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，或者在过安检时被捕捉到面部影像，那你就已经接触过面部识别技术。这项技术正在迅速增长，无论是在复杂性还是受欢迎程度上。继续阅读以了解面部识别如何运作，以及专门的隐私软体如何帮助保护你的身份。
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作者：Samuel Kellett
发表于 2021年1月20日
审核者：
什么是面部识别？
面部识别（或称脸部识别）技术是一种用于映射、识别或验证个人面部结构的方法。透过面部识别技术，可以创建一个独特的数字代码，称为面部印记（faceprint）
。这些面部印记会储存在面部识别数据库中。如果你将一张照片输入数据库，它会找到所有已储存的匹配面部印记。
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面部识别如何运作？
随著面部识别技术的演进，出现了多种映射面部和储存面部数据的方法，其准确性和效率各有不同。在这里，我们将探讨面部识别的运作方式，以及其生成的数据如何储存，还有谁通常可以存取这些数据。
面部识别主要有三种方法：
- 传统面部识别： 从照片中识别个人。
- 3D 面部识别： 使用 3D 扫描仪即时捕捉人的面貌。
- 生物识别面部识别： 分析独特的面部轮廓、特征和测量，来确定个人的身份。
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： 整体分析和特征分析。
- 整体面部识别 分析对象的整个面部，以找出与目标匹配的识别特征。
- 特征面部识别 将相关的识别数据与面部分开，然后将其应用于与潜在匹配的模板进行比较。
要识别一个目标，传统面部识别系统一般会经历以下步骤。
第一步：检测
面部识别软体会检测图像中的脸部 – 想想那些在 Facebook 照片中标记时出现的小方框，或者在手机相机中对齐照片时出现的框。
第二步：分析
面部识别算法用来识别你的独特面部生物特征及特征，比如鼻子和嘴巴之间的距离、眉毛的大小、额头的宽度等等。
这些独特的特征称为结点（nodal points） ，平均每个人面部大约有 80个。这些类比信息被转换为数位代码，形成你的面部印记（faceprint） 。
第三步：识别
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形状。
与传统的面部识别方法不同，3D 面部识别的准确性不会受到照明的影响，扫描甚至可以在黑暗中进行。3D面部识别的另一个优势是可以从多个角度识别目标，而不仅仅是正面。
iPhone X（及其后续版本）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
你的脸可以通过面部识别摄影机 直接捕捉为 3D 图像（例如在用手机扫描脸部时），也可以通过扫描 2D 照片来捕捉。
第二步：对齐
面部识别软体现在确定你的脸的位置和角度 ，以及它的大小。只要你的脸朝向摄像机的方向在 90 度以内，3D 面部识别软体就可以识别。
第三步：测量
现在你的图像已被检测，系统会（准确到亚毫米）测量你面部的特定形状 。一旦有了这个非常准确的测量，就会创建一个模板。
第四步：表示
与传统面部识别的分析步骤类似，系统现在利用你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，这一步涉及在数据库中搜寻匹配项 。如果正在搜索的数据库完全由 3D 图像组成，则可以直接完成匹配。
如果数据库中还有 2D 图像，软体会使用算法将你的 3D 面部图像转换为 2D 图像以找到匹配。
第六步：验证或识别
现在，根据具体情况，3D 面部识别软体可以进行验证或识别。验证 是用于确认你的身份，将你的扫描与可验证你身份的图像（如驾驶执照照片）进行匹配。
该软体也可用于识别 某个人，即扫描与数据库中的所有照片进行比较以找到可能的匹配。
生物识别面部识别
皮肤和面部生物特征是面部识别领域里一个不断发展的类别，能显著提高面部识别技术的准确性。皮肤质地分析集中于个人皮肤的一部分，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高得令人惊讶，甚至可以。
面部识别数据如何储存 – 以及在哪里储存？
面部识别数据可能目前就在你手中或口袋里。许多智能手机提供生物识别登录选项，包括指纹和面部印记。这些数据储存在设备本身中，因此能够在不将数据发送给外部来源的情况下进行生物识别验证。
尽管苹果和三星不一定会将你的面部印记储存在庞大的数据库中，但在其他地方确实有可能存在这些数据。
许多执法机构拥有面部识别数据库。在美国，联邦调查局（FBI）拥有一个不断增长的数据库，可以。中国最近开始对希望获得移动数据套餐的人强制，该国也保持著一份面部识别数据库，几乎用于识别或验证其所有的。
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，图像的总数是有限的。
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 ，如，该公司拥有超过三十亿张从社交媒体、雇佣记录和网路新闻网站上提取的图像。
不仅收集图像。几乎所有你在线上的行为—从你观看的内容、购买的物品到你访问的网站—都由广告商利用 cookies进行追踪。这些信息通常会与数据相结合，这是一种更深层的在线追踪形式，通过隐藏脚本识别你。
浏览器指纹是通过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、显示卡及许多其他属性来开发一个拥有极高识别准确度的个人档案。
你可以使用来中断和阻止这种数据收集，该浏览器包含反指纹技术。 Avast Secure Browser
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面部识别技术真的准确吗？
近几年，面部识别技术的准确性有了相当大的提升。在2014年，表现最好的算法错误率为4.1%；而到2020年，最佳算法报告的错误率仅为。但该技术仍存在关键（且极其重要）的缺陷，特别是与种族和性别相关。
