热门:人脸识别技术会带来一场个体隐私的沦陷吗

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9月12日，新一代iphone上市。 苹果公司这一新产品的最大亮点之一是新的认证系统“faceid”，即面部识别功能。 该功能被网络用户认为是“刷脸”，根据被称为“刘海儿”的“原深感照相机收集系统”的动作，传感器读取客户自己的脸的几何结构图，在a11仿生机器人的安全区内保护的数据

资料图：兰州火车站启用人脸识别系统，旅客采用人脸识别进站系统进站。 杨艳敏 摄

根据苹果企业提供的数据，face id的红外线发射机可以发送3万个检测点，以3d形式记录和识别客户的脸，像touch id (指纹认证)一样通常解锁手机，用苹果支付， 也就是说，到目前为止使用touch id的场景，face id也同样可以使用。

根据苹果公司的统计，iphone客户每天平均解锁80次手机。 使用面部识别解锁功能，可以大大简化解锁过程。

这样简单的开锁方法有安全隐患吗？ 苹果高层强调，面部识别解锁非常安全，手机以3d形式认证客户的面部，手机处于稳定状态，而且只有在客户直视镜头时才能解锁，系统不会被口罩和照片欺骗。 当客户移开眼睛或闭上眼睛时，屏幕会自动锁定。 您的面部新闻数据安全地存储在手机的本地存储设备中，不会进入云。

四十年擦脸的技术之路

面部识别是生物特征识别技术之一，意味着将生物(通常是人)的生物特征区分为各个人。 脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音、体型、个人习性(签名等)等生物特征的识别，都有相应的识别技术支持。 这些特征通常是天生的，因为具有唯一性，所以经常被视为方便的认证形式。

面部识别技术的研究始于1960年代。 最初，这项技术还不是完全自动化的。 程序计算五官之间的距离和比例，将得到的数据作为数据库中的现有参考值和对象，但程序操作者需要手动“锁定”眼睛、耳朵、鼻子、嘴等脸的特征。

到了1970年代，研究者制定了一套可以自动识别面部的程序。 这个程序利用头发的颜色和嘴唇的厚度等21个特定的脸部特征来判定脸部。 80年代末，根据某个划时代的研究，为了正确认识正常的脸，只需要不到100个特定变量。

随着20世纪90年代计算机技术的迅速发展，美军开始为反恐支持相关研究，面部识别技术从理论迅速落实到应用。 美国国防部资助的feret项目分别在1994年、1995年和1996年组织了三次面部识别评价，一些有名的面部识别算法都参加了测试，这三次评价直接推动了面部识别算法的改进。

“911”事件发生后，为了抑制恐怖主义攻击，美国更重视面部识别技术，在安全行业进行了更广泛的宣传。 在那之后的10年里，面部识别技术仅限于安防行业，没有实质性的突破。 民间市场也出现了这种产品，但大多集中在门禁、工作评定、监视系统等安全系统中。 唯一的例外是2006年，尼康企业首先将面部识别技术应用于产品，新相机在拍摄时可以自动搜索面部，对焦。

转机出现在移动网络时代，巨头们率先出手。 年末，Facebook ( Facebook企业)在美国发表了采用面部识别技术的“tag suggestions”功能，去年6月将该功能扩展到了美国以外的很多国家。 谷歌+也于去年12月在谷歌+加推出了同样的功能“find my face”，让客户可以使用面部识别功能，自动寻找朋友相册中的自己。

在随后的两年里，上述两家企业都想像谷歌去年收购的“匹兹堡模式识别”( pittpatt )一样，分别收购多家面部识别技术创业企业。 年，Facebook收购的以色列面部识别技术企业面部的目标是在没有标记的情况下自动识别照片中的人物，帮助客户进行照片分类。

年，芬兰创业企业uniqul推出了基于面部识别系统的支付平台。 付款对着pos机画面上的照相机打个头，点击“确定”即可。 uniqul就该技术申请了专利，以保护“军用级别算法”为荣。 这是世界上第一次将面部识别应用于支付行业。

