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如果你曾经使用面部扫描解锁手机,或在机场安检时被录下面部影像,那么你就对面部识别技术有了一定的接触。面部识别技术在其复杂性和普及程度上迅速增长。继续阅读,了解面部识别如何运作,以及专门的隐私软件如何帮助保护你的身份。
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作者:Samuel Kellett发布日期:2021年1月20日审核人:Antoinette Cocorinos
面部识别技术是一种用于映射、识别或验证个人面部结构的方法。透过面部识别技术,可以创建一个独特的数字编码称为面部印记。这些面部印记被储存于面部识别资料库中。如果你将一张照片输入该资料库,则可以找到任何与之匹配的面部印记。
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随著面部识别技术的发展,多种方法出现来映射面部并存储面部数据,并且其准确性和效率各有不同。下面我们将探讨面部识别的运作方式,以及生成的数据如何存储以及通常由谁来访问它。
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扫描仪实时捕捉一个人的形象。
生物识别面部识别: 分析独特的面部轮廓、特征和测量值,以确定某人的身份。
传统面部识别大致可以分为两大类别:整体分析和基于特征的分析。
整体面部识别 分析对象的整个面部,以寻找与目标匹配的识别特征。
基于特征的面部识别 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进行比较的模板。
传统面部识别系统通常经过以下步骤来识别目标:
第一步:检测面部识别软件在图像中检测到你的面部想想你在 Facebook 照片中标记朋友时弹出的那些小方框,或者当你在手机相机中对齐照片时出现的方框。
第二步:分析面部识别算法用于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,以及其他多种属性。
这些独特的特征被称为结点点,而平均人的面部大约包含80个此类特征。这些类比信息会转换为数字代码以形成你的面部印记。
第三步:识别面部识别软件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,以找到匹配。
面部识别软件将您的面部印记与资料库中的其他印记进行匹配。
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,3D 面部识别的准确性不受光线影响,因此即使在黑暗中也可以进行扫描。3D 面部识别的另一个优势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,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。
第一步:检测面部可以通过面部识别相机例如你在手机上进行面部扫描时直接捕获为3D图像,也可以通过扫描2D照片来捕获。
第二步:对齐面部识别软件现在确定你的面部位置和角度以及其大小。只要你的面部在面朝相机的90度内,3D 面部识别软件就能识别。
飞鱼加速VPN第三步:测量在检测到你的图像后,系统会对你的面部特定形状进行测量可精确到毫米的分辨率。一旦取得这非常准确的测量值,将创建一个模板。
第四步:表征类似于传统面部识别的分析步骤,系统现在根据您的面部特征创建的独特模板并将其转换成代码。
第五步:匹配如你所料,匹配步骤涉及在资料库中搜索以找到匹配你的新转换模板。如果搜索的资料库完全由3D图像组成,则可以直接进行匹配而无需额外步骤。
如果资料库中还有2D图像,则软件会利用算法将你的3D面部图像转换为2D以寻找匹配。
第六步:验证或识别现在,根据具体情况,3D面部识别软件可以验证或识别你。验证用于确定你的身份,将扫描与能确认你身份的图像进行匹配例如驾驶执照照片。
该软件也可用于识别一个人,将扫描与资料库中的所有照片进行比较以查找可能的匹配。
皮肤和面部生物特征是面部识别领域不断发展的一个类别,能显著提高面部识别技术的准确性。皮肤质地分析专注于个人皮肤的一个区域,使用算法对线条、质地和毛孔进行极其细致的测量。
生物识别面部识别分析的准确性之高,甚至可以辨别同卵双胞胎。
目前,面部识别数据很可能就在你手上或口袋里。许多智能手机支持生物识别登录选项,包括指纹和面部印记。这些数据储存在设备内部,因此可以在不将数据发送到外部来源的情况下验证你的生物识别信息。
但即便苹果和三星并不一定拥有你的面部印记存在于巨大数据库中,依然有相当大的概率这些信息在某处是存在的。
许多执法机构拥有面部识别数据库。在美国,联邦调查局FBI持有一个不断增长的数据库,能够匹配超过64亿张照片。中国最近要求进行面部扫描以获得移动数据计划,并且该国也拥有一个用于识别或验证其约14亿国民的面部识别数据库。
此外,还有一些可以免费访问的公共面部识别数据库,尽管与私有或官方数据库相比,这些数据库的照片总数有限。
关于面部识别数据库的发展之一是数据中介公司,例如Clearview AI,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中提取的图像数据库。
数据中介不仅仅收集图像,几乎你在网上的一切行为从你观看的内容到你购买的商品,再到你访问的网站都会被广告商通过Cookies进行追踪。这些信息通常会与浏览器指纹的数据结合,后者是一种更深层的在线追踪方式,通过隐藏的脚本通过你的浏览器和计算机的独特属性来识别你。
浏览器指纹涉及使用你的浏览器设置、默认语言和时区、已安装的浏览器扩展、操作系统、显卡等多种属性来建立一个能够以极高准确性识别你的个人资料。
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过去几年,面部识别技术的准确性有了相当大的提升。2014年,表现最佳的算法的错误率为41;到2020年,最好的算法报告的错误率仅为008。尽管如此,这项技术仍然存在一些关键且非常重大的不足之处,尤其涉及种族和性别。