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准确性则低得多。
随著这项技术迅速变得无处不在，我们必须自问：面部识别的准确性到底如何？如果分析的图像非常清晰，受试者可以被识别的准确度高达99.97%。
但图像很少是完全清晰的。在真实世界中，照片常常是在不理想的情况下拍摄的（光线差、面部角度不佳等），并且容易发生错误的面部识别匹配。
在准确性方面的两个主要问题是种族和性别。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却较少准确。实际上，一项发现，当面部识别算法尝试匹配肤色较深的女性时，错误率高达34.7%！相比之下，匹配白人男性的最大错误率仅为0.8%。
面部识别用于什么？
随著，许多行业都看到了这项技术的潜力。面部识别软体有许多用途，从执法到机场安全、智能手机和其他消费技术。以下仅为面部识别技术的一部分应用。
智能手机中的面部识别摄像头
更新的智能手机可以通过面部识别软体解锁。类似于指纹扫描选项，使用面部印记能使你的手机极难被—除非某人能够将你的手机对准你的脸。在2019年，美国法院裁定警方在未经允许的情况下强行使用面部识别解锁手机是违法的。
机场安检
全球各地的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造更快速、更流畅的机场安检程序，尽管仍存在隐私顾虑。
执法机构
如前所述，面部识别在执法工作中变得日益普及。执法机构使用各种数据库来识别和验证关注的对象。
识别疾病
国立人类基因组研究所成功利用面部识别诊断出一种名为 DiGeorge综合症的疾病，从而提高了早期识别该疾病的可能性。在他们的小型研究中，该算法能以诊断此病。
寻找宠物
是一款专注于动物的面部识别应用程式。宠物主人可以注册并上传宠物的照片。如果宠物不慎走失，该公司能利用面部识别在当地动物收容所寻找匹配的宠物。
面部识别技术的历史
让我们来看一下面部识别技术的简短历史时间线。
公元前3993年
面部识别迈出了第一步，当时刀片的黑曜石被磨光形成第一面镜子。
好吧好吧，略过这部分…
1962–1964年
领导了一个团队，试图确定计算机是否能识别人脸。为此，他教计算机识别人脸的特征然后测量这些特征，并将其与其他人脸进行比较。该实验未成功，但这一理念显示了潜力，并提高了人们对面部识别软体的关注。
1970年代
布莱德索的研究成果被所拓展，这三位研究者为计算机开发了21个具体的面部标记。不幸的是，与布莱德索一样，他们也受到当时技术的限制，这需要相当多的手动计算。
1988–1991年
特征脸（Eigenfaces）！ 抱歉，这只是个大喊的有趣词汇。1988年，Surovich 和 Kirby提出“特征脸”的概念，这基本上是基于研究许多其他人脸所建构的标准化面孔。这是第一种整体（全脸）方法的面部识别。
到了1991年，Turk 和 Pentland在这一工作基础上进行了扩展，发现了一种检测图像中人脸的方法。尽管这些实验同样受到可用技术的限制，但已显示出成功。今天，特征脸仍然视为某些面部识别方法中的基准比较。
1990年代至2000年代
在上世纪末几项面部识别技术取得了几项重要进展。1993年，国防高级研究计划局（DARPA）和国家标准与技术研究所（NIST）启动了FERET计划，旨在建立面部识别数据库。
稍后在2000年代初，国家标准与技术研究所推出了一系列被称为，这些独立评估至今仍在使用。
2010年
这里的事情真的开始起飞。，当用户上传照片时自动标记他们（或其他人）。
2017年
苹果宣布 iPhone X 将包含 Face ID，这是他们自己的面部识别软体，允许用户只需看著手机就能解锁。同年还见证了 Clearview AI的诞生，这家公司拥有的数据库超过30亿张来自网络的照片。
相关的隐私顾虑
面部识别技术可以完成令人惊奇的事情，但对于面部扫描可能被滥用或导致错误匹配的合理担忧也是不少。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 COVID-19 大流行期间，面部识别技术被用来检测员工是否遵循。这项技术在美国和欧洲的酒店和餐馆中被偷偷使用，引发了隐私方面的顾虑。
在中国，监控技术如面部识别被。中国政府还将其监控工具出售给全球的威权政府，包括委内瑞拉和津巴布韦。
政府可以利用面部识别技术监视其公民。
IBM已表示不再开发或提供面部识别技术。谷歌也不会提供面部识别，直到能够制定阻止滥用的政策。甚至，因为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，这里有几件简单的事情可以减少你被添加到数据库的机会。
选择不参加 Facebook 的面部识别。 你可以，使 Facebook 的面部识别软体不再识别你。当你选择此选项时，Facebook 也会删除他们拥有的你的面部模板。
停止将自己转变为外星人或狗。 虽然声称其面部过滤技术没有达到面部识别算法的程度，但如果他们选择的话，这样的应用程式可以对他们的数百万面部扫描进行一些可疑的操作。当 Face App 在去年因为一个让用户显老的过滤器而大受欢迎时，其使用条款令人担忧，因为它给了公司任意使用上传照片的权利。
使用 VPN（虚拟私人网络）保持在线匿名。 加密你的在线行为数据并，这有助于隐藏你的身份，防止恶意行为者，甚至是你的 ISP（互联网服务提供商）追踪。这样，你可以，并限制与你的影像相关的资讯量 。
但即便拥有一个，当你在线添加自我影像时，仍然应该保持谨慎。正如常言所说，“网络上你的一切都是永久的”。
使用 Avast BreachGuard 保护你的在线数据
数据经纪人、公司和其他人在线上收集有关每个人的数据，包括你。他们将这些数据销售给市场营销人员、广告商和其他希望利用聚合或个性化见解的参与者。更糟糕的是，数据经纪人的数据库可能会被公开，数据最终被出售到。
可以通过联系已知的数据经纪人来帮助你获得对自己的在线数据的控制权，要求他们将你的数据从其登记中删除。同时，它还监测暗网市场，并在你的个人信息泄露时提醒你，让你能够直面在线隐私问题。
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