面部识别技术:

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您需要了解的一切

如果您曾经使用面部扫描解锁手机,或在通过机场安检时被拍摄面部影像,那么您就有过一些面部识别的经历。面部识别技术正在快速增长,无论是在其复杂性还是受欢迎程度上。继续阅读以了解面部识别的运作原理,以及专用的隐私软体如何帮助保护您的身份。

面部识别技术的运作方式

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作者: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(或面孔识别)技术是一种用于绘制、识别或验证个人面部结构的方法。通过面部识别技术,可以创建一个唯一的数字代码,称为面部指纹
。这些面部指纹会储存在一个面部识别数据库中。如果您将一张照片输入数据库,它将查找任何有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发展,出现了多种方法来映射面部并以不同的准确性和效率储存面部数据。接下来,我们将探讨面部识别的运作原理,以及所生成数据的储存方式和通常可访问这些数据的人。

面部识别有三种方法:

  • 传统面部识别 :从照片中识别一个人。
  • 3D面部识别 :使用3D扫描仪实时捕捉个体的外观。
  • 生物识别面部识别 :分析独特的面部轮廓、特征和测量数据,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:整体识别和特征识别。

  • 整体识别 会分析受试者整个面部,寻找与目标相匹配的识别特征。

  • 特征识别 会将相关的识别数据从面部分离,然后将其应用于与潜在匹配的模板进行比较。

为了识别目标,传统面部识别系统通常遵循以下步骤。

第一步:检测

面部识别软体会在图像中检测您的面部——想想当您标注Facebook照片时出现的小方框,或是您的手机相机在对齐拍照时的方框。

第二步:分析

面部识别算法用于识别您的独特面部生物特征和特征,例如鼻子和嘴之间的距离、眉毛的大小、额头的宽度以及众多其他属性。

这些独特特征称为节点点 ,平均每张人脸大约包含80个节点点。这些类比信息会转换成数位代码,形成您的面部指纹

第三步:识别

面部识别软体可以现在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。

面部识别软体将您的面部指纹与数据库中的其他指纹进行匹配。

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照影响,扫描甚至可以在黑暗中进行。3D面部识别的另一大优势是,它可以从多个角度识别目标
,而不仅仅是正面视角。

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

3D面部识别过程分为六个主要步骤。

第一步:检测

您的面部可以通过面部识别摄像头 直接捕捉为3D图像(例如在您使用手机进行面部扫描时),或者可以通过扫描2D照片来捕捉。

第二步:对齐

面部识别软体现在确定您的面部的位置和角度 ,以及其大小。只要您的面部面向摄像头的角度在90度以内,3D面部识别软体就可以识别它。

第三步:测量

在检测到您的图像后,系统测量(精确到毫米以下)您的面部特定形状 。一旦得到了非常精确的测量结果,就会创建模板。

第四步:表示

与传统面部识别的分析步骤类似,系统现在根据您的面部特征创建的独特模板转换为代码

第五步:匹配

正如您可能想得到的,匹配步骤涉及在数据库中寻找您的新转换模板的匹配项 。如果搜索的数据库完全由3D图像组成,则可以直接匹配,而不需要额外步骤。

如果数据库中还有2D图像,软体则使用算法将您的3D面部图像转换为2D以寻找匹配。

第六步:验证或识别

依据情况,3D面部识别软体可以进行验证或识别。验证 用于确认您的身份,将您的扫描与验证您身份的图像进行匹配(如驾驶执照照片)。

该软体也可以用于识别 一个人,这时扫描会与数据库中的所有照片进行比较,以查找可能的匹配。

生物识别面部识别

皮肤和面部生物识别技术是面部识别领域中新兴的技术,能够显著提高面部识别技术的准确性。皮肤质地分析专注于个体皮肤的某一部分,使用算法对线条、纹理和毛孔进行非常细微的测量。

