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如果你曾经使用面部扫描解锁手机，或是在经过机场安检时被拍摄过面部影像，那么你就已经接触过面部识别技术。随著技术的不断成熟和普及，面部识别正迅速增长。继续阅读以了解面部识别的工作原理以及专门的隐私软体如何帮助保护你的身份。
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撰文：Samuel Kellett发布日期：2021年1月20日审稿人：Antoinette Cocorinos
面部识别或称为面部辨识技术是一种用来映射、识别或验证个人的面部结构的方法。利用面部识别技术，可以生成独特的数字代码，称为面部印记。这些面部印记会存储在面部识别资料库中。如果你将一张照片输入该资料库，它会寻找与其存储的任何匹配面部印记。
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随著面部识别技术的演变，多种方法相继出现，用来映射面部并存储面部数据，准确性和效率各异。在这里，我们将探讨面部识别的运作方式，以及生成的资料如何储存，通常由谁访问。
面部识别有三种方法：
传统面部识别： 从照片中识别个人。
3D面部识别： 利用3D扫描仪即时捕捉人物的面貌。
生物识别面部识别： 通过分析独特的面部轮廓、特征和测量来确定某人的身份。
传统面部识别可分为两个主要类别：整体性和特征基础。
整体性面部识别 分析整个面部以找出与目标匹配的识别特征。
特征基础面部识别 则将相关的识别数据从脸上分离，然后将其应用到一个模板上，与潜在匹配进行比较。
要识别一个目标，传统的面部识别系统通常要经过以下步骤：
第一步：检测面部识别软体在影像中检测你的面部想想你在Facebook照片中标注人时出现的小方格，或是当你对准手机镜头拍照时出现的方格。
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和特征，例如鼻子和嘴巴间的距离、眉毛的大小、额头的宽度以及其他众多属性。
这些独特的特征称为节点点，一个平均的人脸大约包含80个节点点。这些类比资讯会被转换为数位代码，形成你的面部印记。
推特专用加速器第三步：识别面部识别软体现在可以将你的面部印记与资料库中其他面部印记进行比较以寻找匹配。
3D面部识别方法涉及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的是，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。另一个3D面部识别的优点是，它可以从多个角度识别目标，而不仅仅是正面轮廓。
iPhone X及后续版本配备了Face ID技术，利用3D面部识别来识别其主人。
3D面部识别过程分为六个主要步骤。
第一步：检测你的面部可以由面部识别摄像头直接捕获为3D图像例如，在手机上进行面部扫描时，或通过扫描2D照片捕获。
第二步：对齐面部识别软体现在确定你的面部位置和角度，以及其大小。只要你的脸朝向摄像头不超过90度，3D面部识别软体就能识别它。
第三步：测量一旦检测到了你的图像，系统就会测量精确到亚毫米面部的特定形状。获得相当准确的测量后，便会创建一个模板。
第四步：表示类似于传统面部识别的分析步骤，系统现在根据你的面部特征生成的独特模板并将其转换为代码。
第五步：匹配正如您所想象的，匹配步骤涉及在资料库中搜寻以寻找与您新转换的模板相匹配的资料。如果被搜寻的资料库完全由3D图像组成，则可以直接进行匹配。
如果资料库中也包含2D图像，则软件使用算法将你的3D面部图像转换为2D，以寻找匹配。
第六步：验证或识别现在，根据情况，3D面部识别软体可以验证或识别你。验证用于确认你的身份，将你的扫描与确认你身份的图像例如驾驶执照照片进行匹配。
该软体也可以用于识别某人，将扫描与资料库中的所有照片进行比较以寻找可能的匹配。
皮肤及面部生物识别是面部识别领域的一个新兴领域，能显著提高面部识别技术的准确性。皮肤质量分析专注于某人的皮肤区域，利用算法对皱纹、纹理和毛孔进行非常微小的测量。
生物识别面部识别分析的准确性高得惊人，甚至可以辨认出同卵双胞胎。
面部识别资料很可能就在你手上或口袋里。许多智能手机包括生物识别登录选项，包括指纹和面部印记。该资料存储在设备本身，因此可以在不将数据发送到外部源的情况下验证你的生物识别。
但是，即使苹果和三星并不一定拥有你面部印记的庞大资料库，仍有相当大的机会它随时都可能在某个地方被存取。
许多执法机构拥有面部识别资料库。在美国，FBI拥有一个不断增长的资料库，能够匹配超过64亿张照片。中国最近强制要求面部扫描的用户使用手机数据套餐，并且该国还保留了用于识别或验证其14亿公民的面部识别资料库。
还有一些公共面部识别资料库可以免费访问，尽管与私有或官方资料库相比，它们的图像数量有限。
与面部识别资料库有关的一个更加令人担忧的发展是数据经纪公司，例如Clearview AI，它的资料库超过30亿张从社交媒体、就业记录与新闻网站收集的影像。
数据经纪人不仅收集图像。他们几乎追踪你所有在线行为从你观看的内容到你购买的商品、以及你访问的网站广告商使用Cookies进行追踪。这些信息通常会与浏览器指纹资料结合，这是一种更深层次的在线追踪方法，通过隐藏的脚本识别你浏览器和计算机的独特属性。
