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手机，或是在经过机场安检时被拍摄过脸部图像，那么你就对面部识别技术有了一定的了解。面部识别技术正快速发展，无论是在精确度还是受欢迎程度上。继续阅读以了解面部识别的工作原理，以及专门的隐私软件如何帮助保护你的身份。

写于 Samuel Kellett
发表日期：2021年1月20日
审核者：

面部识别是什么？

面部识别技术是用来映射、识别或验证一个人面部结构的一种方法。通过面部识别技术，可以创建一个独特的数字码，称为面部指纹 。这些面部指纹将存储在面部识别数据库中。如果你将一张照片输入数据库，系统将寻找任何已存储的匹配面部指纹。

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面部识别是如何工作的？

随著面部识别技术的发展，出现了多种方法来映射面部和存储面部数据，这些方法具有不同的准确性和效率。在此，我们将探索面部识别的工作原理，以及如何存储结果数据和通常谁可以访问这些数据。

面部识别主要有三种方法：

• 传统面部识别： 通过照片识别一个人。
• 3D面部识别： 使用3D扫描仪实时捕捉一个人的形象。
• 生物识别面部识别： 分析独特的面部轮廓、特征和测量数据，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大类： 整体和特征基础。

• 整体面部识别 分析受试者的整张面部，查找与目标匹配的识别特征。
• 特征基础面部识别 从面部分离相关的识别数据，然后将其应用于模板，以进行潜在匹配的对比。

为了识别目标，传统面部识别系统通常经历以下步骤：

第一步：检测

面部识别软件在图像中检测你的脸 — 可以想像在Facebook照片中打标签时出现的方框，或是当你在手机拍照时出现的对焦方框。

第二步：分析

使用面部识别算法识别你独特的面部生物特征和特征，例如鼻子与嘴巴之间的距离、眉毛的大小、额头的宽度等许多其他属性。

这些独特的特征称为结点 ，而普通人的脸上大约有80个这样的结点。这些类比信息被转换为数字代码，形成你的面部指纹 。

第三步：识别

现在，面部识别软件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。

3D面部识别

3D面部识别方法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面部识别的准确性不受光线影响，甚至可以在黑暗中进行扫描。3D面部识别的另一个优势是它可以从多个角度识别目标 ，而不仅仅是从正面。

iPhone X（及其后续版本）搭载的Face ID技术就依赖于3D面部识别来识别用户。

3D面部识别过程有六个主要步骤。

第一步：检测

你的脸可以通过面部识别摄像头 直接捕捉为3D图像（例如，当你使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。

第二步：对齐

面部识别软件现在确定你的脸的位置和角度 以及它的大小。只要你的脸在面对摄像头的90度范围内，3D面部识别软件就能够识别它。

第三步：测量

当你的图像被检测之后，系统将（到小数毫米）测量你脸部的具体形状 。一旦获得这个非常精确的测量，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，系统现在根据你的面部特征创建的独特模板，将其转换为代码 。

第五步：匹配

如你所想，匹配步骤涉及到搜索数据库以找到匹配的模板 。如果所搜索的数据库完全由3D图像组成，可以直接做出匹配。

如果数据库中还有2D图像，则软件会使用算法将你的3D面部图像转换为2D以找到匹配。

第六步：验证或识别

根据情况，3D面部识别软件现在可以验证或识别你。验证 用于确认你的身份，将你的扫描与证明你身份的图像（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。

生物识别面部识别

皮肤和面部生物识别是面部识别领域中的一个新兴类别，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一个人的一部分皮肤，使用算法对线条、纹理和毛孔进行极其精细的测量。

生物识别面部识别分析的准确性可以。

面部识别数据如何存储以及存储在哪里？

面部识别数据很可能现在就在你的手里或口袋里。许多智能手机提供生物识别登录选项，包括指纹和面部指纹。这些数据存储在设备本身，因此可以在不将数据发送给外部来源的情况下验证你的生物信息。

但尽管Apple和Samsung不一定在一个巨大的数据库中存储你的面部指纹，但出现你面部指纹的机率还是非常高。

许多执法机构拥有面部识别数据库。在美国，FBI拥有一个不断增长的数据库，可以。中国最近对希望获得手机数据计划的人员，并且该国还保持了一个用于识别或验证约。

此外，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，图像总数有限。

有关面部识别数据库的一个令人担忧的发展是数据经纪公司 ，例如，其拥有超过三十亿张刮取自社交媒体、就业记录和新闻网站的图像。

不仅仅收集图像。他们几乎会跟踪你在网上的所有行为——从你观看的东西到你购买的东西，还有你访问的网站——广告商使用cookie进行收集。该信息经常与数据结合，这是更深层次的在线追踪形式，通过隐藏脚本来根据你的浏览器和计算机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、默认语言和时区、已安装的浏览器扩展、操作系统、显示卡等等多个属性来开发能准确识别你的资料配置文件。

你可以通过使用私人安全浏览器 来干扰和防止这种数据收集，该浏览器具备反指纹技术。Avast安全浏览器 专门设计来防止侵入性的网络追踪、混淆浏览器指纹脚本并屏蔽广告。想要获得真正私密的网络体验，可以今天就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？

面部识别技术在过去几年中已经有了相当大的进步。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一些决定性的（且极具意义的）缺陷，特别是在种族和性别方面。

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。

随著这项技术迅速普及，我们有必要问自己：面部识别到底有多准确？如果分析的影像清晰可见，则可以以高达99.97%的准确率识别被检测的对象。

但在现实生活中，图像很少是完美清晰的。照片往往在不理想的条件下捕获（光线不足、脸型尴尬等），因此可能会产生错误识别。

两个最重要的准确性问题是种族和性别。事实证明，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识别效果相对较差。实际上，一项发现，当面部识别算法试图匹配深色皮肤的女性时，错误率达到34.7% ！相比之下，匹配白人男性的最大错误率仅为0.8%。

