面部识别技术：你需要知道的所有信息

如果你曾经用面部扫描解锁手机，或在通过机场安检时被拍摄过面部图像，那你就已经体验过面部识别技术。面部识别技术正在快速增长，无论是其精细度还是普及度。继续阅读以了解面部识别是如何运作的，以及专用的隐私软件如何帮助保护你的身份。

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由 Samuel Kellett 撰写

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、识别或验证个人面部结构的方法。通过面部识别技术，可以生成一个独特的数字码，称为面部指纹 。这些面部指纹被存储在面部识别数据库中。如果你将一张照片输入数据库，系统会寻找任何匹配的面部指纹。

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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并存储面部数据，这些方法在准确性和效率上各不相同。在这里，我们将探讨面部识别的工作原理，以及生成的数据如何存储，通常谁可以访问这些数据。

面部识别的方法有三种：

• 传统面部识别： 从照片中识别个人。
• 3D面部识别： 使用3D扫描仪实时捕捉个体的面部特征。
• 生物特征面部识别： 分析独特的面部轮廓、特征和测量数据，以确定个体的身份。

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。

• 整体识别： 分析目标的整个面部，以找出与目标匹配的识别特征。
• 特征识别： 将面部的相关识别数据分离出来，然后将其应用于与潜在匹配进行比较的模板上。

在识别目标时，传统面部识别系统通常遵循以下步骤。

步骤1：检测

面部识别软件会检测图像中的面部——想想Facebook照片中标记时出现的小方框，或者手机摄像头对准照片时的小方框。

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，例如鼻子与嘴巴之间的距离、眉毛的大小、额头的宽度等众多属性。

这些独特的特征称为结点点 ，平均每张人脸大约包含80个这样的点。这些类比信息将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，以寻找匹配。

3D面部识别

3D面部识别方法涉及使用传感器以更精确地捕捉面部形状。

与传统面部识别方法不同，3D面部识别的精确度不受光线影响，扫描甚至可以在黑暗中进行。另一个优势在于3D面部识别可以从多个角度识别目标，而不仅仅是正面的视角。

iPhone X（及更高版本）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。

步骤1：检测

你的面部可以通过面部识别摄像头 直接捕获为3D图像（例如当你用手机进行面部扫描时），或通过扫描2D照片来捕获。

步骤2：对齐

面部识别软件现在会确定你的面部的位置和角度 以及其大小。只要你的面部在面对摄像头的90度范围内，3D面部识别软件可以识别它。

步骤3：测量

现在系统对你的图像进行检测，并测量（精度达到亚毫米）你的面部的特定形状 。一旦获得这个非常准确的测量，就会创建一个模板。

步骤4：表示

与传统面部识别的分析步骤相似，系统现在基于你的面部特征创建了独特的模板并将其转换为代码 。

步骤5：匹配

如你所想，匹配步骤涉及在数据库中搜索以寻找匹配 你新生成的模板。如果被检索的数据库是由3D图像组成的，则可以直接进行匹配，不需要额外的步骤。

如果数据库中同时存在2D图像，软件则使用算法将你的3D面部图像转换为2D以寻找匹配。

步骤6：验证或识别

现在，根据情况，3D面部识别软件可以选择验证或识别你。验证 用于确认你的身份，将你的扫描与确认你是谁的图像（如驾驶执照照片）进行匹配。

该软件还可以用来识别 某人，在这种情况下，扫描将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

皮肤和面部生物识别是面部识别领域正在发展的一个类别，可以显著提高面部识别技术的准确性。一种皮肤质地分析专注于某个人的皮肤区域，利用算法进行极其细微的测量，以测定线条、纹理和毛孔。

生物特征面部识别分析的准确性如此之高，它甚至可以。

面部识别数据的存储方式及其位置

面部识别数据很可能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，包括指纹和面部指纹。这些数据存储在设备本身，因此你的生物识别资料可以在不将数据发送到外部来源的情况下得到验证。

但即使苹果和三星不一定有你面部指纹存放在一个庞大的数据库中，仍然有相当大的可能性它在某个地方存在。

许多执法机构拥有面部识别数据库。在美国，FBI拥有一个不断扩大的数据库，可以。中国最近对那些想要移动数据计划的人，该国还维护著一个用于识别或验证约。

市场上还有一些公众面部识别数据库可以免费访问，但与私人或官方数据库相比，图像的总数有限。

与面部识别数据库相关的一个令人生畏的发展是数据经纪公司 如，该公司声称拥有超过30亿张从社交媒体、工作记录和各类新闻网站收集的图像。

不仅收集图像。几乎你的所有上网行为——从你观看的内容到你购买的产品，再到你访问的网站——都被广告商通过cookies进行追踪。这些信息通常会这样的方式获得的信息都与相结合，这是一种更深入的在线追踪方式，利用隐藏脚本通过浏览器和计算机的独特特征来识别你。

浏览器指纹识别利用你的浏览器设置、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，来开发可以以极高的准确性识别你的个人资料。

你可以通过使用集成了反指纹识别技术的来打乱和防止这类数据收集。Avast安全浏览器 专门设计用来阻挡侵入式的网页追踪器，干扰浏览器指纹识别脚本，并屏蔽广告。为了获得真正的私人网页体验，今天就试用我们的免费安全浏览器吧！

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面部识别技术是否真的准确？

在过去几年中，面部识别技术的准确性有了很大改进。2014年，表现最佳的算法的错误率为4.1%；到2020年，最佳算法报告的错误率仅为。但这项技术仍然存在著重大的（且非常显著的）缺陷，特别是与种族和性别有关。

