人臉識別技術在偵查應用中的局限與應對

張 雪

（重慶郵電大學，重慶 400065）

人臉識別技術的應用始于20 世紀60 年代，國外對人臉識別技術的相關研究，限于當時的技術水平和應用領域，僅僅是在一般模式識別領域和人臉幾何特征算法方面的研究[1]，主要是從認知、感知和心理學方向進行探索[2]，從面部輪廓曲線、基于面部的幾何結構中提取特征。隨著科技的發展，人臉識別技術已經實現了從“1.0 監控時代”到“2.0識別智能時代”再到今天的“3.0 數據智能時代”的飛躍。①在2015 年以前，人臉識別還處于“1.0 監控時代”，機器僅能夠實現極簡場景的1:1 比對，識別率在十萬分之一左右。到了“2.0識別智能時代”，深度學習的大范圍使用使得機器突破了人眼的極限，機器開始代替人類做一些人類無法做到的事情，實現十億級靜態檢索，百萬級動態布控。2017 年，全國公安依托依圖人像大平臺，破獲案件數量達到10 萬件。而到了今天的“3.0 數據智能時代”，人臉識別達到了千億級的水平。可以用大數據技術將機器對世界的感知提升到對世界的認知，實現八千萬動態布控，支持一萬路攝像頭實時歸檔，日均一億張人臉自動更新，一年數據一秒處理返回，構建城市級人像圍欄。參見辛聞：《依圖科技人臉識別3.0 賦能智慧安保》，載http://www.cpd.com.cn/n30135868/n30136046/201901/t20190118_830160.html, 訪問日期：2020 年11 月29 日。隨著人工智能的深入應用，人臉識別逐漸能夠達到主動學習、自動識別的效果。[3]

當前我國仍處于刑事犯罪的高發時期，刑事發案數量居高不下，刑事犯罪正在從“網下”傳統接觸式走向“網上”非接觸式。諸如黑惡勢力“網絡化”、網絡暴力、電信網絡新型違法犯罪、網絡販槍和傳統盜搶騙的有組織化、網絡化、動態化等，正在形成新時代下刑事犯罪新形態。[4]在對這些犯罪案件的偵辦中，人臉識別技術得到了越來越廣泛的應用，其作用和地位日益凸顯。

一、人臉識別技術的定義及其在偵查應用中的現狀

（一）人臉識別技術的定義

人臉識別技術是指給定一靜止或動態圖像，利用已有的人臉數據庫來比對、確認圖像中的一個或多個人的技術。[5]它是一項新的生物特征識別技術，比虹膜識別、指紋認證等具有更獨特的優勢，人臉的面部特征是該技術識別的信息來源。首先通過攝像頭將人臉的面部特征捕捉和記錄下來，隨后通過特定的計算得出五官的距離以及比例，最后再與人臉樣本數據庫進行比對，若相同則為同一人。人臉識別技術為偵查破案帶來了新的方法，提高了抓捕嫌疑人的準確度，在刑事偵查中發揮著重要的作用。

（二）人臉識別技術在偵查應用中的現狀

現狀之一，利用偵查機關掌握的樣本數據庫中的圖像與收集到的嫌疑人的臉部特征進行比對，識別出嫌疑人，并將其抓捕歸案，提高了偵查機關抓捕嫌疑人的效率。嫌疑人試圖通過增重、改變發型等手段“改變”外表，以躲過人臉識別系統將是徒勞。

現狀之二，利用實時行人監測識別系統，對過往行人進行分析，分辨行人的服飾、發型、體型等，并將數據上傳到大數據偵查實驗中心，再與樣本數據庫中的圖像進行人臉比對，核實真實身份。即通過人臉識別技術從這些穩定的位置信息提取出臉部的特征，然后與樣本數據庫中的人臉信息進行比對，從而識別出個人的身份。

現狀之三，逐步認識到在公共場所安裝人臉識別系統需謹慎，人臉識別裝置安裝的地點、數量以及需要監控的人員名單，都需要有相關的法律法規和地方政策的依據，防止偵查辦案人員的自由裁量權過大。英國“愛德華訴南威爾士警署”案①英國公民愛德華對南威爾士警署在公共場所利用人臉識別技術的合法性提出質疑：南威爾士警署利用該技術對過往的行人進行隨機抓拍，并將抓拍的人臉圖像與南威爾士警署數據庫中的人臉圖像樣本進行比對以此確定警方監控名單上的人員。愛德華認為南威爾士警署的上述行為違反了《歐洲人權公約》以及英國《數據保護法》等。該案裁判結果是：英國高等法院駁回愛德華提出司法審查的請求后，愛德華向英國上訴法院提起上訴，英國上訴法院部分支持了愛德華的上訴請求，認為南威爾士警署的裁量權過大。參見宋建寶：《英國監管人臉識別技術的法律框架及其司法審查——基于“愛德華訴南威爾士警署”案的觀察》，載《人民法院報》2020 年11 月20日，第8 版。就是一個例證。[6]許多國家將人臉識別技術運用于刑事偵查，收效頗豐，然而在人臉識別技術的運用上，不僅需要法律法規或相關政策的指導，也要對偵查機關的偵查權加以限制，防止權力被濫用。