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面部识别技术的准确性在过去几年有所改善。2014年，表现最佳的算法错误率为41；而到2020年，最佳算法报告的错误率仅为008。但该技术仍然存在关键且高度重要缺陷，特别是与种族和性别有关的。
面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准确性较低。
随著这项技术迅速变得无所不在，我们必须问自己：面部识别的准确性到底如何？若分析的图像非常清晰，则对象的识别准确度可高达9997。
但图像通常不会完全清晰。在现实生活中，照片往往是在不理想的条件下拍摄的光线差、面部角度尴尬等，容易导致错误的面部识别匹配。
准确性的最大问题之一是种族和性别。事实证明，面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准确性较低。实际上，2018年麻省理工学院的一项研究发现，当面部识别算法试图匹配深色肤色女性时，错误率高达347！相比之下，匹配白人男性的最大错误率仅为08。
随著面部识别技术的普及，显然许多行业都看到了这一技术的潜力。面部识别软体的用途范围广泛，从执法到机场安检，再到智能手机和其他消费技术。以下是面部识别技术众多应用中的几个。
较新的智能手机可以使用面部识别软体解锁。类似于指纹扫描选项，使用面部印记让手机难以被黑客入侵除非有人能将你的手机对准你的脸。使用面部识别强行解锁手机在2019年被判定为美国警方不合法的战术。
世界各地的机场都在使用面部识别技术。透过面部识别进行乘客检查可以促成更快、更顺利的机场安检程序，尽管隐私问题仍需关注。
如前所述，面部识别在警务工作中的应用越来越流行。执法机构使用各种资料库来识别和验证相关人士。
美国国立人类基因组研究所成功利用面部识别诊断一种称为DiGeorge综合征的疾病，从而提高了该疾病的早期识别机会。在他们的小规模研究中，该种族识别算法的准确率达到966。
FindingRover是一款专注于动物的面部识别应用。宠物主人可以注册并上传他们宠物的照片。如果宠物失踪，公司可以使用面部识别技术在当地动物收容所寻找匹配的照片。
让我们回顾一下面部识别技术的历史简介。
面部识别的初步步骤，黑曜石被打磨形成第一面镜子。
好吧，这里有点跳过历史了
Woodrow W Bledsoe带领一个团队试图确定电脑是否能识别人类面孔。为此，他教会电脑识别面部特征，然后测量这些特征并与其他人脸进行比较。虽然实验没有成功，但这一想法显示出潜力，引起了人们对面部识别软体的关注。
Bledsoe的研究工作由Goldstein、Harmon和Lesk所倡导，他们为电脑开发了21个特定面部标记。不幸的是，与Bledsoe一样，这些研究者也受到当时技术的限制，需要进行大量人工计算。
特征脸！ 抱歉，这只是个好玩的词。在1988年，Surovich和Kirby提出了“特征脸”这一概念，实际上是从数个其他脸部研究中建立的标准化面孔。这是第一个整体整个面部的面部识别方法。
在1991年，Turk和Pentland扩展了这一工作，发现了在图像中检测面部的方法。尽管这些实验因技术的可用性同样受到限制，但均有一定程度的成功。至今，特征脸仍被认为是某些面部识别方法中的基准比较。
在上个世纪之交，面部识别技术经历了几次进步。1993年，国防高级研究计划署DARPA与国家标准技术研究所NIST启动FERET计划，旨在建立面部识别资料库。
稍后，在2000年代初期，国家标准技术研究所推出了一系列评估，称为面部识别供应商测试。这些对面部识别资料库的独立评估至今仍在使用。
事情开始飞速发展。Facebook推出面部识别软体标注用户照片。
苹果宣布iPhone X将包含Face ID，这是一套能让用户仅仅通过凝视手机来解锁的面部识别软体。2017年也标志著Clearview AI的成立，该公司拥有超过30亿张从互联网收集的照片资料库。
虽然面部识别技术可以完成令人惊讶的事情，但也有许多合乎情理的担忧，即面部扫描可能会被滥用或导致错误匹配。幸运的是，有一些方法可以保护你的数据。
在COVID19大流行期间，面部识别技术被用来确定员工是否遵循口罩规范。这项技术在欧洲及美国的酒店和餐厅被秘密使用，引发了批评者的隐私担忧。
在中国，监控技术如面部识别已被用来追捕和定罪宗教少数民族。中国政府也将其监控工具销售给世界各地的专制政权，包括委内瑞拉和津巴布韦。
IBM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，直到能够制定防止滥用的政策。甚至亚马逊也对警方使用其面部识别软体进行了为期一年的禁令，原因是该技术的准确性和种族偏见的担忧。
如果面部扫描让你有些不安，有几件简单的事情可以减少被添加到资料库的机会。
选择退出Facebook的面部识别。 你可以更改Facebook设置，使自己不再被Facebook的面部识别软体识别。当你选择此选项时，Facebook也会删除该面部模板。
别再把自己变成外星人或狗。 虽然Snapchat曾表示它的面部过滤技术并未达到面部识别算法的程度，但让用户上传面部照片的应用程序如果想要，可以随心所欲地利用其数以百万计的面部扫描。去年因一个增龄滤镜而引起关注的Face App，其使用条款允许该公司随意使用上传的照片。
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