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则不然。

随著这项技术迅速变得普遍，我们有必要问自己：面部识别的准确性到底如何？如果分析的图像非常清晰，则可以以高达99.97%的准确性进行识别。

但图像通常不会完美清晰。在现实世界中，照片常常是在不理想的条件下拍摄的（光线不好、面部角度不佳等），因此容易出现错误的面部识别匹配。

准确性方面的两个主要问题是种族和性别。研究表明，面部识别在识别白人男性时非常准确，但在识别女性或有色人种方面则不如预期。事实上，根据，当面部识别算法试图匹配深色皮肤女性时，错误率高达34.7% ！而白人男性的最大错误率仅为微不足道的0.8%。

面部识别技术的用途

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，从执法机构到机场安全再到智能手机及其他消费技术。以下是面部识别技术的一些应用示例。

智能手机中的面部识别摄像头

新款智能手机可通过面部识别软件解锁。与指纹扫描选项类似，使用面部指纹使得黑客变得非常困难——除非有人能将你的手机对准你的脸。在美国于2019年被视为不合法的警察战术。

机场安检

全球机场都在使用面部识别技术。通过面部识别验证乘客的身份可以创造更快速、更流畅的机场安检程序，尽管仍存在隐私问题。

执法机构

如前所述，面部识别在执法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相关人员。

疾病识别

美国国立人类基因研究所成功利用面部识别技术来诊断一种叫做迪乔治综合症的疾病，使得早期识别这种疾病变得更加可能。在他们的小型研究中，种族识别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他们宠物的照片。如果宠物失踪，公司可以利用面部识别技术在当地动物收容所寻找匹配。

面部识别技术的历史

让我们简要了解面部识别技术的历史时间线。

公元前3993年

面部识别技术迈出了第一步，人类制造了首面镜子，即抛光的黑曜石板。

好吧好吧，跳到后面的发展……

1962–1964年

领导一个团队，研究计算机是否能认识人脸。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面部进行比较。这项实验并未成功，但这一点子展现了潜力，并激发了对面部识别软件的兴趣。

1970年代

布莱德索的工作得到的基础，后者为计算机开发了21个具体的面部标记。但不幸的是，像他们之前的努力一样，他们受到当时技术的限制，需要大量手动计算。

1988–1991年

本征脸！ 抱歉，这只是我喜欢喊的有趣词。1988年，苏罗维奇和柯比提出了“本征脸”的概念，本征脸基本上是通过研究众多其他面孔所建立的标准化面孔。这是面部识别的第一次整体（全脸）方法。

1991年，特克和佩特兰德在此基础上进行扩展，发现了一种检测图像中面部的方式。尽管这些实验在当时的技术条件下也有所限制，但仍然显示出成功。如今，本征脸仍然被视为某些面部识别方法的基准比较。

1990年代至2000年代

世纪之交，面部识别技术出现了几项进展。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，目标是建立一个面部识别数据库。

随后，在2000年代初期，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

在这一年，面部识别技术开始蓬勃发展。，在用户上传照片时进行标记。

2017年

苹果宣布iPhone X将包括Face ID，这是他们自己的面部识别软件，允许用户仅通过注视即可解锁手机。2017年还见证了上述的ClearviewAI的诞生，以及其来自互联网的超过30亿张照片的数据库。

相关的隐私问题

面部识别技术确实可以实现惊人的成果，但也引发了许多可以理解的担忧，即面部扫描可能被滥用或导致错误匹配。幸运的是，还有许多方法能保护你的数据。

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判别员工是否遵守。这项技术在欧洲和美国的酒店和餐厅中秘密使用，引发了隐私方面的担忧。

在中国，监控技术如面部识别被。中国政府亦向全世界的专制政府出售其监控工具，包括委内瑞拉和津巴布韦。

IBM已表示不再开发或提供面部识别技术。谷歌不会提供面部识别，直到可以制定防止滥用的政策。甚至，这是由于准确性和种族偏见方面的担忧。

你如何保护自己？

如果面部扫描让你感到不太安乐，这里有几个简单的方法可以减少你被加入数据库的机会。

• 选择退出Facebook的面部识别。 你可以，这样Facebook的面部识别软件将不再识别你。当你选择此选项时，Facebook也会删除它拥有的你的面部模板。
• 不要让自己变成外星人或狗。 虽然他们的面部过滤技术不如面部识别算法那么深入，但如果像这样的应用想要的话，还是有可能用数百万的面部扫描数据做一些可疑的事。，令人关切的是它们的使用条款赋予该公司随意使用上传照片的权利。
• 使用加速器（虚拟私人网络）保持网上匿名。 加密有关你网上活动的数据并，这有助于掩藏你的身份，避免恶意行为者，甚至是你的ISP（网际网路服务提供商）。通过这样做，你可以，并限制可以与你图像联系在一起的信息量 。

不过，即使使用，你在网上上传自己图像时还是应该保持警惕。正如网上的一句常话所说，“互联网是永恒的。”

使用Avast BreachGuard保护你的数据

数据经纪公司、企业等收集有关每个人的资料，包括你，并将这些数据出售给市场营销人员、广告商及其他希望使用聚合或个人化见解的参与者。若这还不够糟糕，数据经纪人的数据库可能会泄漏，数据可能会在。

通过联系已知数据经纪人来要求他们从其登记簿中删除你的数据，让你对网上数据掌握更多控制。同时，它持续监控暗网市场，并提醒你任何个人信息泄漏的情况，使你能够勇敢面对在线隐私问题。

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