人脸识别技术：其工作原理

身份保护

脸部辨识技术：

你需要知道的一切

如果你曾透过脸部扫描解锁手机，或在机场安检时你的脸部影像被捕捉过，那么你就已经对脸部辨识有所体验。脸部辨识技术正迅速增长，无论是在技术精密度还是流行度上。继续阅读，了解脸部辨识如何运作，以及专门的隐私软体如何帮助保护你的身份。

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撰文者：Samuel Kellett发布日期：2021年1月20日审核者：Antoinette Cocorinos

什么是脸部辨识？

脸部辨识或称脸部识别技术是一种用于映射、识别或验证个人的面部结构的方法。利用脸部辨识技术，可以创建一个独特的数字代码，称为面部指纹。这些面部指纹被储存在脸部辨识数据库中。如果你将一张照片输入数据库，它将找到任何与已存储的面部指纹相符的资料。

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脸部辨识如何运作？

随著脸部辨识技术的演进，已出现多种映射脸部和储存面部数据的方法，每种方法的精确度和效能各有不同。接下来，我们将探讨脸部辨识的运作方式，以及产生的数据如何储存，通常谁能访问这些数据。

脸部辨识主要有三种方法：

传统脸部辨识： 透过照片识别个人。

3D 脸部辨识： 使用3D 扫描器，即时捕捉个人的面貌。

生物特征脸部辨识： 分析独特的面部轮廓、特征和测量，来确定某人的身份。

传统脸部辨识

我们可以将传统脸部辨识分为两大类别：整体分析和特征分析。

整体分析的脸部辨识 会分析目标者的整张面庞，以寻找与目标匹配的识别特征。

特征分析的脸部辨识 则是将与识别相关的数据从脸部分离，然后将其应用于与潜在匹配进行比较的模板上。

为了识别目标，传统的脸部辨识系统一般会经过以下步骤：

脸部辨识软体会在影像中检测你的脸部可以想像成在 Facebook 标记照片时出现的小方框，或是当你在手机相机对准照片时出现的方框。

脸部辨识演算法会用来识别你独特的脸部生物特征和特征，例如你鼻子和嘴巴之间的距离、眉毛的大小、额头的宽度及其他多种属性。

这些独特的特征称为节点点，一般来说，人脸大约有80个节点点。这些类比信息会转换成数字代码，形成你的面部指纹。

脸部辨识软体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，以找到匹配。

脸部辨识软体将你的面部指纹与数据库中的其他指纹进行匹配。

3D 脸部辨识

3D 脸部辨识方法涉及使用感应器以更精确地捕捉面部的形状。

与传统的脸部辨识方法不同，3D 脸部辨识的准确度不受到光线影响，甚至可以在黑暗中进行扫描。3D 脸部辨识的另一大型优势是它能够从多个角度识别目标，而不仅仅是正面资料。

iPhone X及以后版本配备了 Face ID 技术，它依赖于3D 脸部辨识来识别其持有者。

3D 脸部辨识过程的主要步骤有六个。

你的脸可以透过脸部辨识摄像头直接作为3D 影像捕捉例如当你用手机扫描脸部时，或者透过扫描2D 照片来捕捉。

脸部辨识软体现在将决定你的脸位置和角度以及大小。只要你的脸在摄像头面前的90度范围内，3D 脸部辨识软体就能识别。

既然你的影像已被检测，系统现在会精确到亚毫米级别去测量你的面部特定形状。一旦获得这个非常精确的测量结果后，将生成一个模板。

和传统脸部辨识的分析步骤类似，系统现在将基于你的面部特征创建的独特模板转换为代码。

如你所想，匹配这一步涉及在数据库中搜索以找到匹配你新转换模板的资料。如果正在搜寻的数据库纯粹由3D 影像构成，则可以直接找到匹配。

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

步骤六：验证或识别

现在，根据情况，3D 脸部辨识软体可以选择进行验证或识别。验证用于确认你的身份，重新检查你的扫描是否与验证你身份的影像相符例如驾驶执照上的照片。

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

生物特征脸部辨识

皮肤和面部的生物特征是一个正在发展的领域，并且可以显著提高面部辨识技术的准确性。皮肤质地分析专注于个人皮肤的一部分，使用演算法对线条、纹理和毛孔进行微小的测量。

生物特征脸部辨识分析的准确度极高，甚至可以区分 identical twins。

脸部辨识数据如何储存？在哪里储存？

脸部辨识数据很可能就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，包括指纹及面部指纹。这些数据储存在设备内部，因此可以在不将数据发送到外部来源的情况下进行生物识别验证。

