面部识别技术：
您需要了解的一切
如果您曾经通过面部扫描解锁手机，或在机场安检时被拍摄了面部图像，那么您就体验过面部识别技术。面部识别技术在精密度和普及度上正在迅速增长。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您的身份。
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撰文：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、辨识或验证个人面部结构的方法。通过面部识别技术，可以创建一组独特的数字代码，称为 面部指纹
。这些面部指纹存储在面部识别数据库中。如果您将照片输入数据库，它将找到任何已储存的匹配面部指纹。
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面部识别是如何工作的？
随著面部识别技术的进步，出现了多种方法来映射面部并以不同的准确度和效率存储面部数据。在这里，我们将探讨面部识别的工作方式，并了解所生成的数据是如何存储的，以及谁通常可以访问这些数据。
面部识别有三种方法：
- 传统面部识别 ：通过照片辨识个体。
- 3D 面部识别 ：使用3D扫描器实时捕捉个体的外貌。
- 生物识别面部识别 ：分析独特的面部轮廓、特征与测量数据，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别：整体分析及基于特征。
- 整体分析的面部识别 ：分析整个面部以寻找匹配目标的识别特征。
- 基于特征的面部识别 ：将面部中相关的识别数据分离，然后将其应用于与潜在匹配进行比较的模板上。
传统面部识别系统一般遵循以下步骤来识别目标。
步骤1：检测
面部识别软件在图像中检测到您的脸——想一想在 Facebook 标记照片时出现的小方框，或者用手机相机拍照时出现的方框。
步骤2：分析
面部识别算法用于识别您独特的面部生物特征与特征，例如鼻子和嘴巴之间的空间、眉毛的大小、额头的宽度及其他众多属性。
这些独特的特征被称为 节点点 ，平均每个人脸大约拥有80个节点点。这些类比信息被转换为数字代码以形成您的面部指纹 。
步骤3：识别
面部识别软件现在可以将您的面部指纹与数据库中的其他面部指纹进行比较，以查找匹配。
面部识别软件将您的面部指纹与数据库中的其他面部指纹进行匹配。
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，而不仅仅是从正面轮廓。
iPhone X（及后续版本）配备了依赖于3D 面部识别的 Face ID 技术，用于识别其拥有者。
3D 面部识别过程主要包含六个步骤。
步骤1：检测
您的脸可以通过 面部识别相机 （例如，当您用手机执行面部扫描时）直接捕捉为3D图像，或者也可以通过扫描2D照片来捕捉。
步骤2：对齐
面部识别软件现在确定您的脸的 位置和角度 以及大小。只要您的脸面向相机的角度在90度范围内，3D 面部识别软件就能识别出来。
步骤3：测量
现在，系统对您面部的 特定形状 进行测量（精确到分毫米），一旦获取这个非常精确的测量值，就会生成模板。
步骤4：表示
与传统面部识别的分析步骤类似，系统将根据您的面部特征创建的独特模板 转换为代码 。
步骤5：匹配
如您所想，匹配步骤涉及 搜索数据库以查找匹配 您新转换的模板。如果所搜索的数据库完全由3D图像组成，则可以直接进行匹配，而无需额外步骤。
如果数据库中还包含2D图像，则软件将使用算法将您的3D面部图像转换为2D以查找匹配。
步骤6：验证或识别
根据情况，3D 面部识别软件可以选择验证或识别您。验证 是用来确认身份，将您的扫描与验证您身份的图像（例如驾驶执照照片）进行匹配。
这款软件还可用于 识别 一个人，其中扫描会与数据库中所有照片进行比较，以寻找可能的匹配。
生物识别面部识别
面部皮肤和皮肤生物识别是面部识别领域的一个新兴流派，能显著提高面部识别技术的准确性。皮肤质地分析专注于个人皮肤的一个区域，使用算法对线条、质地和毛孔进行极其精细的测量。
生物识别面部识别的分析准确性如此之高，甚至可以
。
