脸部识别技术:

你需要知道的一切

如果你曾经通过面部扫描解锁手机，或者在机场安检时被拍摄过面部照片，那么你就已经体验过脸部识别技术。脸部识别技术正在迅速发展，无论是在复杂性还是流行度上。继续阅读，了解面部识别是如何工作的，以及专业的隐私软件如何帮助保护你的身份。

由 Samuel Kellett 撰写
发表于 2021年1月20日
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什么是脸部识别？

脸部识别（或面部识别）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，可以创建一个独特的数字编码，称为 面部指纹（faceprint） 。这些面部指纹存储在面部识别数据库中。如果你将照片输入数据库，它会找到任何匹配的面部指纹。

脸部识别是如何工作的？

随着脸部识别技术的发展，出现了多种方法来映射面孔和存储面部数据，这些方法的准确性和效率各不相同。以下是脸部识别的工作原理，以及生成的数据是如何存储的，通常谁可以访问这些数据。

脸部识别有三种方法：

• 传统面部识别： 通过照片识别个人。
• 3D面部识别： 使用3D扫描仪实时捕捉个人的外貌。
• 生物特征面部识别： 分析独特的面部轮廓、特征和尺寸，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 分析主题的整个面部，寻找与目标匹配的特征。
• 特征面部识别 从面部分离相关识别数据，然后将其应用于与潜在匹配进行比较的模板。

为了识别目标，传统面部识别系统通常会经过以下步骤：

步骤1：检测

面部识别软件在图像中检测你的脸——想想你在Facebook照片中打标签时出现的小方框，或手机相机对齐照片时的方框。

步骤2：分析

面部识别算法用于识别你独特的面部生物特征和特征，比如鼻子与嘴巴之间的距离、眉毛的大小、额头的宽度以及许多其他特征。

这些独特的特征称为 节点点 ，平均每个人的脸包含大约80个。 这些模拟信息被转换为数字代码，以形成你的面部指纹 。

步骤3：识别

面部识别软件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。

3D面部识别

3D面部识别方法利用传感器更精确地捕捉面部形状。

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点是，它可以从多个角度识别目标，而不仅仅是正面视角 。

iPhone X（及以后的版本）配备了Face ID技术，依赖于3D面部识别来识别其主人。

3D面部识别过程的六个主要步骤：

步骤1：检测

你的脸可以通过 面部识别相机 直接捕获为3D图像（例如，当你进行手机面部扫描时），或者可以通过扫描2D照片来捕获。

步骤2：对齐

面部识别软件现在确定你的 脸部位置和角度 ，以及其大小。只要你的脸的朝向在与相机面对的90度以内，3D面部识别软件就能识别它。

步骤3：测量

一旦检测到你的图像，系统会测量（精确到亚毫米） 你脸部的特定形状 。一旦得出这个非常准确的测量值，就会创建一个模板。

步骤4：表示

类似于传统面部识别的分析步骤，系统现在基于你的面部特征生成的独特模板 转换为代码 。

步骤5：匹配

如你所想，匹配步骤涉及 搜索数据库以找到匹配 ，对于你新转换的模板。如果查询的数据库全是3D图像，能直接找到匹配，无需额外步骤。

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

步骤6：验证或识别

现在，根据具体情况，3D面部识别软件可以验证或识别你。 验证 用于确认你的身份，将你的扫描与确认你身份的图像进行比对（例如，驾照照片）。

该软件也可以用于 识别 一个人，其扫描与数据库中的所有照片进行比较，以寻找可能的匹配。

生物特征面部识别

皮肤和面部的生物特征是面部识别领域正在发展的类型，并且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个体的皮肤部分，使用算法对线条、纹理和毛孔进行极其细微的测量。

生物特征面部识别分析的准确性高到可以 。

脸部识别数据如何存储，存储在哪里？

脸部识别数据可能就存在于你手中或口袋里。许多智能手机包括生物识别登录选项，包括指纹和面部指纹。该数据存储在设备本身，这样你的生物特征可以在不发送数据到外部来源的情况下进行验证。

但即便Apple和Samsung未必有你面部指纹的庞大数据库，仍然有很大的可能性它在外面的某个地方。

许多执法机构拥有面部识别数据库。在美国，FBI维护着一个不断增长的数据库，可以 。中国最近将面部扫描 ，获得手机数据套餐的人也必须进行面部扫描，该国还保持着一个用于识别或验证其约14亿公民的面部识别数据库。

还有许多公共面部识别数据库，我们可以免费访问，不过与私人大数据或官方数据库相比，图片的总数是有限的。

有关面部识别数据库的一个更加令人担忧的发展是 数据经纪公司 ，比如 ，其数据库中收录了超过30亿张从社交媒体、雇佣记录和新闻网站抓取的图片。

不仅收集图片，你在线上的几乎所有行为——从你观看什么、购买什么到你的访问网站——都被广告商通过 cookies 进行追踪。该信息通常与来自

的数据结合，后者是一种更深层次的在线追踪，利用隐藏的脚本通过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、显卡以及许多其他属性来开发一个能够极高准确率识别你的个人档案。

你可以通过使用 来打断和防止这一类数据收集，该浏览器结合了反指纹技术。 Avast安全浏览器 专为防止侵入式网页追踪器而设计，混淆浏览器指纹脚本，并阻止广告。要获得真正私密的上网体验，今天就试试我们的免费安全浏览器吧。

脸部识别技术真的准确吗？

脸部识别技术在过去几年里准确性有了相当大的提升。2014年，顶级算法的错误率为4.1%；而到2020年，最佳算法报告的错误率仅为 。不过，这项技术仍然存在严重（而且极为显著）的不足之处，尤其是在种族和性别方面。