年12月，facebook在纽约设立了深度学习人工智能实验室，招来了深度学习的祖先杨乐村。 随着他的推进，年facebook的deepface技术面部识别率的精度达到了97%。 年，yann lecun宣布，目前正在开发一个即使图像没有正面脸，也能从客户的发型、姿势、体型来评价身份的程序。 年初，谷歌以4亿美元收购了深度学习算法企业deepmind和图像分析企业jetpac，之后发布了面部识别技术facenet。

在中国，百度也于去年5月邀请深度学习行业的大牛吴恩达成立了深度学习研究院，并于去年推出了颜优产品。 年3月，马云在汉诺威的电子、新闻、通讯博览会上向德国首相默克尔和中国副首相麦凯展示了蚂蚁金服的smile to pay刷技术，为嘉宾从淘宝网购买了1948年汉诺威纪念邮票。

随着移动设备解决能力的提高，人脸识别技术迅速突破安全行业，涌向日常应用，在金融系统、娱乐等其他行业发酵，创造了巨大的商业价值。

目前，深度学习正在应用于人脸识别，深度学习融合了特征提取和分类两个步骤，利用神经网络黑匣子的特征，计算最佳的特征提取模式，直接跳过“特征提取影响识别结果”的缺陷，

面部识别技术的种类很多，但基础算法相似，识别图像的“多样化”和“准确度”才是衡量技术高低的重要标准。 只需将一定规模的训练数据“喂”给机器，提高其深入的学习能力，面部识别技术就能在实际应用场景中达到预期的效果。 这意味着为了提高算法的正确性，大量的数据存储是不可或缺的。

谁偷了我们的“面纹”

以百货公司内的监视摄像机为例进行说明，搭载了面部识别软件的计算机检测并识别百货公司内的影像，这种“刷面部”的原理很容易理解。 系统一发现可疑的“脸”，就会密切注意那个镜头的各个“脸”。 系统将图像中的脸调整到合适的大小和方向后，会更细致地识别，制作“面纹”。

面纹类似于指纹的原理。 也就是说，是可以区别脸部的一组组合特征。 每个人的眼睛、鼻子、嘴等脸特征之间的距离、面积、立场等几何关系各不相同，大眼睛、小鼻子、薄嘴唇的“面纹”与小眼睛、大鼻子、厚嘴唇的人的面纹不同。

可以验证“已知人”的身份，例如，以面纹和照片为对象，认证企业进入特定地区的员工。 面纹对数据库内的大量图像也能识别“未知人”。 但是，当光线发生变化，脸部隐藏外来物，表情发生变化时，特征的变化很大，一副墨镜就能很大程度上混淆脸部识别系统。

另外，对被认识的人的认识过程的协助度也是决定脸部认识成败的主要因素之一。 因此，识别有意识地进行脸部识别的人是比较简单的，例如在擦脸支付的情况下，客户为了容易进行软件识别，需要在适当的光线下直视照相机。

为了处理这些技术的难点，提高面部识别的正确性，开发或应用面部识别技术的企业积累了大量的数据，期待着系统的深入学习能力。 例如，作为美图秀秀的合作者，face++一加已经认识了10亿张以上的照片，现在也建立了数亿张照片的名人画廊。 facebook为了研究deepface技术，从4030个个体建立了440万张标签化的脸池。 facebook希望通过深入的学习算法调查客户在社会交流互联网上的行为和习性，正确推送新闻。

智能硬件、照相机随时随地收集我们的个人图像数据，但这样长期大规模积累客户数据必然与个人数据和隐私保护问题有关。

findface这个手机应用程序，客户通过面部识别技术，只有一张身体的照片，才能找到他在社会交流软件上的账号。 表面上来说，这是与朋友和同事联系的好方法，但这个程序容易被滥用，人们可能会错误地暴露和骚扰别人的身份。