面部识别数据如何储存 – 以及储存在何处？
面部识别数据可能就在您手中或口袋里。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。这些数据存储在设备中，因此可以在不将数据发送到外部来源的情况下完成生物识别验证。
但尽管 Apple 和 Samsung 不一定在一个庞大的数据库中有您的面部指纹，但您的数据很可能在某个地方存在。
许多执法机构拥有面部识别数据库。在美国，FBI拥有一个不断增长的数据库，可以
。中国最近为希望获得移动数据计划的人强制
，并且该国还拥有一个用于识别或验证其约
的面部识别数据库。
还有许多公共面部识别数据库可以免费访问，不过与私人或官方数据库相比，这些数据库中的图像总数量相对有限。
有关面部识别数据库的更令人担忧的发展之一是 数据经纪公司 ，例如 ，其声称拥有超过30亿张从社交媒体、就业记录和互联网新闻网站中提取的图像数据库。
不仅收集图像。几乎您在线上的所有行为——从您观看的内容到购买的产品，再到访问的网站——都会被广告商透过 Cookies进行跟踪。这些信息通常与
结合使用，这是一种更深层次的在线跟踪形式，使用隐藏的脚本透过您浏览器和计算机的独特属性对您进行身份识别。
浏览器指纹识别通过使用您的浏览器设置、默认语言和时区、安装的浏览器扩展、操作系统、显示卡以及许多其他属性来开发一个可以极高精确度识别您的个人资料。
您可以使用
来干扰和防止此类数据收集，这个浏览器内置了防指纹技术。 Avast Secure Browser
是专门设计用于防止侵入式网络追踪、混淆浏览器指纹识别脚本和阻止广告的工具。为了获得真正私密的网络体验，今天就试试我们的免费安全浏览器。
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面部识别技术的准确性如何？
在过去几年中，面部识别技术的准确性有了相当大的改善。在2014年，表现最佳的算法的错误率为4.1%；而在2020年，最佳算法报告的错误率仅为
。但这项技术仍然存在关键的（而且非常重要的）缺陷，特别是与种族和性别有关的问题。
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较低。
随著这项技术的迅速普及，我们有必要自问：面部识别究竟多准确？如果分析的图像非常清晰，则可以以99.97%的准确率识别受试者。
但图像很少是完全清晰的。在现实中，照片通常是在不理想的条件下拍摄的（例如：灯光不足、面部角度不雅等），错误的面部识别匹配很容易发生。
关于准确性最大的两个问题是种族和性别。事实上，面部识别在识别白人男性时非常准确，但对于女性或有色人种的识别精度较低。根据
，当面部识别算法试图匹配深色皮肤女性的时候，错误率可达34.7%！相比之下，匹配白人男性的错误率仅为0.8%。
面部识别技术用途有哪些？
随著 ，许多行业都看到了这项技术的潜力。面部识别软件有许多用途，涵盖了执法、机场安检、智能手机和其他消费电子产品等多个领域。以下仅是面部识别技术多种应用中的一些。
智能手机中的面部识别相机
新的智能手机可以通过面部识别软件解锁。与指纹扫描选项类似，使用面部指纹使手机被
的难度非常高——除非有人能够将手机对准您的脸。在2019年，美国的法院已认为使用面部识别进行强制解锁是非法的警务策略。
机场安检
世界各地的机场都在使用面部识别技术。通过面部识别检查旅客可以创造更快、更顺畅的机场安检程序，尽管这样会引发隐私方面的担忧。
执法机构
正如前面提到的，面部识别在警务工作中越来越受欢迎。执法机构使用各种数据库来识别和验证涉事人员。
疾病识别
美国国立人类基因组研究所已成功利用面部识别技术来诊断名为 DiGeorge 综合症的疾病，从而提高了疾病早期识别的可能性。在他们的小型研究中，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程式。宠物主人可以注册并上传其宠物的照片。如果宠物不幸走失，该公司可以利用面部识别技术在当地动物收容所找到匹配。
面部识别技术的历史
让我们回顾一下面部识别技术的历史时间线。
公元前3993年
面部识别技术的首次步伐，包括用火成岩磨光成为最早的镜子。