脸部识别在识别白人男性时非常准确，但对女性或有色人种的识别则不太准确。

随着技术迅速普及，我们有必要问自己：脸部识别到底有多准确？如果分析的图像非常清晰，主体的识别准确率可以达到99.97%。

但图像往往不可能是完美清晰的。在现实世界中，照片常常是在不理想的条件下拍摄的（光线差、面部角度尴尬等），且很容易发生错误的脸部识别匹配。

有关准确性的两个最大问题是种族和性别。结果发现，脸部识别在识别白人男性时非常准确，但对女性或有色人种的识别则不够准确。实际上，

发现， 当脸部识别算法试图与深色皮肤女性匹配时，错误率达到34.7% ！与白人男性的最高错误率相比，后者只有微不足道的0.8%。

脸部识别的用途是什么？

随着 ，多种行业看到这项技术的潜力并不足为奇。脸部识别软件有多种用途，从执法到机场安检，再到智能手机及其他消费科技。以下是脸部识别技术的众多应用中的一部分。

手机中的面部识别摄像头

较新的智能手机可以使用面部识别软件解锁。与指纹扫描选项相似，使用面部指纹可以使手机更难以 —— 除非有人能将手机对准你的脸。 被认为在2019年作为警方策略在美国是非法的。

机场安检

世界各地的机场都使用面部识别技术。通过面部识别检查乘客可能创造更快、更顺畅的机场安检程序，尽管存在隐私问题。

执法机构

正如之前提到的，面部识别在警务中的应用日益广泛。执法机构使用各种数据库识别和验证相关人员。

识别疾病

美国国家人类基因组研究所已经成功使用面部识别技术诊断一种名为 DiGeorge 综合症 的疾病，使得早期识别该病的可能性增大。在他们的小规模研究中，种族识别算法的诊断准确率达到了 。

寻找宠物

是一个关注动物的面部识别应用。宠物主人可以注册并上传其宠物的照片。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。

脸部识别技术的历史

让我们来看看脸部识别技术的简要历史时间线。

公元前3993年

脸部识别的初步步骤，黑曜石板被打磨成第一面镜子。

好吧好吧，略过一部分……

1962-1964年

带领一个团队来确定计算机是否能够识别一个人脸。为此，他教计算机识别面部特征，然后测量特征并将其与其他面部进行比较。实验并未成功，但这个想法显示出了希望，并增加了对面部识别软件的兴趣。

1970年代

Bledsoe 的工作得到了 的进一步发展，他们为计算机开发了21个特定的面部标记。不幸的是，像之前的Bledsoe一样，他们的工作也受到时代技术的限制，需要大量的手动计算。

1988-1991年

特征脸！ 抱歉，这只是一个好玩的词。在1988年，Surovich 和 Kirby开发了“特征脸”的概念，这些脸基本上是通过研究多个其他面孔构建的标准化脸。这是第一种整体（全脸）面部识别的方法。

到1991年，Turk 和 Pentland在这项工作基础上发展出一种检测图像中面部的方式。尽管这些实验仍受限于当时的技术，但他们取得了成功。到今天，特征脸仍被认为是某些面部识别方法的基线比较。

1990s-2000s

在上世纪初，有几项关于面部识别的进展。在1993年，国防高级研究计划局（DARPA）与国家标准与技术研究所（NIST）启动了FERET计划，旨在建立一个面部识别数据库。

后来，在2000年代初，国家标准与技术研究所推出了一系列评估称为 。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。 ，标记用户上传的照片。

2017年

Apple 宣布 iPhone X 将配备 Face ID，这是他们自己的面部识别软件，用户只需通过看向手机即可解锁。2017年还诞生了上面提到的 Clearview AI，其数据库中包含超过30亿张从互联网抓取的照片。

相关的隐私考虑

虽然脸部识别技术可以实现许多令人惊奇的事情，但人们对于面部扫描可能被滥用或导致错误匹配的担忧也是可以理解的。幸运的是，有多种方式可以保护你的数据。

脸部识别和监视技术的危害

在COVID-19大流行期间，面部识别技术被用于确定员工是否遵循了 。这种技术在欧洲和美国的酒店和餐馆被秘密使用，引发了批评者的隐私担忧。

在中国，像面部识别这样的监控技术被用来 。中国政府还将其监控工具出售给世界各国的专制政府，包括委内瑞拉和津巴布韦。

如何保护自己？

如果你对面部扫描感到不安，有几件简单的事情可以减少被添加到数据库的机会。

• 选择退出Facebook的面部识别。 你可以 ，使你不会再被Facebook的面部识别软件识别。当你选择此选项时，Facebook也会删除它为你保存的面部模板。
• 停止把自己变成外星人或狗。 尽管 他们的面部滤镜技术并不像面部识别算法那样深入，但这样的应用仍可能在选择上有些可疑。。更令人担忧的是，其使用条款允许公司按照其自行决定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。 加密你的在线活动数据并 ，帮助隐蔽你的身份，避免恶意行为者及互联网服务提供商的监控。通过这种方式，你可以 并 限制可以与你的图片关联的信息量 。

即便使用 ，在网上添加自己的图像时仍需谨慎。正如人们常说的那样：“互联网是永恒的。”

通过Avast BreachGuard保护你的在线数据

数据经纪人、公司和其他各方会在网上收集有关每个人的数据，包括你。这些数据被卖给市场营销人员、广告商和其他希望利用聚合或个性化见解的人士。更令人不安的是，数据经纪人的数据库可能会被曝光，数据可能会在 上出售。

使你能够通过联系知名数据经纪人来控制你的在线数据，要求他们将你的数据从其登记中移除。同时，它可以监控暗网市场，并在任何个人信息泄露时及时提醒你，帮助你正面应对在线隐私问题。

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