但即使苹果和三星不一定在庞大的数据库中保存你的面部指纹，网路上依然有相当的机会它的存在。

许多执法机构拥有脸部辨识数据库。在美国，FBI 拥有一个日益成长的数据库，可以匹配超过64亿张照片。中国最近强制实行面部扫描以申请行动资料计划，而这个国家还拥有一个用于识别或验证其大约14亿公民的脸部辨识数据库。

还有许多公共脸部辨识数据库可以免费访问，虽然与私有或官方数据库相比，总图片数量的多少是有限的。

脸部辨识数据库的一个更令人担忧的发展是数据中介公司如Clearview AI，其数据库拥有超过三十亿张从社交媒体、就业记录及网页上的新闻网站抓取的影像。

数据中介不仅仅收集影像。在网上几乎所有的行为从你观看的内容到你购买的商品，再到你浏览的网站都会被广告商通过 cookies 追踪。这些信息通常会与浏览器指纹数据结合，这是一种更深层次的网路追踪方式，通过隐藏的脚本认定你独特的浏览器和电脑属性。

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、显示卡及许多其他属性来建立一个可以以极高的精确度识别你的个人档案。

你可以通过使用私密、安全的浏览器来打乱和防止这类数据收集，该浏览器整合了防指纹技术。Avast Secure Browser 专门设计用来防止干扰性的网上追踪、混淆浏览器指纹脚本，以及阻止广告。如果想获得真正私密的网路体验，今天就来试试我们的免费安全浏览器吧。

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脸部辨识技术的准确性如何？

脸部辨识技术在过去几年中准确性已有相当的提升。在2014年，表现最好的演算法的错误率为41；而在2020年，最佳演算法报告的错误率仅为008。但这项技术仍然存在关键且非常重要的缺点，特别是在种族和性别方面。

脸部辨识在识别白人男性方面非常准确，但对女性或有色人种则不如预期。

随著技术的迅速普及，我们应该问自己：脸部辨识的准确性究竟如何？如果分析的影像清晰可见，主体可以以最高达9997的准确度进行识别。

但在现实生活中，影像很少是完全清晰的。照片通常在不理想的条件下拍摄光线不足、脸部角度不佳等等，因此出现错误的人脸辨识匹配是相当容易的。

准确性方面的最大问题之二是种族和性别。结果发现，脸部辨识在辨识白人男性方面非常准确，但对女性或有色人士的效果较差。实际上，一份2018年麻省理工学院的研究发现，当脸部辨识演算法试图匹配深色肤色女性时，错误率高达347！而相比之下，与白人男性的最高错误率仅为微乎其微的08。

脸部辨识的用途？

随著脸部辨识的流行日益增加，许多行业都看到了这项技术的潜力。脸部辨识软件的应用范围广泛，从执法部门到机场安检，再到智能手机及其他消费科技。以下是脸部辨识技术的一些应用范例：

智能手机中的脸部辨识摄像头

新款智能手机可通过脸部辨识软件解锁。类似指纹扫描选项，使用面部指纹让你的手机更加不易受到黑客攻击除非有人能将手机举起到你的脸前。根据美国法院的判决，利用脸部辨识强制解锁手机的做法被认为是非法的。

机场安检

世界各地的机场都在使用脸部辨识技术。透过脸部辨识登记旅客，能够创建更快速、更流畅的机场安检程序，尽管隐私问题仍然存在。

执法机构

如前所述，脸部辨识在警务中的应用日益增多。执法机构利用各种数据库来识别和验证关注对象。

识别疾病

美国国立人类基因组研究所已成功运用脸部辨识诊断一种叫做 DiGeorge 综合症的疾病，使得能够更早检测到该病。在他们的小型研究中，脸部辨识演算法能以966的准确率诊断疾病。

寻找宠物

FindingRover是一款专注于动物的脸部辨识应用程式。宠物主人可以注册并上传宠物的照片。然后，若宠物失踪，该公司可以利用脸部辨识在当地动物庇护所寻找匹配的资料。

脸部辨识技术的历史

让我们简要回顾一下脸部辨识技术的历史轨迹。

公元前3993年

脸部辨识迈出了第一步，当时的岩石玻璃被打磨成为最早的镜子。

好吧，让我们快转至之后的年代

19621964年

Woodrow W Bledsoe率领团队研究电脑是否能够识别人脸。为此，他教电脑识别面部特征，然后测量这些特征并与其他人脸进行比较。虽然这次实验未能成功，但这一想法显示了潜力，并激发了人们对脸部辨识软体的兴趣。

