面部识别技术:

你需要知道的一切

如果你曾经使用面部扫描解锁手机,或在机场安检时被拍摄过面部影像,那么你已经对面部识别技术有所体验。面部识别技术正在迅速增长,无论是在复杂性还是普及度上。继续阅读,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你的身份。

面部识别技术如何运作

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撰稿人:Samuel Kellett
发布日期: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绘制、识别或验证个人的面部结构的方法。通过面部识别技术,可以创建一个唯一的数字代码,称为面部特征图(faceprint)
。这些面部特征图存储在面部识别数据库中。如果你将一张照片输入数据库,它会寻找任何已存储的匹配面部特征图。

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面部识别是如何运作的?

随著面部识别技术的发展,多种方法逐渐出现来绘制面部并以不同的准确性和效率存储面部数据。在这里,我们将探讨面部识别的工作原理,以及所产生的数据如何存储以及谁通常可以访问这些数据。

面部识别的方法有三种:

  • 传统面部识别: 通过照片识别一个人。

  • 3D面部识别: 使用3D扫描仪即时捕捉一个人的面貌。

  • 生物识别面部识别: 分析独特的面部轮廓、特征和测量,以确定某人的身份。

传统面部识别

传统面部识别可分为两个主要类别: 全体方法和特征基础方法。

  • 全体方法(holistic)面部识别 分析对象的整个面部,寻找匹配目标的识别特征。

  • 特征基础面部识别 首先将相关的识别数据从面部分离出来,然后将其应用于一个模板,与潜在的匹配进行比较。

传统面部识别系统通常需要经过以下步骤来识别目标。

步骤1:检测

面部识别软件在一张图片中检测到你的脸——想想当你标注Facebook照片时出现的小方框,或在你的手机相机对准一张图片时所显示的小方框。

步骤2:分析

面部识别算法被用来识别你的独特面部生物特征和特征,例如鼻子和嘴巴之间的距离、眉毛的大小、额头的宽度以及其他许多属性。

这些独特的特征称为节点点(nodal points)
,平均每张人的脸大约包含80个节点点。这些类比信息会被转换为数字代码以形成你的面部特征图

步骤3:识别

面部识别软件现在可以将你的面部特征图与数据库中的其他面部特征图进行比较,以找到匹配。

面部识别软件将你的面部特征图与数据库中的其他进行比对。

3D面部识别

3D面部识别方法涉及使用传感器精确捕捉面部形状。

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,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
,而不仅仅是正面影像。

iPhone X(及以后版本)配备了Face ID技术,这依赖于3D面部识别来识别其拥有者。

3D面部识别过程主要包括六个步骤。

步骤1:检测

你的脸可以像面部识别相机 (例如在你用手机扫描面时)一样,直接捕获为3D图像;或者也可以通过扫描2D照片来捕获。

步骤2:对齐

面部识别软件现在确定你面部的角度和位置 ,以及其大小。只要你的脸面朝相机有90度以内的角度,3D面部识别软件就能识别。

步骤3:测量

在检测到你的图像后,系统测量(精确到亚毫米级)你的脸部形状 。一旦拥有这个非常准确的测量结果,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类似,系统现在基于你的面部特征创建的独特模板,将其转换为代码

步骤5:匹配

正如你想像的,匹配步骤涉及在数据库中搜索以找到匹配你的新转换模板的图像 。如果被搜索的数据库完全由3D图像组成,则可直接进行匹配。

如果数据库中还包括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。

步骤6:验证或识别

根据具体情况,3D面部识别软件可以对你进行验证或识别。验证 是用来确认你的身份,将你的扫描与能确认你身份的图像进行匹配(如驾驶执照照片)。

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

生物识别面部识别

皮肤和面部生物识别是面部识别领域的一个新兴方向,能显著提高面部识别技术的准确性。皮肤纹理分析专注于人皮肤的一部分,利用算法对皮肤的线条、纹理和毛孔进行极为细致的测量。

生物识别面部识别分析的准确度之高,甚至可以。

面部识别数据如何存储——在哪里?

