高校圖像識別技術應用問題研究

□宋麗敏 陶 卓

一、圖像識別技術概述

伴隨著大數據時代的到來，人類的肉眼識別難以滿足需求，圖像識別技術應運而生。2019年8月17日，北京互聯網法院發布《互聯網技術司法應用白皮書》，該《白皮書》闡述了十大典型技術應用，其中包括圖像識別技術和人臉識別技術。學術界通常將人臉識別歸屬于圖像識別大類。

圖像識別技術屬于計算機視覺,是人工智能的一個重要領域。圖像識別技術是指通過計算機算法運用，對圖像進行處理、分析、理解，賦予機器能夠“看”事物的能力，甚至可以“看”到肉眼無法識別的事物。通過計算機算法實現圖像識別，擴大了人類處理信息的能力。圖像識別技術在導航、地圖與地形配準、自然資源分析、天氣預報、環境監測、生理病變研究等許多領域有重要的應用價值。[1]可以說，圖像識別技術，連接著機器和人類世界，幫助人類了解世界、認識世界，幫助人類完成更多探索世界的任務。

圖像識別技術(尤其是人臉識別)在帶來更多方便和安全的同時，其隱含的風險也引發越來越多的關注。在一些歐美國家，基于對隱私和個人信息的保護，很多場合下人臉識別是被禁用的[2]。調查數據顯示：超一半人對刷臉場景感到不適，主要擔心泄露濫用，以及被“監控”。[3]對用戶來說刷臉支付的安全性還需得到更多的保證。[4]

二、圖像識別技術高校應用場景

近年來圖像識別技術得到了越來越廣泛的應用。2020年以來伴隨著新冠疫情的爆發，疫情防控的需要使得圖像識別技術得到更為廣泛的應用。各大高校紛紛上線各類圖像識別系統，對高校進行智能化管理，在校園內實現了刷臉辦事-刷臉進校、刷臉借書、刷臉買飯等。

(一)高校門禁系統。由于疫情隔離的需要，各大高校紛紛實施封閉管理，在校內啟用門禁系統，刷臉入校。通常流程是：學校購置人臉掃描門禁系統，教職工、學生按要求提供電子照片，計算機構建深度學習網絡，對電子照片進行特征提取，獲得深度特征，深度特征存儲于檢測設備中，人員入校時，檢測設備提取入校人員特征，到數據庫中進行比對，比對完成后入校。由于高校人數眾多，加上圖像識別技術還不夠完善，再加之技術的使用受到環境、光線等的限制，刷臉入校經常會失敗，需要多次反復驗證才能成功，在集中進出校門時候容易出現排隊擁堵現象，帶來了一定的不便。同時大量的個人信息存儲于門禁系統，一旦泄露，危害巨大。

(二)高校校外人員入校證件核驗。高校的正常運營需要與外界往來，因此也有大量的校外人員進出學校辦事。校外人員進校，需要預先提供個人信息(包括姓名、身份證號碼、蘇康碼、聯系電話等)，報備學校入校審核系統，審核同意后校外人員須攜帶身份證件入校。入校時候，使用系統核驗證件，這里核驗的是訪客的證件號碼與報備系統里的證件號碼，核驗一致即可入校。這樣的入校方式在技術上不存在什么問題，核驗成功率可以達到100%。但是進出學校人員大量的個人信息儲存在系統里，并且為校內多個個人、多個部門所知悉，個人信息的保護問題就尤為突出。一旦系統受到破壞，個人信息泄露危害巨大。

(三)高校刷臉支付。高校開展智能化建設，各個運營部門采用了刷臉支付系統。比如食堂，進入食堂，選好飯菜，人臉進入掃描區域，掃描認證好，出現個人對應的校內帳號，選擇支付。剛一亮相，這種新型的支付方式受到學生們的追捧，非常便捷，再也不用擔心忘記帶卡的問題，用一張臉走遍學校。因為涉及到費用的支出，刷臉支付對人臉識別精準度要求比門禁系統要高出很多。而目前高校刷臉支付所用基礎信息依然使用門禁系統時候的高校師生提供的材料?；A信息的精度不夠，再加上圖像識別技術本身的處理能力一般，目前刷臉支付的準確度遠遠達不到要求，經常會出現甲同學刷臉，系統認證為乙同學的情況，于是，需要反復掃描面部信息，浪費了大量的時間，反而降低效率。

三、圖像識別技術應用的瓶頸

隨著科技的不斷進步，圖像識別技術準確率已經非常高。但圖像識別技術本身仍然存在一些缺陷。圖像識別系統在識別物體上往往會過度依賴顏色，紋理和背景線索來識別它所看到的東西。也就是說，考慮到圖像的整體形狀和內容時，圖像識別技術所用的算法并不是整體來看圖像，而是專注于特定的紋理和細節。如：幾個小蟲子爬在枯葉上，識別系統根據枯葉的形狀和蟲子在樹葉上形成突起的狀態識別這個圖像為沉船。圖像識別技術在遭遇到這類對抗性圖像時，圖像識別準確率下降了90%，在某些情況下，只能識別2%～3%的圖像。

外部環境的影響和圖像本身的質量也會對圖像識別技術的應用產生一定的影響。如光照、遮擋、姿態，圖像質量本身也會影響到圖像識別的精準度。人臉識別中由于面部隨著人年齡的變化而有所不同，身份證內的照片信息滯后是常態，給圖像識別造成了一定的困難。現實中，還有一些特殊情況，比如雙胞胎，他們的面部特征、結構非常相似，如何準確區分細微差異也是圖像識別系統要解決的問題。