好吧，跳过一点……
1962–1964年
带领一个团队来探索计算机是否能识别人脸。为此，他教计算机识别面部特征，然后测量这些特征并与其他脸进行比较。这项实验虽然不成功，但其想法具有潜力，也激发了人们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，与前人一样，他们受到当时技术的限制，这要求需要大量手动运算。
1988–1991年
特征脸！ 抱歉，这只是个有趣的字。1988年，Surovich 和 Kirby开发了“特征脸”的概念，它们是从研究其他多个面孔中得出的标准化面孔。这是面部识别的第一个整体（全脸）方法。
1991年，Turk 和 Pentland在此基础上进行扩展，发现检测图像中的人脸的方法。虽然这些实验同样受到可用技术的限制，但显示出成功的迹象。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–2000年代
在过去的世纪之交，面部识别技术有了几个进展。在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（NIST）推出了一系列评估，被称为
。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。
在用户上传照片时标记用户。
2017年
Apple 宣布 iPhone X 将包含 Face ID，这是他们自己的面部识别软件，允许用户仅通过注视手机即可解锁。在2017年，还出现了之前提到的
Clearview AI 及其从互联网中挖掘到的超过三十亿张照片的数据库。
相关的隐私问题
面部识别技术确实可以完成许多令人惊叹的事情，但这也引发了多种可理解的担忧，害怕面部扫描被滥用或导致错误匹配。幸运的是，有一些方法可以保护您的数据。
面部识别和监控技术的危险
在 COVID-19 疫情期间，面部识别技术被用来判断员工是否遵循 。这项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用来 。中国政府还将其监控工具出售给世界各地的威权政府，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公民。
IBM 表示将不再开发或提供面部识别技术。谷歌则表示不会提供面部识别，直到能制定出防止滥用的政策。甚至
进行了一年的禁令，原因在于准确性和种族偏见的担忧。
如何保护自己？
如果面部扫描让您感到恐惧，您可以采取几个简单的措施来降低被添加到数据库的机会。
选择不使用 Facebook 的面部识别功能。 您可以 ，以便不再被 Facebook 的面部识别软件识别。选择此选项后，Facebook 也会删除他们拥有的您的面部模板。
停止将自己转变为外星人或狗。 虽然 他们的面部滤镜技术并未达到面部识别算法的水平，但像这样的应用如果选择性使用其数百万的面部扫描，可能会做出一些可疑的事情。去年，Face App 由于一个让用户变老的滤镜而引发了争议。令人担忧的是，他们的使用条款赋予了公司按其所见的方式使用上传的照片的权利。
使用 VPN（虚拟私有网络）在线保持匿名。 加密您在线活动的数据并 ，这帮助隐藏您从恶意行为者甚至 ISP（互联网服务供应商）那里的身份。通过这种方式，您可以 ，并 限制可以与您的图像相关联的信息数量 。
但即使使用 ，在上传自己的图片到网络时仍需谨慎。如同在线上常说的，“互联网是永恒的”。
使用 Avast BreachGuard 在线保护您的数据
数据经纪人、公司和其他人收集有关每个人的在线数据，包括您。他们会将这些数据出售给市场营销人员、广告商以及其他对使用聚合或个性化见解感兴趣的参与者。更糟糕的是，数据经纪人的数据库可能会被泄露，导致数据被出售到
。
可让您更好地控制自己的在线数据，通过联络已知的新数据经纪人来要求从其登记中删除您的数据。同时，它监控暗网上的市场，如果您的任何个人信息泄露，则将提醒您——使您能够正面应对网上隐私问题。
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