二、人臉識別技術在偵查應用中的局限

雖然人臉識別技術已經被應用到刑事偵查的身份鑒定場合，但仍存在著一些局限和問題，如針對人臉識別技術的應用，法律應如何規制，技術方面的不成熟該如何應對，等等，都需要進一步研究和思考。

（一）技術障礙

1.技術本身的不成熟

人臉識別目前尚是一項不成熟的技術。在人臉圖像收集后，將會對該圖像進行處理，提取出人臉的特征，在此過程中，人臉圖像質量會受到圖像的分辨率，算法的識別率，人臉的光照、遮擋等諸多外部條件等因素的影響，對動態中的人臉進行采集時，人臉特征獲取的難度更大，會使得人臉識別技術應用于偵查實踐時的效果受到影響。因此，需要提高對人臉動態跟蹤和識別的能力。雖然目前有些地區已經安裝了實時行人監測識別系統，但該系統對外界環境依賴性較強，必須與過往行人的身高保持相對合適的高度，才能在動態中對人臉進行很好的捕捉、分辨和識別。

2.樣本數據庫資源有限

偵查人員在偵查破案的過程中會利用人臉識別技術，將嫌疑人的人臉與樣本數據庫中的人臉圖像進行對比，以此來確定是否為同一人。雖然目前提倡信息化辦案，但是各地區的公安機關、檢察機關并沒有完全進行信息資源的統一化管理，還沒有最大程度地實現資源共享。目前樣本數據庫中的“人臉”一般只有正面的圖像（可能還不太清晰），所以實踐中經常出現難以進行比對的情況。樣本數據庫中收集的人臉圖像與達到偵查實踐中人臉比對的要求還存在一定的差距。可借鑒國內外通行的人臉數據庫的做法，增加人臉特征向量，提高人臉識別的準確性。②如國內的 BJUT-3D 人臉數據庫、CAS-PEAL 人臉數據庫，國外的 MIT 人臉數據庫、FERET 人臉數據庫，它們基本上都是志愿者的人臉及在不同姿態、表情、光照下采集的。以MIT 媒體實驗室為例，該實驗選取了從1 到16 的人臉面部圖像來考察特征向量個數對識別的影響。以光照（頭頂上方、45 度、90 度）、攝像鏡頭尺度（全鏡距、中鏡距、小鏡距）、旋轉（正面、左旋 22.5 度、右旋 22.5 度）為參數，進行 KL 變換，得到 16 個特征向量，作為特征臉，共計432（16 乘以27）幅人臉。該實驗表明，特征向量個數取得越多，識別準確率越高；當特征向量個數少于8 時，得到的重構圖像只是一個模糊的人臉圖像，只具有人臉圖像的共性，隨著特征向量的增加，重構的圖像更多地反映了人臉圖像的具體特征，從而能夠分辨出具體的人臉圖像。

3.算法偏見

人臉識別技術有其獨特的算法，具有智能性，整個算法過程不被公眾所知，輸出的僅是一個結果。于是會引發一系列問題：公眾無法判斷設計該算法的責任人是否遵循了技術中立原則，是否需為人臉識別的結果負責，偵查機關能否對人臉識別系統比對出的“嫌疑人”直接逮捕等。

人臉識別技術的算法偏見會形成不同人之間的不公正待遇，偵查人員僅憑人臉識別系統所得出的結果，直接采取抓捕行動，會導致對該結果進一步分析的缺失。這樣可能會帶來嚴重的后果：將一個無罪之人錯當成有罪者進行逮捕，并對司法公信力造成損害。那么，問題就出現了：當應用于刑事偵查的人臉識別技術的算法給出錯誤的犯罪者線索，引起后續偵查工作的錯誤執行時，誰應該為算法偏見負責？