年美国卡内基梅隆大学的教授发现，用谷歌的照片搜索匿名恋爱网站的顾客照片，就能得到这些顾客的真正消息。 迪斯尼受到顾客的投诉，擅自使用面部识别系统trapwire获取顾客的信用卡新闻，推送感兴趣的产品。

今年7月，沃尔玛开发了面部识别系统，识别顾客是否不愉快，并申请了专利。 最近，两名斯坦福大学的研究者开发了一套神经网络算法，可以通过人脸识别来评价一个身体的性取向，而且该算法测试结果的准确率达到了91%。 这项研究成果及其可能带来的歧视问题使平权组织和lgbtq集团感到不安。

面部识别技术与警察用手机摄像头、定位软件、支持实时跟踪的机器学习等其他技术组合采用，当然非常有利于打击犯罪，但我们通常生活中的隐私也随时暴露在公权力之下

迄今为止，欧美许多顾客权利组织都关注这个问题。 facebook和Google也分别在德国和法国吃了罚单。 欧洲监督机构在年5月生效的《通用数据保护条例》中嵌入了大致的一套，规定包括脸纹在内的生物新闻是其所有者，采用这些新闻必须得到本人的同意，欧盟对个人新闻的保护和监督管理曾经

“颜门”正在首都机场测试。

当然，也有专家说，现在的面部识别技术还很粗糙，大众不需要太紧张，太正会妨碍技术的迅速发展。 事实上，在某些情况下，你可以欺骗这些系统，让他们以为你看到或听到了实际上不存在的东西。

现在的谷歌研究者alexey kurakin等人的人工智能专家写道，神经网络中有安全漏洞。 只要非常细微地改变图像，神经网络就认为这个图像中含有实际上没有的东西。 这些变化人类肉眼也感觉不到。 有时变化只是在图像各处自由添加了一些像素。 例如，操作者可以改变大象照片中的几个像素，欺骗神经网络使其认为是“一辆车”。 研究者称这些为“对抗样本”。

但是，即使技术和法规水平还不成熟，人脸识别技术的广泛应用前景也得到了商界的认可。

在金融领域有充分的身份认证申诉，具有最广阔的市场前景，估计是“千亿级”市场。 事实上，中国移动支付企业对技术、安全、场景的诉求居世界前列，对技术的要求也越来越多，另外与身份认证相关的监督机构有十几个，大家的关注点和侧重点各不相同。

但是，具有“强制监督改革”习性的网络领域已经开始准备自己的标准，形成了国际市场普遍认可的fido、支付宝( Alipay )主导的IFA、微信支付的soter三大认证体系 随着最近ifaa、soter宣布开放身份认证能力，三大认证系统开始了正面游戏。

在娱乐社会的交流中，面部识别技术被应用于游戏角色的虚拟、vr/ar社会的交流、表情的交互或短片中，必然会产生新的玩法。 例如，最近的facebook有一个名为face dance的小游戏，类似于音乐类游戏。 后者在音符到达识别线之前按下正确的按钮，而face dance依赖于脸部识别，根据游戏的指示做出各种各样的表情。 在游戏过程中，照相机记录整个过程，让客人在社会交流网站上展示自己的“颜艺”，进入各种搞笑视频。

安全方面，百度ai机器人是与北京首都国际机场合作实施的。 百度颜门已经上传到首都国际机场运行控制中心进行测试，主要承担了大楼内办事员的出入卡、数据监视工作。 国际民用航空组织( icao )从2005年开始需要在118个成员国和地区阅读护照，脸部识别技术是最初发布的识别模式，明确了这项规定已经成为国际标准。

我们可以交换手机，对身份证和驾照撒谎，但现在的医疗技术不能“换脸”。 面部识别技术有广阔的前景，也潜在着安全上的担忧。 这项技术是成为新的人机交互革命的开始还是个人隐私的沦陷？ 我们会等的。

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