面部识别在识别白人男性方面非常准确,但对于女性或有色人种的识别效果则较差。
随著该技术迅速变得无处不在,我们有必要自问:面部识别的准确性到底如何?如果分析的图像非常清晰,则可以以高达9997的准确度识别对象。
然而,图像很少是完全清晰的。在现实世界中,拍摄的照片往往在不理想的条件下光线不足、面部角度不佳等拍摄,因此错误面部识别匹配很容易发生。
准确性方面的两大问题是种族和性别。事实证明,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为困难。事实上,一项2018年麻省理工学院的研究发现,当面部识别算法试图匹配深肤色女性时,错误率达到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,许多行业都看到了其潜力。面部识别软件的应用范围从执法到机场安检,再到智能手机和其他消费性科技,都是众所皆知的。以下是面部识别技术的一些应用范例。
更新的智能手机可以使用面部识别软件解锁。这种方式与指纹扫描选项相似,透过面部印记使得黑客攻击手机变得非常困难,除非有人能将手机拖到你的面前。2019年,强制使用面部识别解锁手机的行为在美国被认定为非法的警方手段。
面部识别技术在全球机场中被广泛应用。透过面部识别检查乘客可以为机场安检程序提供更快速、更顺畅的体验,尽管这引发了隐私问题。
如前所述,面部识别在警务工作中的应用正变得越来越普及。执法机构使用各种数据库来识别和验证相关人士。
国立人类基因研究所成功利用面部识别诊断一种称为 DiGeorge 综合症的疾病,使得疾病的早期识别更加可能。在他们的小型研究中,该识别算法能以966的准确度诊断该疾病。
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其宠物的照片。如果宠物走失,该公司可以利用面部识别技术在当地动物收容所寻找匹配。
让我们来回顾一下面部识别技术的简要历史时间线。
面部识别技术的初步开始,磨光黑曜石以形成第一面镜子。
好吧,接下来我们稍微飞越一点
Woodrow W Bledsoe领衔一院队,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,然后测量特征并与其他面部进行比较。这次实验虽未成功,但该想法显示了潜力,增加了对面部识别软件的兴趣。
Bledsoe的研究被Goldstein、Harmon和Lesk所拓展,这些人为计算机开发了21个特定的面部标记。不幸的是,就像之前的Bledsoe一样,他们也受到当时技术的限制,需要相当多的手动计算。
特征脸!抱歉,这只是我喜欢喊的有趣词。在1988年,Surovich和Kirby提出了“特征脸”的想法,这基本上是从研究多数其他面孔而构建的标准化面孔。这是面部识别的第一次整体全脸方法。
在1991年,Turk和Pentland扩展了这一研究,发现了一种在图像中检测人脸的方法。尽管这些实验也受到当时可用技术的限制,但仍然表现出成功。如今,特征脸仍然被视为某些面部识别方法中的基准比较。
在上个世纪末和本世纪初,面部识别技术出现了数次进步。在1993年,国防部高级研究计划局DARPA和国家标准与技术研究所NIST启动了FERET计划,旨在建立一个面部识别数据库。
随后,在2000年代初,国家标准和技术研究所在其推出的一系列评估中启动了面部识别厂商测试。这些独立评估至今仍在使用。
这里是技术真正开始起飞的时候。Facebook推出了面部识别软件,以标记上传的用户照片。
苹果宣布iPhone X将包含Face ID,即他们自己的面部识别软件,使得用户能够仅靠眼看解锁其手机。2017年也见证了Clearview AI的诞生,该公司拥有超过三十亿张从互联网上采集的照片。
面部识别技术的确能实现许多令人惊叹的功能,但面部扫描可能被滥用或导致错误匹配的担忧,确实是可以理解的。幸运的是,仍然有方法可保护你的数据。
在COVID19疫情期间,面部识别技术被用来确定员工是否遵循佩戴口罩的规定。该技术在欧洲和美国的酒店和餐馆中被秘密使用,从而引发了数据隐私问题的关注。
在中国,面部识别等监控技术被用来寻找和定罪宗教少数群体。中国政府还向全球各地的专权政府出售其监控工具,包括委内瑞拉和津巴布韦。
政府可以利用面部识别技术监控其公民。
IBM已表示不再开发或提供面部识别技术。谷歌在能够开发防止滥用的政策之前,将不会提供面部识别技术。甚至亚马逊也对警方使用其面部识别软件施加了一年禁令,原因是对准确性和种族偏见的担忧。
如果面部扫描让你感到不安,还有一些简单的事情可以减少被添加到数据库的机会。
选择退出 Facebook 的面部识别。 你可以更改 Facebook 设置,使其不再识别你的面孔。选择该选项后,Facebook也会删除其拥有的面部模板。
停止将自己变成外星人或狗。 虽然Snapchat已表示其面部过滤技术不如面部识别算法那样深入,但在他们选择的情况下,一个应用程序可能会针对其数百万的面部扫描做出可疑举动。Face App 在去年以一个让用户显老的过滤器而病毒式流行。令人担忧的是,他们的使用条款允许公司随意使用上传的照片。
利用VPN虚拟私人网络保持在线匿名。VPN能对你网上活动周围的数据进行加密,并隐藏你的IP地址,这有助于从恶意行为者甚至网络服务提供商(ISP)那里隐藏自己的身份。这样,你就可以防止网络追踪,并限制可以与你的影像相链接的信息数量。
但即便使用强大且可靠的VPN,你在网上上传自己的照片时仍应保持谨慎。正如网上常说的那样,“互联网是永恒的。”
数据中介、公司和其他方在线收集有关每个人的数据,包括你,并将这些数据出售给市场营销人员、广告商和其他有兴趣使用汇总或个性化见解的各方。这还不算糟,数据中介的数据库有可能被泄露,数据最终在暗网上出售。
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