面部识别数据现在可能就在你手中或口袋里。许多智能手机都包含生物识别登录选项,包括指纹和面部特征。这些数据是存储在设备本身上的,因此你的生物特征可以被验证而无需将数据发送到外部来源。

不过,即便苹果和三星不一定将你的面部特征存在一个庞大的数据库中,但在某个地方,它很可能是存在的。

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。中国最近已经,对那些想要使用移动数据套餐的人来说,该国也保持著一个用于识别或验证其约14亿名公民的面部识别数据库。

还有一些公共的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,其图像总数有限。

关于面部识别数据库的一个令人担忧的新发展是有关数据经纪公司 的,例如,该公司拥有超过三十亿张从社交媒体、就业记录和新闻网站获取的图像。

不仅仅收集图像。几乎你在网上的所有行为——从观看的内容到购买的商品,再到访问的网站——都会被广告商使用cookies进行追踪。这些信息通常会与结合,这是一种更深层的网上追踪形式,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。

浏览器指纹技术涉及使用你的浏览器设置、默认语言和时区、安装的浏览器扩展、操作系统、图形卡以及许多其他属性来形成一个可以以极高准确度识别你的个人资料。

你可以通过使用包含反指纹技术的来干扰和防止这类数据收集。Avast安全浏览器
是专为防止侵入式网络追踪器、迷惑浏览器指纹脚本和阻止广告而设计的。欲获得真正私密的网络体验,请尝试我们的免费安全浏览器。

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面部识别技术真的准确吗?

面部识别技术在过去几年中有了相当大的进步。2014年,表现最佳的算法的错误率为4.1%;而到了2020年,最佳算法报告的错误率仅为。但这项技术仍然存在著关于种族和性别等方面的重大(且高度重要的)缺陷。

面部识别对于识别白人男性来说非常准确,但对于女性或有色人种的准确性则较低。

随著这项技术迅速变得无处不在,了解面部识别究竟有多准确是很重要的。如果分析的图像非常清晰,则对象可以以高达99.97%的准确度被识别。

但实际上,图像往往难以做到完美清晰。在现实世界中,照片常常是在不理想的条件下拍摄的(光线差、面部角度不佳等等),因此很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。研究发现,面部识别对于识别白人男性是非常准确的,而对于女性或有色人种的准确度则较低。事实上,一项,当面部识别算法尝试匹配深肤色女性时,错误率高达34.7%
!这与匹配白人男性的错误率,仅为极小的0.8%形成鲜明对比。

面部识别用于什么?

随著,各行各业都看到了这项技术的潜力。面部识别软件有多种用途,从执法、机场安检到智能手机及其他消费技术。以下仅是面部识别技术的一部分应用范例。

智能手机中的面部识别相机

较新的智能手机能使用面部识别软件解锁。类似于指纹扫描选项,使用面部特征图可以使得你的手机非常难以被——除非有人能将你的手机对准你的脸。在美国于2019年被视为非法的警务行为。

机场安检

全球机场都在使用面部识别技术。通过面部识别登记乘客,可能会使机场的安检流程变得更快速、更流畅,尽管这也引发了隐私方面的担忧。

执法机构

正如前面提到的,面部识别技术在警方工作中变得越来越流行。执法机构利用各种数据库来识别和验证目标人物。

识别疾病

美国国立人类基因组研究所成功利用面部识别来诊断一种名为迪乔治综合症的病,使得早期识别该病的可能性提高。在他们的小型研究中,该病的识别算法能够以诊断该疾病。

找回宠物

是一个专注于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。如果宠物丢失,该公司可以利用面部识别在当地动物收容所寻找匹配。