生物识别面部识别分析的准确性如此之高,以至于可以区分快速相似的。

面部识别数据的储存与位置

面部识别数据现在很可能就在您的手中或口袋中。许多智能手机都包含生物识别登录选项,包括指纹和面部指纹。这些数据储存在设备本身中,因此您的生物识别数据可以在不将数据发送到外部来源的情况下进行验证。

尽管苹果和三星不一定将您的面部指纹存放在大数据库中,但有相当大的机会它存在于某个地方。

许多执法机构拥有面部识别数据库。在美国,联邦调查局(FBI)拥有一个不断增长的数据库,可以。中国最近才能获得移动数据计划,并且该国还拥有用于识别或验证约的面部识别数据库。

还有一些公共面部识别数据库可供免费访问,尽管与私人或官方数据库相比,图像总数有限。

关于面部识别数据库的一个令人担忧的发展是数据经纪公司 ,例如,该公司拥有超过三十亿张从社交媒体、就业记录和互联网新闻网站上抓取的图像。

不仅收集图像。几乎您在网上的所有行为——从您观看的内容到您购买的商品再到您访问的网站——都被广告商通过cookie进行追踪。这些信息往往与结合,这是一种通过使用隐藏脚本来根据您的浏览器和计算机的独特属性进行识别的更深层形式的在线追踪。

浏览器指纹识别涉及使用您的浏览器设置、预设语言和时区、已安装的浏览器扩展、操作系统、显示卡和许多其他属性来开发一个可以非常准确地识别您的个人资料。

您可以通过使用,该浏览器包含防指纹识别技术,来干扰和防止这类数据收集。Avast 安全浏览器
特别设计用来防止侵入性的网站追踪,混淆浏览器指纹识别脚本,并封锁广告。要获得真正私密的网页体验,今天就来试试我们免费的安全浏览器。

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面部识别技术的准确性如何?

过去几年,面部识别技术的准确性已经大幅提高。
2014年,性能最好的算法的错误率为4.1%;到了2020年,最佳算法的错误率仅报告为。但这一技术仍然存在关键(且相当显著)的不足之处,尤其是与种族和性别相关的问题。

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则较差。

随著技术快速普及,我们有必要问自己:面部识别到底有多准确?如果被分析的图像非常清晰,该对象的识别准确度可达99.97%。

但图像不会总是完全清晰。在现实中,照片通常是在不理想的条件下拍摄的(光线不足、面部姿态尴尬等),会轻易产生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。结果发现,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度则较低。事实上,一项发现,当面部识别算法试图匹配深色皮肤的女性时,错误率高达34.7%
!这与匹配白人男性时的最高错误率相比,仅为0.8%。

面部识别的应用

随著,各行各业都对这项技术抱有很大的希望。面部识别软体有许多用途,范围从执法到机场安检,再到智能手机和其他消费科技。以下只是面部识别技术的众多应用中的一部分。

智能手机中的面部识别摄像头

较新的智能手机可以使用面部识别软体解锁。这与指纹扫描选项类似,通过使用面部指纹使得您的手机非常难以被——除非有人能够将手机放到您面前。根据2019年的法庭裁决,警方以面部识别来强行解锁手机在美国被认为是非法的。

机场安检

面部识别技术在世界各地的机场中得到应用。用面部识别登记乘客可以更快速、更顺畅地进行机场安检,但同时也引发隐私的顾虑。

执法机构

如前所述,面部识别在执法工作中变得越来越流行。执法机构使用各种数据库来识别和验证关注对象。

识别疾病

美国国立人类基因组研究所成功地利用面部识别诊断一种称为DiGeorge综合症的疾病,这使得该疾病的早期识别更有可能。在他们的一项小型研究中,该面部识别算法将此疾病的诊断准确率提升至。

