人臉識別是一種使用人臉數(shù)據(jù)確認個人身份的方法。 人臉識別系統(tǒng)可用于識別照片或視頻中的人。 人臉識別是生物特征安全的一個類別。 其他形式的生物識別包括語音識別、指紋識別和視網(wǎng)膜或虹膜識別。 該技術主要用于安全和執(zhí)法，但在其他領域的應用也越來越多。

　　很多人通過用于解鎖 iPhone 的 FaceID 了解到了人臉識別技術。在該項應用中，人臉識別不依賴于龐大的照片數(shù)據(jù)庫來確定個人的身份——它只是將一個人識別為設備的唯一所有者，同時限制對其他人的訪問。

　　在其他的應用中，通常是由人臉圖像采集系統(tǒng)通過抓拍采集人臉圖像等，如監(jiān)控攝像頭、智能門禁等設備。然后在后端的智能平臺將前端采集的相關數(shù)據(jù)統(tǒng)一進行匯聚、處理、存儲、應用、管理與共享，并結合人臉識別系統(tǒng)，實現(xiàn)大量人臉識別，并應用在現(xiàn)實場景中如：人臉識別考勤、人臉門禁、公安部的人臉追蹤、抓捕嫌疑犯等等。將經(jīng)過攝像頭的人的面部與觀察名單上的人的圖像進行匹配。

　　人臉識別技術可能會有所不同，但總的來說，基本分為以下幾個步驟：

　　人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。從照片中找出人臉的位置，以圖片左上角為坐標原點，分別記錄下人臉框左上角和右下角的坐標，并將人臉部分裁剪出來。

　　在現(xiàn)實場景中，往往前端設備抓拍獲得的人臉不一定是正臉的角度，所以需要將圖像中的人臉姿態(tài)進行矯正。通過人臉關鍵點檢測得到人臉的關鍵點坐標，根據(jù)人臉的關鍵點坐標調(diào)整人臉的角度，使人臉對齊。如圖，這兩個臉在計算機看來，是完全不同的兩張臉，因此我們需要通過一些仿射變換將臉部進行對齊。

　　使用訓練好的模型，自動地從檢測出的人臉中標記出68個特征點（landmarks），然后在模板庫中尋找一個標準模板，使用仿射變化，將這個68個點與模板的68個點對齊。

　　通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練一個模型，將送入的模型臉部圖片自動編碼成一個具有一個很強語義的向量。訓練過程：

　　輸入一張已知身份的照片。

　　輸入一張相同身份的照片。

　　輸入一張不同身份的照片。

　　反復調(diào)整參數(shù)，使得步驟1和步驟2中的照片編碼盡量接近，與步驟3中的編碼盡量不同。

　　依次計算輸入圖像和數(shù)據(jù)庫中每個圖片的向量差值的歐氏距離，直到找到小于我們閾值的那張，到此，人臉識別成功。

　　現(xiàn)在市面上許多的智能手機配備了面部解鎖功能。該功能能夠更好地保護用戶的隱私數(shù)據(jù)，即使手機被盜，手機內(nèi)的數(shù)據(jù)都能被很好地保護。蘋果就聲稱，隨機人臉解鎖手機的幾率約為百萬分之一。

　　人臉識別經(jīng)常被用于執(zhí)法工作中。警方收集被捕者的面部照片，并將其與人臉識別數(shù)據(jù)庫進行比較。一旦收集到了被捕者的照片，他們的照片將被添加到數(shù)據(jù)庫中。

　　人臉識別設備在機場的配備非常廣泛。越來越多的旅客持有生物特征護照，這使他們可以避免排長隊，通過自動電子護照匹配，更快地到達登機口。人臉識別不僅可以減少等待時間，還可以讓機場提高安全性。美國國土安全部預測，到 2023 年，97% 的旅客將使用人臉識別技術。除此之外，該技術也能夠提高奧運會等大型活動的安全性。