（二）法律風險

1.可能對公民隱私權構成侵犯

人臉是具有可識別性的生物特征信息，具有唯一性、不可破壞性以及不可逆性。我國已經形成公共區域“電子眼”多數區域的全覆蓋，實時監控流動人口。根據《民法典》第1019 條①《中華人民共和國民法典》第1019 條規定：任何組織或者個人不得以丑化、污損，或者利用信息技術手段偽造等方式侵害他人的肖像權。未經肖像權人同意，不得制作、使用、公開肖像權人的肖像，但是法律另有規定的除外。的規定，使用公民肖像須具有正當性。在公共場所為了偵查工作的需要使用人臉識別技術，對公民的肖像進行比對分析的行為并不會違反法律的規定。但是，若超出此范圍，濫用公民的肖像，其涉及的領域可能會對公民的隱私權造成一定的侵犯。人臉識別技術是以大數據為基礎，運用算法技術完成分析識別。在完成大量攝像頭記錄下的大數據分析后，完全有可能繪制出一個人在公共場所的行為蹤跡，并可據此推斷出其完整的活動軌跡，那么，公民在日常活動中將毫無隱私可言。

2.未對人臉識別技術的偵查程序進行規定

人臉識別技術應用于刑事偵查全過程均需謹慎對待，即不論是在刑事案件正在發生的緊急情況下，刑偵力量必須立即介入，運用人臉識別技術進行實時監控，還是刑事案件發生后，需要運用該技術進行比對分析，確定犯罪嫌疑人的同一性。雖然人臉識別技術并不是刑事訴訟法明文規定的一種強制措施，但人臉識別監測系統一直處于監控的狀態，能自動收集人臉圖像，與圖像數據庫進行人臉特征的比對。整個人臉識別的過程并未經過權利人的同意，這種情況是否會損害公眾的合法權益？而且，上述過程在使用人臉識別技術時需要經過哪些審批程序、運用的時間及范圍怎樣等問題都應當有嚴格的程序性規定。

三、克服人臉識別技術在偵查應用中的局限的應對路徑

（一）技術層面

1.升級算法，提高識別率

人像對比成效的主要因素是核心算法和樣本數據庫。未來優化算法要著眼于結合多要素、多系統以及關聯數據進行。5G 時代已經來臨，可以利用高網速，設置一定數量的WiFi 信息采集點，如架設多路重點點位的人像識別攝像機和后端人臉處理機的“人員特征采集網”，實現人臉采集和識別的精準化。[7]隨著物聯網、云計算、移動互聯、大數據和人工智能的深入推進，利用大數據技術，推動“智慧公安”、轉型升級偵查治理手段，必將成為新時代推動公安事業發展的必由之路。[8]雖然一個人的身份、外貌可以進行偽裝，騙取攝像頭的“信任”，但人臉卻不能。因此，應在不斷優化算法的同時，加強人臉數據與WiFi 數據、網絡電子數據等的相互融合、提取，進一步提高偵查效率。另外，人臉識別算法具有不可解釋性，其中的算法黑箱雖然申請了專利，但是里面運行操作的過程是不被公開的，缺乏透明性。因此，需要引入專業的第三方監管機構，針對不同的場景分層次設置監管，盡可能實現算法透明化。

2.優化樣本數據庫人像的質量

首先，人臉識別技術依靠的是對人臉特征的比對，因此，清晰圖像的獲取至關重要。由于樣本數據庫中部分人像照片質量不高，存在模糊性、昏暗性等問題，影響人臉比對的準確度，所以應提升人像采集環境，應達到兩點要求：用于建庫的人臉圖像需導入質量高、清晰度好的照片，現場采集盡量在穩定且光照好的條件下進行。[9]其次，應加強數據庫建設，并對基礎照片庫進行合理分類。可以制定《重點防控單位人臉識別預警系統建設規范》，逐步建立高危地區人員數據庫，需按照情報研判來確定相關地區，合理實施建立。[10]最后，實現各地區的公安檢察系統的資源共享，將人臉圖像數據庫實行公安檢察系統統一管理，實時更新，優化樣本數據庫人像的質量，提高比對效率。

3.避免算法偏見

任何技術被發明出來都是中立的，沒有被賦予任何屬性，該技術的擁有者、控制者才是導致“中立技術”具有某種傾向性的決定因素。換言之，偵查人員在利用人臉識別技術時，將直接從第三方平臺購買并使用，此時偵查人員并非該算法的提供者，不能預知人臉識別的結果是否準確，故在利用人臉識別技術進行偵查破案時，就存在“冤假錯案”的風險。因此，提供該技術的第三方平臺要嚴格履行法律規定的義務，并加強行業監督，做到技術中立。