1970年代

Bledsoe 的研究成果被Goldstein、Harmon 和 Lesk继承，他们为计算机开发了21个具体的脸部标记。不幸的是，与Bledsoe之前的情况一样，这些研究也受到当时技术的限制，需进行大量手动计算。

19881991年

特征脸！ 抱歉，这只是个有趣的词。在1988年，Surovich 和 Kirby 开发了“特征脸”的概念，这实际上是通过研究许多其他脸部而构建的标准化脸部。这是第一次全脸的方法，用于脸部辨识。

1991年，Turk 和 Pentland 扩展了这一工作，发现了一种在影像中检测脸部的方法。尽管这些实验仍然受到技术的制约，但它们表现出了成功。今天，特征脸仍然被视为某些脸部辨识方法中的基准对比。

1990年至2000年代

在上世纪初，脸部辨识技术有了几项进展。1993年，美国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，旨在建立脸部辨识数据库。

随后，在2000年代初期，国家标准技术研究所推出了一系列评估称为脸部辨识供应商测试。这些对脸部辨识数据库的独立评估至今仍在使用。

2010年

至此，事情开始真正起飞。Facebook 提出了脸部辨识软体，当用户或其他人上传照片时会为其标注。

2017年

苹果宣布 iPhone X 将配备 Face ID，这是他们自己的脸部辨识软体，使用户只需看著手机即可解锁。2017年还见证了 Clearview AI 的出现，该公司拥有超过30亿张从互联网抓取的照片的数据库。

相关的隐私问题

脸部辨识技术能够做到的事情无疑令人印象深刻，但也有许多人担心脸部扫描会被滥用或者造成错误的匹配。不过，我们可以采取措施来保护自己的数据。

脸部辨识和监控技术的危险

在 COVID19 大流行期间，脸部辨识技术已被用来检查员工是否遵循口罩规范。此技术在美国和欧洲的酒店和餐厅中被秘密使用，引发了隐私问题的担忧。

在中国，像脸部辨识这样的监控技术已被用来追踪和定罪宗教少数群体。中国政府还将其监控工具销售给全球的专制政府，包括委内瑞拉和津巴布韦。

政府可以利用脸部辨识技术监控其公民。

IBM 表示不会再开发或提供脸部辨识技术。谷歌则在能够制定防止滥用的政策之前不会提供脸部辨识。甚至亚马逊也对其警察的脸部辨识软体实施了一年的禁令，因为他们担心准确性和种族偏见。

如何保护自己？

如果你对脸部扫描感到不安，可以采取一些简单步骤来降低被加入数据库的风险。

选择不使用 Facebook 的脸部辨识功能。 你可以更改 Facebook 设定，让 Facebook 的脸部识别软体不再识别你。选择此选项后，Facebook 也会删除你存有的面部模板。

停止将自己转变为外星人或狗。 尽管Snapchat 曾表示其面部滤镜技术不如脸部辨识演算法那么深入，但这类应用如果选择了，可能会不当使用数以百万计的人脸扫描。Face App去年因为一个能让用户看起来老化的滤镜而引起监督。更令人关注的是，其使用条款赋予公司随意使用上传照片的权利。

使用 VPN虚拟私人网路保持在线匿名。VPN加密你在线活动的数据并隐藏你的 IP 地址，这有助于隐藏你的身份，以防止恶意行为者的威胁，甚至可以隐藏你的 ISP网际网路服务提供商。利用这种方法，你可以防止网上追踪，并限制可以与你的影像链接的资讯量。

但即使使用强大且可靠的 VPN，你在网上上传自己影像时仍需保持警惕。网上经常有人说：“互联网是永恒的。”

使用 Avast BreachGuard 保护你的数据

数据中介公司和其他机构在线上收集每个人的数据，包括你的数据，并将这些数据出售给市场营销商、广告商和其他感兴趣的角色。这样不算糟糕，数据中介的数据库还可能会被曝光，进而将数据出售到暗网。

Avast BreachGuard 透过联系已知的数据中介公司，要求他们将你的数据从其名册中删除，让你更有掌控感。同时，它监控暗网中的市场，并在检测到你的个人信息泄露时通知你让你能够主动应对网上隐私问题。

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