面部识别的应用范围

随著，不难发现许多行业看到了该技术的潜力。面部识别软件的应用范围相当广泛，从执法机构到机场安全，再到智能手机和其他消费技术。以下仅列举面部识别技术的几种应用。

智能手机中的面部识别摄像头

许多新款智能手机可以使用面部识别软件进行解锁。与指纹扫描选项类似，使用面部指纹使得手机难以被 — 除非有人能把你的手机拿到你面前。美国法院在2019年裁定，警方不能用面部识别技术强行解锁手机。

机场安全

全球各大机场都在使用面部识别技术。通过面部识别检查乘客可以创建更快速、更流畅的机场安全程序，尽管隐私问题依然存在。

执法机构

如前所述，面部识别警务工作变得越来越受欢迎。执法机构使用各种数据库来识别和验证感兴趣的人士。

疾病识别

国家人类基因组研究所成功使用面部识别诊断一种名为DiGeorge综合征的疾病，提高了早期确认该疾病的可能性。在他们的小型研究中，该算法能以。

寻找宠物

是一款专注于动物的面部识别应用，用于帮助主人注册并上传他们的宠物照片。如果宠物丢失，该公司可以使用面部识别技术在当地动物收容所中寻找匹配。

面部识别技术的历史

让我们简单回顾一下面部识别技术的历史时间表。

公元前3993年

面部识别技术的初步发展，黑曜岩被打磨成为第一面镜子。

好吧，往前略过一些……

1962-1964年

带领一个团队来探讨计算机能否识别人类面孔。为此，他教导计算机识别脸部特征，然后测量这些特征并将它们与其他人脸对比。该实验并未成功，但这个想法展现出前景，并促进了对面部识别软件的兴趣。

1970年代

Bledsoe的工作得到了的支持，他们为计算机开发了21个具体的面部标记。不幸的是，与Bledsoe之前的工作一样，他们也受到当时技术的限制，这需要大量的手工计算。

1988-1991年

特征脸！ 对不起，这是个有趣的话题。在1988年，Surovich和Kirby提出了“特征脸”的概念，这本质上是基于研究众多其他面孔而建立的标准化面孔。这是第一种整体（全脸）面部识别方法。

在1991年，Turk和Pentland扩展了这项工作，发现了一种检测图像中面孔的方法。尽管这些实验同样受到可用技术的限制，但仍然获得了成功。今天，特征脸仍被视为某些面部识别方法的基准比较。

1990年代-2000年代

在上世纪末，面部识别技术取得了许多进步。在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，国家标准技术研究所推出了一系列称为的评估。这些对面部识别数据库的独立评估至今仍在使用。

2010年

这一年是面部识别技术的发展加速之年。当时，，能在用户上传照片时自动标记他们（或其他人）。

2017年

Apple宣布iPhone X将包括Face ID — 自己的面部识别软件，允许用户仅通过查看手机便能解锁。2017年还迎来了上述的ClearviewAI，其数据库中拥有超过三十亿张从互联网上刮取的照片。

相关的隐私担忧

面部识别技术确实能实现一些令人惊叹的功能，但对于面部扫描可能被滥用或导致错误匹配的合理担忧亦不乏其人。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COVID-19大流行期间，面部识别技术被用于检测员工是否遵守。该技术在欧洲和美国的酒店及餐厅秘密使用，引发了隐私方面的关注。

在中国，像面部识别这样的监控技术被。中国政府还向全球的专制政府出售其监控工具，包括委内瑞拉和津巴布韦。

IBM已表示将不再开发或提供面部识别技术。谷歌也不会在未能制定防止滥用的政策之前提供面部识别技术。甚至，禁止警方使用其面部识别软件，原因在于准确性和种族偏见的担忧。

如何保护你自己？

如果面部扫描让你感到不安，这里有几件简单的事情可以减少被加入数据库的可能性：

• 在Facebook中选择退出面部识别。 你可以，使你的脸部在Facebook的识别软件中不再被识别。选择此选项后，Facebook亦会删除为你保存的面部模板。
• 不要把自己变成外星人或狗。 尽管他们的面部滤镜技术不如面部识别算法那么复杂，但这类应用可能会对其数百万面部扫描做出一些有问题的处理，，该过滤器能让用户的外貌变老。令人担忧的是，他们的使用条款使公司有权根据需要使用上传的照片。
• 使用加速器（虚拟专用网络）保护你的在线匿名。 加密你在线活动周围的数据并隐藏你的IP地址，这有助于隐藏你的身份，甚至使你的ISP（网络服务提供商）无法识别你。如此，你可以，减少可以与你的影像连结的资讯。

但即使拥有，你在上传自己的图像到线上时仍须小心。正如人们常说：“互联网是永恒的。”

使用Avast BreachGuard保护你的网上数据

数据经纪公司、企业以及其他各类机构都在收集关于每个人的数据，包括你。而这些数据被出售给市场营销专家、广告商以及其他利益相关者，并为他们提供聚合或个性化的洞察分析。假如这还不够糟糕，数据经纪人的数据库可能会被暴露，并且数据可能最终在。

让你更好地控制你的在线数据，通过联系已知的数据经纪人来要求他们从其登记中删除你的数据。同时，它还在暗网市场上进行监控，并在你的个人信息泄露时提醒你——使你能够正面对抗网上隐私问题。

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