识别 将相关的识别数据从面部分离，然后应用于与潜在匹配对比的模板。

要识别目标，传统的面部识别系统通常会经过以下步骤。

第一步：检测

面部识别软体在图像中检测到您的脸 — 想象一下在Facebook标记照片时出现的小方格，或者在智能手机的相机中对齐照片时的方格。

第二步：分析

使用面部识别算法来识别您独特的面部生物特征和特征，如鼻子和嘴巴之间的距离、眉毛的大小、前额的宽度以及其他众多属性。

这些独特的特征称为节点点 ，平均每张人脸大约包含80个这样的节点。 这些类比的信息被转换为数位代码，以形成您的面部指纹 。

第三步：识别

面部识别软体现在能够将您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。

面部识别软体将您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以更精确的方式捕捉面部的形状。

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，扫描甚至可以在黑暗中进行。3D面部识别的另一个优势在于它可以从多个角度识别目标 ，而不仅仅是正面视图。

iPhone X（及其后版本）配备了Face ID技术，依赖3D面部识别来识别其拥有者。

3D面部识别过程包含六个主要步骤。

第一步：检测

您的脸可以通过面部识别相机 （例如当您使用手机进行面部扫描时）直接捕捉为3D影像，或者可以通过扫描2D照片捕捉。

第二步：对齐

面部识别软体现在确定您的脸的角度和位置 ，以及其大小。只要您的脸在面对相机的90度范围内，3D面部识别软体就能识别。

第三步：测量

一旦检测到您的图像，系统将测量（到亚毫米级别）您脸的特定形状 。获得这种非常准确的测量后，将创建一个模板。

第四步：表示

与传统面部识别的分析步骤类似，系统现在将基于您的面部特征创建的唯一模板转换为数码代码 。

第五步：匹配

如您所料，匹配步骤涉及在数据库中搜索以找到匹配 ，以寻找您新转换的模板。如果被搜寻的数据库完全由3D影像组成，则可以直接进行匹配而无需额外步骤。

如果数据库还包含2D图像，则软体会使用一个算法将您的3D面部图像转换为2D，以寻找匹配。

第六步：验证或识别

现在，根据情况，3D面部识别软体可以验证或识别您。验证 用于确认您的身份，通过与确认您身份的图像（如驾驶执照照片）进行匹配来实现。

该软体还可以用于识别 某个人，这时扫描会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

皮肤和面部生物识别技术是面部识别领域的一个发展领域，可以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个区域，利用算法对线条、纹理和毛孔进行极其微小的测量。

生物识别面部识别分析的准确性如此之高，以至于可以。

面部识别数据是如何存储的——以及在哪里？

面部识别数据现在很可能就在您手中或口袋里。许多智能手机包括指纹和面部指纹的生物识别登录选项。这些数据存储在设备本身中，因此您的生物识别信息可以在无需将数据传送至外部来源的情况下进行验证。

但即使Apple和Samsung并不一定拥有您的面部指纹存放在一个庞大的数据库中，还是有相当大的可能性它在某个地方存在。

许多执法机构拥有面部识别数据库。在美国，FBI持有一个不断增长的数据库，可以。中国最近以获得手机数据方案，该国也保持一个面部识别数据库，用于识别或验证该国的每一位。

还有许多公共面部识别数据库可以免费访问，尽管与私人或官方数据库相比，总数据图片数量有限。

关于面部识别数据库的更令人担忧的发展是涉及数据经纪公司 （如），该公司拥有从社交媒体、工作记录及网页新闻中抓取的超过30亿张图片的数据库。

不仅收集图像，几乎所有的网上行为——从您观看的内容到您购买的商品，以及您访问的网站——都被广告商利用cookies进行跟踪。该资讯经常与结果相结合，这是一种更深入的在线跟踪方式，利用隐藏脚本通过您的浏览器和计算机的唯一属性来识别您。

浏览器指纹识别是通过您的浏览器设置、预设语言和时区、所安装的浏览器扩展、操作系统、图形卡以及其他许多属性来开发一个档案，该档案能够以极高的准确率辨识您。

您可以使用来打破和预防这类数据收集，该浏览器内建反指纹识别技术。Avast安全浏览器 是专门设计用来防止入侵的网络追踪器、干扰浏览器指纹识别的脚本和拦截广告。为了获得真正私密的网络体验，您可以立即试用我们的免费安全浏览器。

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面部识别技术真的准确吗？

面部识别技术的准确性在过去几年中有所改善。在2014年，表现最佳的算法的错误率为4.1%；而在2020年，最好的算法报告的错误率仅为。但这项技术仍然存在重大（且非常重要的）缺陷，尤其是与种族和性别相关的问题。

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准确性较低。

随著这项技术迅速成为普及技术，我们必须问自己：面部识别的准确程度如何呢？如果所分析的图像非常清晰，则可以以99.97%的准确率识别被识别者。

但是，图像几乎从来不会完美清晰。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、脸部角度不正等），因此容易出现错误的面部识别匹配。

准确性方面的两个最大问题是种族和性别。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准确性较低。事实上，根据一项，当面部识别算法试图匹配深色肤色的女性时，出现的错误率为34.7% ！相比之下，匹配白人男性的最大错误率则仅为0.8%。

