面部識別的是與非

在2011年的夏天，Facebook在社區中添加了自動識別照片中人臉的功能，當用戶上傳照片時將被建議輸入照片中每一張臉對應的人名，并且Facebook的人臉識別程序具備一定程度的智能特性，能夠自動識別并給用戶提示，照片中某個人可能是Facebook上的某一位好友。該功能的推出引起了很大的騷動，隱私保護主義者和民權活動家被激怒了。對于他們來說，新功能不僅是對隱私權的公然侵犯，更重要的是這還意味著監控技術又向前邁進了一步。Facebook的活躍用戶超過850萬，如果這些用戶都上傳照片并為照片上的每一張臉都設置標簽，那么這將是一個可以用于對許多人進行識別和監控的龐大數據庫。這些數據除了可能被濫用外，作為一直是黑客攻擊目標的Facebook，數據如被盜取還必將導致不可挽回的惡劣后果。

關于Facebook新功能的是是非非目前仍然沒有討論出什么結果，毫無疑問，該功能為用戶提供了一些便利，讓他們可以輕松地整理和查找照片，并且系統也能夠更準確地為用戶推薦他可能認識的朋友。但是隱私保護主義者和民權活動家的擔心也不無道理。那么面部識別技術為我們帶來的究竟是風險還是便利呢？面部識別系統如何工作，它們能做什么呢？我們又該如何保護自己呢？

德國聯邦信息安全辦公室（BSI）的生物識別技術專家Heinrich Ihmor對此發表了自己的看法。他的工作任務主要是評估生物識別系統，包括面部識別系統的有效性，特別是在邊境管制和打擊犯罪的應用上。目前，他正將這些高科技技術應用于邊境的快速通關，BSI與德國聯邦警察在法蘭克福機場測試了采用面部識別技術的快速通關系統，獲得了令人滿意的效果。系統將自動對飛機乘客進行檢測，檢查乘客的身份證和識別乘客是否是被警方通緝的人。根據Heinrich Ihmor的介紹，該系統已經運作了一段時間，測試的效果相當不錯，但是如果乘客的表情過于夸張，那么系統可能會錯誤地發出警報。乘客將可能要接受警方的特別檢查，這難免會影響乘客的心情。

面部識別的應用領域

不過，雖然存在誤報的可能，但Heinrich Ihmor仍舊認為使用生物識別技術是十分必要的。對于他來說，要應對日益惡劣的城市犯罪和邊境安全問題，新的篩查方法是必不可少的，但找出最好的檢測方法才是關鍵。Heinrich Ihmor認為沒有一種生物特征識別方法是完美的，所有的生物特征識別方法都存在問題，比如，指紋識別技術的問題是約有2%的人口沒有一個清晰的指紋；DNA測試準確性高毋庸置疑，但卻需要花費大量的時間，并且還存在法律爭議；掌紋不太清晰因此識別不易；虹膜掃描儀難以管理，很難大規模使用。相比之下，面部識別技術相對成熟，與其他技術相比具有較大的優勢。

因此，Heinrich Ihmor認為人們應該接受這種新的檢測技術。據BSI專家介紹，面部識別技術在過去5年中取得了巨大的進步，相對于其他生物識別技術，面部識別技術更快、更安全，能夠適用于更多的領域，相關的應用目前正變得越來越流行，在克服幾個技術障礙之后，該技術將會被大規模應用，并可能會取代目前正在使用的一些生物識別技術。

由于現如今的攝像頭分辨率非常高，并且軟件的功能也更強大和智能化，因此現在面部識別的準確性已經非常高。即使從很遠的地方，在光線不足并且目標部分面部被遮蓋和扭曲的情況下，仍然可以正常識別。警察和軍隊將得益于此，通過設定的攝像頭對大范圍的人群進行監測，可以方便區分目標是敵是友。很長一段時間以來，美國軍方已使用無人機，搭配面部識別技術追獵對手，它們可以飛行在難以想象的高度上，發現和跟蹤地面上的目標人物。在下一屆的世界杯足球賽中，巴西警方也打算通過攝像頭和面部識別技術來追蹤那些臭名昭著的足球流氓，警察將配備特殊的護目鏡，這些護目鏡每秒可以辨認400張面孔，可以快速地分辨眼前的人是否是數據庫中特定的人物，其數據庫非常龐大，可以存儲1 300萬張面孔數據。與此同時，在鹿特丹當地的交通服務工具上，也將使用面部識別技術監測人臉，一旦目標人物進入交通工具，警衛將及時趕到。