　　人臉識別可用于尋找失蹤人員和人口販賣的受害者。假設將丟失的個人數(shù)據(jù)添加到數(shù)據(jù)庫中。那么，無論是在機場、零售店還是其他公共場所，只要人臉識別設備將其識別出來，執(zhí)法人員就可以立即收到報警。

　　例如，商店中人臉識別設備識別出客戶后，根據(jù)他們的購買歷史提出購買建議?！八⒛樦Ц丁币材軌驗橛脩魩肀憬莸闹Ц扼w驗。

　　生物特征網(wǎng)上銀行是人臉識別的另一個好處?？蛻艨梢酝ㄟ^查看他們的智能手機或電腦來授權交易，而不是使用密碼。有了人臉識別，黑客就沒有密碼可以攻破了。如果黑客竊取了你的照片數(shù)據(jù)庫，“無生命”檢測——一種用于確定生物特征樣本的來源是活人還是假冒的技術——應該（理論上）阻止他們將其用于冒充目的。

　　營銷人員已使用人臉識別來增強消費者體驗。例如，冷凍披薩品牌 DiGiorno 在 2017 年的營銷活動中使用了人臉識別技術，它分析了 DiGiorno 主題派對上人們的表情，以衡量人們對披薩的情緒反應。媒體公司還使用人臉識別來測試觀眾對電影預告片、電視試播中的角色以及電視促銷的最佳位置的反應。采用人臉識別技術的廣告牌——比如倫敦的皮卡迪利廣場——意味著品牌可以觸發(fā)定制廣告。

　　醫(yī)院使用人臉識別來幫助患者護理。醫(yī)療保健提供者正在測試使用人臉識別來訪問患者記錄、簡化患者登記、檢測患者的情緒和疼痛，甚至幫助識別特定的遺傳疾病。 AiCure 開發(fā)了一款應用程序，該應用程序使用人臉識別來確保人們按規(guī)定服藥。隨著生物識別技術變得越來越便宜，預計醫(yī)療保健行業(yè)的采用率將會增加。

　　中國的一些教育機構使用人臉識別來確保學生不會逃課。平板電腦用于掃描學生的面部并將其與數(shù)據(jù)庫中的照片進行匹配，以驗證他們的身份。更廣泛地說，該技術可用于工人進出工作場所，以便雇主可以跟蹤出勤率。

　　根據(jù)這份消費者報告，汽車公司正在嘗試用人臉識別來代替車鑰匙。該技術將取代進入和啟動汽車的鑰匙，并記住駕駛員對座椅和后視鏡位置以及電臺預設的偏好。

　　人臉識別可以幫助博彩公司在更高程度上保護他們的客戶。對于工作人員來說，監(jiān)控進入和在賭博區(qū)周圍移動的人很困難，尤其是在賭場等擁擠的大型空間中。人臉識別技術使公司能夠識別那些注冊為賭博成癮者并記錄他們的游戲，以便工作人員可以建議何時停止。如果自愿排除名單上的賭徒被發(fā)現(xiàn)賭博，賭場可能會面臨巨額罰款。

　　亞馬遜此前曾向執(zhí)法機構推廣其名為 Rekognition 的基于云的人臉識別服務。然而，在 2020 年 6 月的一篇博客文章中，該公司宣布計劃在一年內(nèi)暫停警方使用其技術。這樣做的理由是留出時間啟動美國聯(lián)邦法律，以保護人權和公民自由。

　　Apple 使用人臉識別來幫助用戶快速解鎖手機、登錄應用程序和進行購買。

　　英國航空公司為從美國登機的乘客提供人臉識別功能?？梢酝ㄟ^攝像頭掃描旅客的面部以驗證其身份以登機，而無需出示護照或登機牌。

　　總部位于美國的醫(yī)療保險公司 Cigna 允許中國客戶提交使用照片而非書面簽名簽署的健康保險索賠，以減少欺詐事件。

　　可口可樂在世界各地以多種方式使用人臉識別。示例包括獎勵客戶在其在中國的一些自動售貨機進行回收，在其澳大利亞的自動售貨機上投放個性化廣告，以及在以色列進行活動營銷。