面部识别的应用场景是什么？

随著，许多行业都看到了这项技术的潜力。面部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科技。以下仅是面部识别技术的几个应用示例。

智能手机中的面部识别相机

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，使用面部指纹使得黑客难以入侵您的手机——除非有人能将您的手机举到您的脸前。在美国，2019年强行使用面部识别解锁手机被认定为非法的警方策略。

机场安检

机场安全检查中使用面部识别技术。透过面部识别进行乘客登记可创建更快、更顺畅的机场安检流程，尽管存在隐私问题。

执法机构

如前所述，面部识别在警察工作中变得越来越普及。执法机构使用各种数据库来识别和验证重要嫌疑人。

识别疾病

美国国立人类基因组研究所成功地利用面部识别来诊断一种名为DiGeorge综合症的疾病，这使得该病的早期识别更可能。在他们的一项小型研究中，该算法能以诊断该疾病。

寻找宠物

是一款专注于动物的面部识别应用。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技术在当地动物收容所寻找匹配。

面部识别技术的历史

让我们简要回顾一下面部识别技术的历史时间表。

3993 BC

面部识别的初步步骤，磨光的黑曜石制成第一面镜子。

好吧，好吧，稍微跳过一点历史…

1962年至1964年

带领一组团队来探索计算机是否能够识别人类面孔。他教计算机识别面孔特征，然后测量这些特征并将其与其他面孔进行比较。这次实验虽然未能成功，但该想法显示出潜力，并引起了对面部识别软体的关注。

1970年代

Bledsoe的工作得到了的延续，他们为计算机开发了21个具体的面部标记。不幸的是，与之前的Bledsoe一样，他们受到当时科技的限制，需要大量手动计算。

1988年至1991年

特征脸！ 抱歉，这只是个好玩的词。在1988年，Surovich和Kirby提出了“特征脸”的概念，实际上是通过研究众多其他面孔建立的标准化面孔。这是第一次整体（全脸）面部识别的方法。

到1991年，Turk和Pentland对此进行了扩展，发现了一种检测图片中人脸的方法。尽管这些实验也受到可用技术的限制，但却展现出了成功的潜力。今天，特征脸仍然被视为某些面部识别方法中的基准比较。

1990年代至2000年代

在上世纪末，面部识别技术经历了一些进步。在1993年，国防高级研究计划局（DARPA）和美国国家标准与技术研究所（NIST）启动了FERET计划，目标是建立一个面部识别数据库。

随后在2000年代初，国家标准与技术研究所推出了一系列称为的评估。而对面部识别数据库的独立评估至今仍在使用。

2010年

事情开始急剧增长。，为用户上传的照片进行标记。

2017年

Apple宣布iPhone X将包含Face ID，这是一款面部识别软体，允许用户只需透过眼神即可解锁手机。2017年也见证了ClearviewAI的诞生，该公司之前提到的数据库包含超过30亿张从互联网抓取的照片。

相关的隐私问题

面部识别确实可以实现许多令人惊叹的功能，但人们对面部扫描可能被滥用或导致错误匹配的担忧是可以理解的。幸运的是，仍有一些方法可以保护您的数据。

面部识别和监视技术的危害

在COVID-19疫情期间，面部识别技术被用于确定员工是否遵循。该技术在欧洲和美国的酒店和餐厅中被秘密使用，引发了批评者的隐私担忧。

在中国，监控技术如面部识别被。中国政府还将监控工具出售给世界各地的专制政府，包括委内瑞拉和辛巴威。

政府可以利用面部识别技术来监视其公民。

IBM已表示将不再开发或提供面部识别技术。谷歌则不会提供面部识别技术，直到其开发防止滥用的政策为止。甚至，原因是准确性和种族偏见的担忧。

您如何保护自己？

如果面部扫描让您感到不安，您可以采取几个简单的措施来减少被添加到数据库的机会。

• 退出Facebook的面部识别。 您可以，使其不再被Facebook的面部识别软体识别。选择此选项后，Facebook还会删除他们为您创建的面部模板。
• 停止将自己转换成外星人或狗。 虽然他们的面部过滤技术并不如面部识别算法那样成功，但这种应用程序如果有心，则可能会对他们的数百万个人脸扫描做一些可疑的事情。就引起了不小的关注，因为其有一个能够使用户老去的过滤器。令人担忧的是，他们的使用条款允许公司以他们认为合适的方式使用上传的照片。
• 使用加速器（虚拟私人网络）保持在线匿名。加密您在线活动的数据并，帮助隐藏您身份的迹象，甚至可以让您的ISP（互联网服务提供商）也无法识别。因此，您可以，并限制与您的影像相连的资料量 。

但即使有，当您在线上添加自己的影像时仍需保持警惕。正如网上常说的那样，“互联网是永恒的。”

使用Avast BreachGuard保护您的在线数据

数据经纪人、公司以及其他机构收集有关在线上所有人的数据，包括您。而且他们会将这些数据出售给市场营销商、广告商和其他有兴趣使用聚合或个性化见解的企业。更糟的是，数据经纪人的数据库可能会暴露，其中的数据可能会在上被贩卖。

通过联络知名数据经纪商以要求他们从其登录中删除您的数据，为您提供对在线数据的更多控制。同时，这个工具会监控暗网的市场，并在您的个人信息泄露时提醒您，使您能够正面对抗在线隐私问题。

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