四、高校圖像識別技術應用存在法律問題

圖像識別技術的廣泛應用極大地便利了高校師生的學習、生活，同時也產生了一定的問題。

(一)大量的個人信息的保管問題。高校師生的個人信息指向性較強，一旦基礎信息被獲取，很容易與現實的個體建立聯系，對于不法分子而言，實施精詐騙成本較低。比如，不法分子通過數據庫獲得某位教師的個人基礎信息，在結合網上對這位教授的宣傳信息，完全可以建立對這個教師全方位立體的信息庫，以此為基礎進行詐騙，精準度極高。高校一直是電信詐騙的重災區。個人信息保護工作極其重要。目前圖像識別技術應用的風險點，更多集中在個人信息的存儲環節。高校集中使用相關應用，大量的高校師生個人數據都被存儲在各應用運營方，或是技術提供方的中心化數據庫中。這些個人信息是否得到保護，是否會用于算法訓練，是否進行了脫敏處理，是否被分享，個人一無所知。一旦服務器被入侵，某些高度敏感的個人信息數據就會面臨泄露風險。

(二)刷臉支付的法律問題。根據最新數據，我國的刷臉用戶數已破億，其中“90后”占據主流。由于圖像識別技術本身局限性，加之基礎原始數據的限制，刷臉識別的精準度還不能達到100%，張冠李戴是常有的現象。在刷臉支付的操作過程中，刷臉識別到數據庫中任一位師生就可以進行支付。一旦需要付款的人疏忽或者故意確認支付，在刷臉儀器背面的工作人員無法掌握這一情況?！氨凰⒛槨钡膸熒媾R經濟損失，刷臉支付的人員涉嫌違法犯罪。

(三)缺乏法律法規及行業標準規范。已有法律已經明確將個人生物識別信息納入個人信息范圍。(民法典第1,034條第2款、網絡安全法第76條第5款規定：個人信息是指以電子或者其他方式記錄的能夠單獨或者與其他信息結合識別自然人個人身份的各種信息,包括但不限于自然人的姓名、出生日期、身份證件號碼、個人生物識別信息、住址、電話號碼等。)個人生物識別信息作為個人信息的一種受到法律的保護。但目前對于個人生物識別信息的使用、存儲、運輸、管理方面沒有具體細化的規范。數據的儲存使用沒有標準化操作模板供參考。數據的控制者隨心所欲的處理數據。大量儲存在運營后臺的數據處于裸奔狀態。

五、圖像識別技術發展應用的對策

雖然圖像識別技術存在一定的問題，但我們不能因噎廢食，新技術謹慎的應用，在不斷應用過程中發現不足，及時進行改進，方可實現技術的持續發展。筆者認為，高校在推動圖像識別技術發展及應用上，可以從以下幾個方面做出努力。

(一)擴大圖像識別技術在高校的應用范圍。作為新技術的試驗田，高校在確保數據安全的基礎上，可以逐步擴大圖像識別技術應用范圍。比如：刷臉上課、刷臉考勤、刷臉入宿舍等，利用新技術提高高校師生的學習、生活質量。當然，在對以上系統展開使用時，需要充分尊重師生的知情權、選擇權。將個人信息使用范圍、儲存方式等告知師生，并提示可能存在的風險及為避免風險所采取的應對措施。

(二)推進圖像識別技術研發工作，提高圖像識別的準確率。高校是先進技術的重點研發基地，高?？蒲袌F隊掌握著先進的技術，高?？蒲惺悄壳案咝Ｖ攸c工作任務之一。高?？梢酝ㄟ^設立課題方式或者給予先進技術推動者、研發者科研獎勵的方式鼓勵高校師生進行相關技術研究，加快推動生物識別技術與大數據、云計算等融合發展,不斷提升圖像識別技術準確率,降低技術使用成本,不斷地推進圖像識別技術的完善與發展，突破圖像識別技術瓶頸，使圖像識別技術可以更高效應用。

(三)推動圖像識別技術規范的制定，防范圖像識別技術安全風險。高校利用自身的影響力，積極參與到圖像識別技術規范的制定工作，推動制定個人生物識別信息的使用、存儲、運輸、管理等方面規范，推動建立圖像識別技術應用系統的準入標準，通過專家建議稿等方式推動完善國家立法工作。

(四)加強圖像識別技術應用的監管。學校信息管理部門加強對個人信息的監管。要求刷臉系統運營公司報備：人臉信息保管方式、刪除方式、應急處理辦法等，并要求其全面記載信息處理活動，做到有據可查。這也將為監管機構提供了監管執法依據。學校信息管理部門把對運營公司的巡視審查作為常規工作。定期審查、評估及監督，及時發現不規范行為，并責令其糾正，避免造成無法挽回的信息泄露事件。在與刷臉系統運營公司的合同中增加對個人信息泄露的違約責任約定。

六、結語

總之，對于高校里面圖像識別技術應用的場景，一方面我們感嘆于新技術的發展態勢；另一方面，我們要用開放、包容的態度來看待不完善的地方，積極地提出改進的意見和建議，大家齊心協力共同推進刷臉時代的到來。