新的面部識別技術的算法不僅可以比較面孔，而且還可以對它們進行分析，例如分析目標人物的情緒以及性別、年齡段等。這些功能可以被充分地發掘，廣告業可以發現超市等購物場所的消費者信息，了解消費者的情緒。智能的廣告牌能夠根據廣告牌前用戶的性別、年齡，自動顯示相應的廣告。

面部識別的局限性

到目前為止，面部識別技術應用最廣泛的領域是家用消費產品，例如，iPhoto和Picasa中的面部識別功能可以讓我們更輕松地管理照片；數碼相機能夠通過面部識別技術提高拍攝成功率，如在所有人都面帶微笑后自動地進行拍攝；智能手機的面部識別軟件可以識別用戶并幫助用戶管理通訊錄；游戲機可以通過面部識別技術與玩家互動和區分不同玩家；互聯網站點也可以使用面部識別技術作為登錄手段。

不過，面部識別技術也有自身的局限性，Heinrich Ihmor認為，大部分人低估了生物識別技術的局限性。生物識別技術仍在發展之中，相關技術需要通過應用到實際場景中才能逐步完善和提高，這需要花費大量的時間。因而，目前還遠未到將家中大門的門鎖改為面部識別門鎖的時候，更不能夠將其作為唯一的驗證手段。否則，可能用戶外出旅游曬黑了一些就無法通過身份識別系統了。面部識別技術的確神奇，但是目前基本上仍然只能夠作為一種輔助性的檢測手段。

面部識別技術仍然有許多需要改進的地方，德國聯邦刑事警察局（BKA）在美因茨對露天環境下的面部識別系統進行測試，在每天的23 000個游客中混入200個預先選定的檢測對象，測試結果差強人意，在光線效果理想的狀態下，面部識別系統只發現了約60%的測試對象，在光線不佳的情況下，識別率下降到10%～20%。另外，該系統平均每天誤報的次數高達23起。誤報不僅對于警衛人員來說加重了工作量，更重要的是對于游客也造成了極大的困擾。最終，該系統被認為前途非常有限。

盡管受到了很大的挫折，德國相關機構仍然堅持不懈地研究，并準備讓面部識別技術發揮更大的作用。根據BKA工作人員的介紹，在德國面部識別技術已經成為了個人身份識別工作中不可缺少的一種手段，所有罪犯的照片都將被保存在警方的中央信息系統（INPOL）中，目前，該系統包含330萬張照片。雖然這些照片和面部識別系統并不能夠自動地識別和找出罪犯，但是當專家需要時，系統可以列出可能匹配的照片，幫助工作人員提高工作效率。

增強或降低識別率的技巧

為了增強面部識別技術的準確性，研究人員已經想出了很多辦法，以解決面部識別技術的主要缺陷。研究人員結合其他的多種生物特征識別方法，利用3D掃描儀確定對象的視線和頭部的傾斜度，以糾正2D圖像可能存在的識別誤差，其次，還可以結合虹膜檢測技術進行輔助識別，不過，虹膜掃描儀只能夠在兩米左右的距離內使用，有一定的局限性。最后，利用熱成像相機和動態監測技術可以幫助系統判斷目標是一個活生生的人，還是一張照片或橡膠面具。

那么，未來將發生什么？如同科幻電影和小說一樣，人們無論去到哪里都將被馬上識別出來嗎？反對人士確實有這樣的擔心，并強烈地抵制相關的應用。德國的藝術家和民權活動家Adam Harvey對于面部識別技術的應用一點也不感到驚訝，但是，他認為這是一種權力的失衡。對于無處不被監視的狀況，相信大部分人都會感覺如芒在背，不過人們無法對面部識別的設備進行抗議，也無法拒絕被識別。為了降低被面部識別系統認出的概率，Adam Harvey研究出了一種奇特的方法，嘗試通過化妝戰勝面部識別系統。實踐證明，用幾束條狀的頭發遮住臉部，面部識別系統就無法成功地進行識別。為此，他開始了一個名為“CV Dazzle”的項目，專門研究如何迷惑面部識別系統，感興趣的朋友可以通過互聯網搜索了解相關的信息。

