前言

随着社会的快速发展，近年来出现了人工智能、物联网等一些前沿技术。在这些技术中，生物特征识别技术诸如虹膜、视网膜、指纹、步态、人脸识别技术等。

由于生物特征极强的稳定性和个体差异，能够确保公众信息安全，成为自动身份验证的理想工具，而变得更加流行。

在生物识别技术中，应用最广泛的是人脸识别技术，它可以定义为一种基于人类面部特征的技术。“它使用摄像头收集包含人脸的图像或视频流，以检测和跟踪图像中的人脸，也称为人像识别。”

人脸识别技术具有非接触、非强制、并发等诸多优点，但其发展还不成熟，仍有许多技术或个人隐私等方面的问题需要解决。

针对这些问题，人们采取很多方法或措施以持续应对。

因此，我们有理由相信，人脸识别技术将会得到更为广泛和深入的应用。

一、人脸识别技术的产生与发展

人脸识别技术始于20世纪60年代，80年代以后随着计算机技术和光学成像技术的发展，于90年代末进入真正应用时期，但主要是美国、德国和日本技术路线居于统治地位。

2010年，Facebook使用面部识别系统，以帮助检测Facebook用户更新的照片中带有特色面孔的人。

2011年，美国国土安全部长和巴拿马政府合作并授权了面部识别平台的试点计划，在机场使用了面部识别系统。

到2017年，iPhoneX应用了这项技术来提高移动信息安全。

人脸识别技术实现的过程并不复杂，主要包括四个人脸图像的处理环节：人脸图像采集与检测，人脸图像信息预处理，人脸图像特征提取、匹配与识别。

人脸图像采集就是通过摄像设备静态或动态地采集人脸图像。人脸图像检测则是准确地校准图像中人脸的位置和大小，即标记出图像的颜色、模板、直方图、结构等特征信息，并使用这些特征信息来完成人脸检测。

由于获得的原始图像受到各种条件的限制和干扰，必须对其进行校正和噪声滤波处理后，人脸处理信息系统才能使用，这个图像信息的早期处理过程就是人脸图像的预处理。

人脸图像的特征提取是针对人脸特征进行建模的过程。而人脸匹配与识别则是根据一定的算法将被测者的人脸特征信息与数据库中的人脸特征模板进行比较，根据相似度判断被测者的身份信息。

二、与其他生物识别技术相比，人脸识别技术的特点

目前，人脸识别正逐渐取代指纹识别和虹膜识别，成为一种流行的识别技术，其具有的优势有以下三个方面：

首先，人脸识别的一个特点是非接触，即用户可以在不直接接触设备的情况下获得人脸图像。

这一特征在新冠肺炎疫情防控期间尤为重要，因为它可以通过避免接触公共材料来防止病毒传播，而指纹识别则相反。

此外，指纹识别还有其他限制，例如，如果指纹上有一些污渍，会大大影响识别结果，导致工作效率降低。

然而，人脸识别却可以避免这些问题，因为它可以检测人脸上的任何特征以实现识别。

人脸识别也是非强制性的，很难伪造。可以在不被个人感知的情况下主动地获取所识别的面部图像信息，只要人脸通过机器，就能被检测到。

与需要电子压力传感器的指纹和虹膜识别不同，人脸识别的特殊采集方法不容易被感知。这一特点在刑事调查中得到广泛应用，特别是在追踪和追捕犯罪嫌疑人方面。

另一个特点是并发性。这意味着可以同时识别图像中的多个人脸。因此，在火车站、机场和其他流量密度高的地方，使用该技术识别监控屏幕上的个人信息可以提高工作效率，不会造成拥堵。

三、人脸识别技术的主要应用领域

人脸识别系统广泛应用于住宅、商业等的管理，信息安全等领域。

应用于住宅、商业等的管理

通过人脸识别智能终端可以远程识别并自动捕获人脸信息。对公司而言，可以结合自己公司的考勤管理系统，快速生成考勤记录，这样不仅可以提高考勤的效率，还可以促进员工准时上班。

在安装了人脸识别系统的学校门口，在通过机器前的人脸识别系统时，系统可以记录学生进出的信息。

同时，系统将识别到的人脸与之前存储在系统中的人脸进行比较，只有当它们相同时，系统才会自动将门打开。

因此，人脸识别技术与自动控制技术的组合可以确保校园的安全。同样，在宿舍楼的入口处安装人脸识别系统，当学生每次进出时，他们都要被刷脸。

而且，该技术还可结合红外线测量人体温度，温度测量功能以保护学生的健康。在高铁站和机场，也安装人脸识别身份验证系统，以确保人群的通行效率。

应用于公共安全管理

为保护公众安全和维护公共秩序，许多银行和公共场所都安置了视频监控系统。

当出现异常情况和陌生人闯入等不安全情况时，此时系统就可以对突发情况进行实时跟踪、监控、识别和报警，并能实现对收集到的人的面部进行图像识别、跟踪和分析。

刑侦警察部门将嫌疑人照片存储在其文件系统中，通过一些特殊技术手段获得嫌疑人面部特征后，就可以利用人脸识别技术从数据库中快速检查确认嫌疑人，这在很大程度上提高了刑侦的准确性和效率。