　　Facebook 于 2010 年開始在美國使用人臉識別，當時它使用標簽建議工具自動標記照片中的人物。自 2019 年以來，F(xiàn)acebook 已選擇加入該功能，作為更加注重隱私的驅(qū)動力的一部分。 Facebook 在此處提供有關如何選擇加入或退出人臉識別的信息。

　　谷歌將該技術整合到谷歌照片中，并使用它對圖片進行分類，并根據(jù)識別的人自動標記它們。

　　MAC 彩妝在其一些實體店中使用人臉識別技術，允許顧客使用店內(nèi)增強現(xiàn)實鏡子虛擬“試妝”。

　　麥當勞已在其日本餐廳使用人臉識別技術來評估那里提供的客戶服務質(zhì)量，包括分析其員工在幫助顧客時是否微笑。

　　Snapchat 是人臉識別軟件的先驅(qū)之一：它允許品牌和組織創(chuàng)建適合用戶面部的過濾器——因此在社交媒體上隨處可見的小狗臉和花冠過濾器。

　　除了解鎖你的智能手機，人臉識別還帶來其他好處：

　　在政府層面，人臉識別可以幫助識別恐怖分子或其他罪犯。在個人層面，人臉識別可用作鎖定個人設備和個人監(jiān)控攝像頭的安全工具。

　　人臉識別使追蹤竊賊、小偷和侵入者變得更加容易。僅知道人臉識別系統(tǒng)的存在就可以起到威懾作用，尤其是對輕微犯罪。除了物理安全之外，網(wǎng)絡安全也有好處。公司可以使用人臉識別技術代替密碼來訪問計算機。從理論上講，該技術無法被黑客入侵，因為沒有什么可以竊取或更改的，就像密碼一樣。

　　識別人臉的過程只需一秒鐘，這將極大地提高用戶的使用體驗。

　　大多數(shù)人臉識別解決方案與大多數(shù)安全軟件兼容。

　　雖然有些人不介意在公共場合拍攝，也不反對在有明顯好處或理由的情況下使用人臉識別，但該技術可以激發(fā)其他人的強烈反應。一些缺點或擔憂包括：

　　一些人擔心人臉識別以及無處不在的攝像機、人工智能和數(shù)據(jù)分析的使用創(chuàng)造了大規(guī)模監(jiān)控的潛力，這可能會限制個人自由。雖然人臉識別技術可以讓政府追蹤犯罪分子，但它也可以讓他們隨時追蹤普通和無辜的人。

　　人臉識別數(shù)據(jù)并非沒有錯誤，這可能導致人們因未犯下的罪行而受到牽連。例如，攝像機角度的微小變化或外觀的變化（例如新發(fā)型）都可能導致錯誤。 2018 年，《新聞周刊》報道稱，亞馬遜的人臉識別技術錯誤地將 28 名美國國會議員認定為因犯罪被捕的人。

　　道德和隱私問題是最有爭議的問題。眾所周知，政府在未經(jīng)他們同意的情況下存儲了幾名公民的照片。 2020 年，歐盟委員會表示正在考慮在公共場所禁止人臉識別技術長達五年，以便有時間制定監(jiān)管框架以防止隱私和道德濫用。

　　人臉識別軟件依賴機器學習技術，需要海量數(shù)據(jù)集“學習”才能提供準確的結果。如此龐大的數(shù)據(jù)集需要強大的數(shù)據(jù)存儲。中小型公司可能沒有足夠的資源來存儲所需的數(shù)據(jù)。

　　在世界各地，生物特征信息被越來越多地捕獲、存儲和分析，通常是由組織和政府進行的，在網(wǎng)絡安全方面的記錄參差不齊。一個越來越多的問題是，保存和處理所有這些數(shù)據(jù)的基礎設施有多安全？