防止濫用生物識別技術

毫無疑問，未來生物識別技術將會越來越強大，應用領域也會越來越廣泛，因而，擺在人們面前的一個迫切需要解決的問題是如何評估和監管相關的系統。在德國，聯邦議院的技術評估辦公室負責相關項目的評估，但是并不是所有的項目都在經過評估之后才能得到應用。

生物識別系統作為一種強大的社會控制機制，可能影響著每一個人，因為這種系統的應用在提供許多便利的同時，也可以用于監視等許多人們意想不到的地方。這也是為什么隱私保護主義者和民權活動家對于Facebook的面部識別功能反應如此激烈的原因，他們不僅擔心這種監控的能力被充分發掘，更擔心作為商業公司的Facebook、谷歌突然改變其生物特征識別技術的應用方向，還有這些數據在意外泄漏時可能產生的后果。

事實上，這些擔心并不是多余的，眾所周知，這些商業公司并沒有能力保護自己的數據不被竊取，而作為商業公司，他們的技術應用方向完全有可能隨時改變。與此同時，這些商業公司是公開與其政府合作的代表者，為其政府的特殊機構大開方便之門，那么某一天這些面部識別資料被發掘用于其他領域，相信沒有人會感到意外。

不過，至少目前我們還不需要為此過于擔心，雖然在世界各地相關的應用應該如何被規范仍沒有定論，但是大部分國家仍只有安全部門大規模地應用面部識別技術。而對于Facebook等商業公司的面部識別功能，如果的確有所顧慮，那么我們也可以拒絕使用它們。

最新的方法

面部識別方法有很多種，但沒有哪一種方法可以說是最好的，目前的趨勢是，單一的檢測手段將被組合式的解決方案所取代。

2D幾何數據

在面部識別的初始階段，只是簡單地通過2D幾何數據進行面部比較：檢測眼睛或下巴與發際之間的距離。這種方法很不準確，很容易被迷惑。

2D統計

更準確的2D檢測采用統計法，通過檢測對象面部和參考面部之間的差異，或者通過傅立葉變換法比較測試面部的頻譜。

2.5D組合

通過3D信息增強的2D統計法，利用3D信息糾正測試面的角度，使用這種方法的系統通常不會被照片之類的平面圖像欺騙。

3D識別

激光掃描儀或模式動作預測（如Xbox 360 Kinect的技術）很難被欺騙，至少在理論上能夠在不同的方向和光線下獲得準確的結果，但是它們的價格昂貴，并且易受衣物的干擾。

組合

組合式的解決方案可達到最佳的準確率，結合其他生物特征識別技術，例如虹膜檢查、手指靜脈掃描、面部熱成像、唇運動、步態和擊鍵習慣識別等。

拒絕Facebook面部識別功能

如果對Facebook的面部識別功能有所顧慮，那么我們可以拒絕它。

單擊Facebook界面右上角的小三角圖標，從下拉菜單中選擇“Privacy Settings”，然后單擊“Profile and Tagging”后面的“Edit Settings”，在彈出的“Tag Suggestions”對話框中從“Who sees tag suggestions when photos that look like you are uploaded?”后面的下拉菜單中選擇“No one”。在簡體中文版的Facebook中，相應的設置選項部分顯示為中文，部分顯示為英文，具體的操作為，從下拉菜單中選擇“隱私設置”，單擊“Profile and Tagging”后面的“編輯設置”，在彈出的“Tag Suggestions”對話框中從“Who sees tag suggestions when photos that look like you are uploaded?”后面的下拉菜單選擇“不給任何人看”即可。

測試面部識別系統

通過一些軟件和服務，我們可以更多地了解面部識別系統。

微軟Xbox 360 Kinect和Windows 8能夠通過面部識別技術識別用戶，自動加載用戶的資料。微軟準備將該功能移植到Windows 8中，當電腦前的用戶改變時，系統將自動更改用戶賬戶。

Android 4.0智能手機操作系統也可以通過面部識別功能解鎖手機，但是需要小心，由于缺少其他生物識別技術的配合，所以該功能有可能會被照片所迷惑。