寻找宠物

是一款专注于动物的面部识别应用程序。宠物拥有者可以注册并上传宠物的照片。如果宠物走失,该公司可以利用面部识别功能在当地动物收容所寻找匹配的宠物。

面部识别技术的历史

让我们快速回顾面部识别技术的历史时间线。

公元前3993年

面部识别首次踏出步伐,黑曜石板被磨光,形成了第一面镜子。

好吧,跳过了一些年代……

1962-1964年

领导一个团队,试图确定计算机能否识别人脸。为此,他教计算机识别面部特征,然后测量这些特征并将其与其他面部进行比较。这项实验并未成功,但该思想具有潜力,并引起了对面部识别软体的兴趣。

1970年代

贝兹的研究得到了的发展,他们开发了21个特定的面部标记供计算机使用进行识别。不幸的是,正如贝兹之前所做的,他们受限于当时的科技,这需要大量的手动计算。

1988-1991年

特征脸!
抱歉,这只是一个发泄的好词。1988年,苏罗维奇和柯比开发了“特征脸”的概念,这实际上是通过研究多张面孔而形成的标准化面孔。这是首个整体的(全脸)面部识别方法。

1991年,特克和潘特兰扩展了这一工作,发现了一种在图像中检测面部的办法。尽管这些实验同样受到当前技术的限制,但取得了一定成功。时至今日,特征脸依然被视为某些面部识别方法的基准比较。

1990年代-2000年代

在上个世纪之交,面部识别技术的几项进展相继出现。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,旨在建立面部识别数据库。

随后在2000年代初,国家标准技术研究所引入了一系列被称为的评估。这些独立对面部识别数据库的评估至今仍在使用。

2010年

这里是技术真正起飞的时刻。,在用户上传照片时进行标注。

2017年

苹果宣布iPhone X将包括Face ID,这是一种让用户仅通过注视手机来解锁的面部识别软体。2017年同时出现了之前提到的ClearviewAI及其三十亿张从网上抓取的照片数据库。

相关隐私问题

面部识别能够完成的工作实在令人赞叹,但对面部扫描可能被滥用或导致虚假匹配的担忧也是难以避免的。所幸,保护您的数据有方法。

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确定员工是否遵循。这项技术在欧洲和美国的酒店和餐厅秘密使用,促使批评者提出隐私担忧。

在中国,像面部识别这样的监控技术已被用于。中国政府还将其监控工具出售给世界各地的专制政府,包括委内瑞拉和津巴布韦。

政府可以利用面部识别技术来监视公民。

IBM宣布不再开发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,因为担心准确率和种族偏见。

如何保护自己?

如果面部扫描让您感到不安,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。

  • 选择不使用脸部识别功能 。您可以通过来不再被Facebook的面部识别软体识别。选择此选项后,Facebook还会删除他们为您创建的面部模板。

  • 不要将自己变成外星人或狗 。虽然他们的面部过滤技术并未达到面部识别算法的程度,但这样的应用随时可能对他们的数百万脸部扫描做出怀疑的处理。当去年,引起不少关注之时,其使用条款甚至赋予该公司随意使用上传照片的权利。

  • 使用VPN(虚拟私人网路)保持在线匿名 。加密您在线活动周围的数据并,这有助于掩盖您的身份,防止恶意行为者的跟踪,甚至是您的ISP(互联网服务提供商)。这样,您可以并限制能够与您的影像联系起来的信息量

但即使使用,在网上添加自己的图像仍然应保持谨慎。正如网上常说的那样,“互联网是永恒的”。

使用 Avast BreachGuard 来保护在线数据

数据经纪人和其他企业会收集有关每个人的数据,包括您。而且他们会将这些数据出售给市场营销人员、广告商和其他想要使用聚合或个性化见解的相关方。更糟糕的是,数据经纪人的数据库可能会被泄露,这些数据难免会在上出售。

让您对您的在线数据有更多的控制权,通过联系知名数据经纪人要求他们将您的数据从其名单中删除。与此同时,该工具能够监测黑暗网络的市场,当您的任何个人信息泄露时会立即提醒您——帮助您直接面对在线隐私问题。

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