应用于网络信息安全管理

在日常生活中，人脸识别广泛应用于信息安全领域。比如，现在人们购物时，微信或支付宝是首选支付方式，而不是使用现金，这样支付不仅便捷，还可以降低现金丢失的风险。

但是支付时需要输入账户密码。这带来的问题是如果密码被盗，就无法保证账户信息安全。

近年来，移动支付App推出了扫脸支付功能，即无需输入密码即可自动付款。由于面部特征的独特性，保证了密码的唯一性，从而避免了密码被罪犯窃取的风险。

同样，如果电子商务和电子政务也采用人脸识别技术，则将大大增加交易或者审批授权的可靠性。

四、当前人脸识别技术发展的不足及其对策

当前人脸识别技术发展的不足

虽然人脸识别技术应用日益广泛，但仍存在一定的缺点。其中之一是，当对面部图像采集时，面部上的异物遮挡是一个严重的问题。

“特别是在某些情况下，被监控对象佩戴的眼镜、帽子和其他饰物可能会破坏人脸的正确图像，从而影响后序面部特征的提取和识别”。

面部外观会随着年龄的增长而变化，尤其是青少年，因为他们长得很快。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。

这个问题最直接的例子是身份证照片的识别。在中国身份证的有效期一般为20年，在此期间，每个人的外貌都会发生很大的变化，因此在身份识别方面也存在很大的问题。

面部相似性是面部识别技术的另一个挑战。人为因素，如化妆和旨在模仿名人的整形手术，使问题变得更加困难。

特别是双胞胎的问题，即人脸识别系统能否正确识别？

一些专家认为，根本不应该通过人脸识别技术来区分双胞胎。同样，化妆或整形手术等人为因素也降低了人脸识别的准确性。

现在人脸识别技术还有其他要改进的地方。

供应商Cognitec提供的面部算法在识别非裔美国人方面比白种人差5%~10%。

此外，麻省理工学院媒体实验室的研究人员报告称，微软、IBM和中国制造商Megvii的面部技术错误识别浅肤色女性的错误率为7%，深肤色男性为12%，深肤色女性为35%。

当前对人脸识别技术不足的解决方案

因此，针对上述问题，人们提出了一些解决方案。比如，在移动过程中处理部分可见的面部和困难的问题，科学家提出了一种基于深度回归的用户图像检测器（DRUID）算法。

DRUID有一个特殊的网络系统，通过使用特殊的损失函数，可以较少的数据来加强练习学习。

捕获人脸信息的速度也很快，因为它可以在传输过程中输出人脸甚至人脸边界。

实践证明，基于人脸分割的特定人脸检测方法，尤其是DRUID，在两个移动人脸采集数据集的准确度方面，它显示出比任何其他人脸识别方法更优越的鲁棒性。

在各种解决人脸表情、光照和姿态对人脸识别效果的影响的方法中，基于几何特征的人脸表情分析方法仍然是各种解决方法的最有效的基础。

其中，最具代表性的技术是结合基于代数特征识别方法的三维人脸信息特征点提取技术。

因为使用代数向量，检测表达式等因素具有一定的稳定性。

五、人脸识别带来的隐私问题及其解决方案

人脸识别带来的隐私问题

人脸信息属于典型的“生物识别信息”，与其他个人信息不一样，几乎是永久无法更换的。

一旦我们的生物信息被泄露或者被非法窃取，那我们所有的隐私都掌握在别人手上，我们将失去个人的基本权利和自由，可能永远暴露在不可预料的风险下。

因为别人就可能用我们的人脸结合身份证信息，去登录我们的银行账户，转移账户中的财产，进入我们本该进入的单位、小区。

另外，倘若我们的人脸信息遭到泄露，如果想通过法律途径救济，也存在相当的难度。

因为面对众多的收集，我们既不知道是谁收集的，也不知道是从何处泄露的，更不知道泄露或滥用的人是谁。也就是说，这种生物信息一旦泄露，基本就意味着没办法恢复原状。

上述情况如果不改变，将会对我们的未来社会造成不可预知的影响。正如2017年9月英国商业杂志《经济学人》上的一篇文章所说，人的面孔是开放的，但计算机使用它以低成本和低数量记录和分析它们的能力将导致人们对正义和信任的态度发生变化。

比如，在车站和商店等拥挤的地方安装面部识别摄像头，以测量进出人数，但身份信息可能被犯罪分子窃取，影响人身安全。因此，很难在保护公民隐私和社会统计需求之间取得平衡。

人脸识别中隐私问题的解决方案

人脸识别技术产生的个人隐私问题不容忽视，同时它也是驱使人脸识别技术走向成熟的推力，应该采取一些行动来发展保护它。

首先，政府应立法保护公民的人脸权利，加强人脸识别领域的监管，严厉打击泄露、非法收集或非法转售公民隐私信息的行为。

在中国，已经制定了法律来解决这个问题。

例如，2017年生效的《中华人民共和国网络安全法》第四十一条规定，网络运营者收集人员信息应当遵循合法、必要的原则，未经许可不得向他人提供信息。

它规定，允许运营商根据管理规则和用户协议处理身份信息。

其次，提高个人隐私保护意识。

在互联网时代，每个人都应该增强隐私安全和自我保护意识，不要轻易泄露个人信息。

最后，同样重要的是，有必要加强相关技术的研究。

人脸识别技术本身的安全性、准确性、可用性、实时性等方面需要不断加强；此外，在人脸识别应用中，还需要制定各种标准来规范人脸数据的使用。

相应的行业和企业需要承担社会责任，维护用户隐私数据的安全。

总结

虽然人脸识别技术尚存在各种不足和隐患问题，但其科技正是在解决一个又一个问题的基础上发展起来的。

在这日新月异的发展历程当中，我们不应该投鼠忌器。相信在未来，人脸识别技术将得到更加广泛和深入的应用，而这个理想的未来，需要社会各个层面的共同努力才能完成。