（二）法律層面

1.加強對公民隱私權的保護

首先，隨著國家公權力的介入，公民的相關私權將會受到一定的限制，公民的生活軌跡若被公共場所的電子攝像頭進行隨時隨地監控，無異于增大了公民隱私權被侵犯的風險。其次，涉及的行為太廣泛，只要是攝像頭能記錄下的行為都可以被作為偵查權審視的對象。[11]為了更好地打擊刑事犯罪，人臉識別技術的應用程度將會加深，因此，有關部門要盡量減少對公民隱私權的侵犯，強化對隱私權的保護。其一，要有合適的主體，即具有刑事偵查權的主體是運用人臉識別技術的適格主體，并且是要經過嚴格的審批程序才能應用。其二，在提取的電子監控視頻的信息中，要剔除與案件無關的人員，要防止對比結果的泄露，防止潛在危害的發生。按照刑事訴訟法的要求還需要對可能侵犯公民隱私權的電子監控視頻進行保密或刪除。其三，加快制定與個人信息保護相關的法律法規，確立個人影像數據控制權、刪除權、遺忘權等信息基本權利，建立健全個人對信息權利的訴訟及救濟機制，維護個人名譽和隱私。[12]

2.規范偵查程序

其一，規范運用的時間。人臉識別技術作為偵查技術的一種，應當在刑事立案之后、偵查終結之前適用。根據《刑事訴訟法》第109 條①《中華人民共和國刑事訴訟法》第109 條規定，立案的機關公安機關或者人民檢察院發現犯罪事實或者犯罪嫌疑人，應當按照管轄范圍，立案偵查。的規定可以得知，偵查權的行使只能在立案之后。即偵查機關在立案之前不能進行人臉識別以及樣本數據的對比。根據《刑事訴訟法》第162 條的規定可知，偵查終結的條件為案件事實應當清楚、證據確實充分、犯罪性質與罪名認定正確、法律手續完備、依法應當追究刑事責任。利用人臉識別技術將犯罪嫌疑人的人臉與樣本數據庫的人像進行比對后具有同一性，并能與其他資料相互印證的，就能確定該犯罪嫌疑人，隨后對其進行搜索與追蹤，直至偵查終結。

其二，明確運用的范圍。我國電子監控設備的建設較為完善，人臉識別技術應用的場合也比較廣泛。例如可以利用該技術追捕在逃人員。偵查機關以往常用的方法是通過身份證號碼來實現對在逃人員的追捕，該方法存在一定的局限性，如果在逃人員冒用其他人的身份隱藏起來就很難通過身份證比對的方式發現在逃人員。由于人臉相貌很難改變，因此，應用人臉比對方法可以有效地預警此類身份“漂白”的在逃人員，這是對傳統方法的有效補充，是一種新的網上追逃渠道。[13]也有將人臉識別技術運用于動態視頻進行偵查的案件，在海關、機場、火車站等公共交通場所，一旦過往的行人與樣本數據庫中的圖像比對成功，就能實現對嫌疑人的抓捕。因此，明確該技術的運用范圍非常必要。

其三，建立嚴格的審批程序。美國2016 年頒布的《人臉識別示范法》規定了特別許可制度，表明調查部門和執法部門如需運用人臉識別技術，必須在獲得法院許可的情況下才能采用。雖然該項技術可被許可使用，但是其每年必須進行審計，防止人臉識別系統的濫用，并定期送交獨立的檢測部門對人臉識別系統進行準確性和偏見性檢測，以確保其不作出種族、性別和年齡的歧視性對待。[14]我國公安機關在刑事案件偵查過程中，具有三級上報審批機制②是指辦案單位送案后由技術民警接案并根據具體案情做好登記，比對后若有嫌疑人員（相似度較高人員），可出示相關報告并交至科室領導審批，科室領導審批后交至支隊領導審批，支隊領導審批后方可將結果交至辦案單位。參見駱宏、陳德俊、孫曉、楊寧、路大為：《人臉識別技術在公安工作中的應用與推廣——充分發揮人臉識別技術在偵查辦案及民生服務中作用》，載《中國公共安全》2016 年第11 期，第129—132 頁。。三級上報審批機制雖然過程比較復雜，但是能保證運用人臉識別技術進行偵查時的合法性及正當性，還能在審批過程中進行嚴格的層層監督，防止該技術被濫用。

四、結語

在大數據時代，將人臉識別技術與大數據相融合，利用算法進行比對分析，提高精確度，能夠提高刑事偵查的效率。但是也應該注意到，一旦公權力遭到不正當的使用，其后果將無法估量，因此在運用人臉識別技術行使偵查權時，要有明確的法律規定，需要滿足具有偵查權的偵查人員，在立案之后、偵查終結前應用等法定條件。未來人臉識別技術的核心在于人臉大數據平臺的AI 能力。信息化手段的有效利用，能最大限度地發揮人臉識別技術在刑事偵查中的優勢，因此，無論是從技術規制層面還是法律應對層面都需要更加科學化、規范化。