面部识别技术的历史

让我们简要回顾一下面部识别技术的历史时间线。

公元3993年

面部识别开始其初步步骤,黑曜石被磨光以形成第一面镜子。

好的,好的,跳过这部分…

1962–1964年

领导了一个团队,研究计算机是否能识别人脸。为此,他教一台计算机识别面部特征,然后测量这些特征并将其与其他脸部进行比较。这个实验并不成功,但这个想法显示了潜力,并引发了对面部识别软件的兴趣。

1970年代

布莱德索的工作为所延续,他们开发了21个特定的面部标记供计算机进行识别。不幸的是,像布莱德索之前一样,他们也受限于当时的技术,需要大量手动计算。

1988–1991年

特征矩阵面孔!
抱歉,这只是个有趣的词。在1988年,苏罗维奇和柯比提出了“特征矩阵面孔”的概念,这基本上是通过研究大量其他面部而构建的标准化面孔。这是面部识别的第一种全貌(holistic)方法。

在1991年,特克和潘特兰扩展了这一工作,发现了一种检测图像中脸部的方式。虽然这些实验仍受限于当时的技术,但也显示了成功。今天,在某些面部识别方法中,特征矩阵面孔仍被视为基准比较。

1990年代至2000年代

在上世纪末,面部识别技术发生了一系列进展。1993年,国防高级研究计划局(DARPA)和国家标准技术研究所(NIST)启动了FERET计划,以建立一个面部识别数据库。

随后在2000年代初,国家标准技术研究所推出了一系列评估,称为。这些对面部识别数据库的独立评估至今仍在使用。

2010年

这里是事情真正开始起飞的时候。,提供标记用户的功能,即当他们(或其他人)上传照片时。

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,允许用户只需看著手机便可解锁。2017年也见证了ClearviewAI的诞生,该公司拥有超过三十亿张从互联网获取的照片。

相关的隐私担忧

确实可以通过面部识别实现许多令人惊叹的功能,但也存在许多可以理解的担忧,即面部扫描可能被误用或导致错误配对。幸运的是,有几种方法可以保护你的数据。

面部识别和监控技术的风险

在COVID-19大流行期间,面部识别技术被用来确定员工是否遵循。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,面部识别等监控技术已被用来。中国政府还向世界各地的专制政府出售其监控工具,包括委内瑞拉和津巴布韦。

政府可以使用面部识别技术来监视他们的公民。

IBM表示将不再发展或提供面部识别技术。谷歌在能够制定防止滥用的政策之前不会提供面部识别技术。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,以下是几个简单的方法,可以降低你被添加到数据库的机会。

  • 退出Facebook的面部识别。 你可以,使自己的面部识别软件不再识别你。选择此选项后,Facebook也会删除其为你拥有的面部模板。

  • 停止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先进,但如果他们愿意,这种类型的应用可以随意使用他们数以百万计的脸部扫描。中因一项“使用户变老”的过滤器引发了轩然大波,并令人担忧的是,他们的使用条款赋予该公司以其所见方式使用上传照片的权利。

  • 使用VPN(虚拟私人网络)保持在线匿名。加密与你的在线活动相关的数据,并,这有助于防止恶意行为者的身份明确。这样一来,你可以,并限制可以与你的图像相关联的信息量

但是,即使使用,在上传自己的图片至网路时,你仍然应该保持警惕。正如网上人们常说的,“互联网是永恒的。”

使用Avast BreachGuard在线保护你的数据

数据经纪公司、公司和其他实体会收集每个人在网上的资料,包括你。而这些数据会被出售给市场营销商、广告商和其他相关人员,用于使用聚合或个性化的见解。仿佛这已经不够糟糕,数据经纪公司的数据库有可能被曝光,导致数据在上出售。

可通过联系已知的数据经纪公司,要求他们从其登记表中删除你的数据,让你对自己的在线数据拥有更多控制权。同时,它还能在深网市场上进行监控,并在你的个人信息泄漏时及时通知你,使你能够直接面对在线隐私问题。

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