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據英國《安全行動》雜志網站５月１５日報道，倫敦斯坦斯特機場已開始測試裝有面部識別軟件的安全門，如果效果良好，就在全英國的機場、檢查站推廣。這將是面部識別技術大規模參與重要場合安檢的首次嘗試。那么，何為面部識別技術？它識別人臉的準確度有多高？
人臉識別術幫警方抓嫌犯 據《中國青年報》４月２９日報道，今年３月１９日晚７時許，解放軍駐重慶某部一執勤哨兵被襲擊身亡，襲擊者搶走一支半自動步槍。這便是震驚全國的重慶“３·１９”哨兵遇襲案。由于襲擊發生時光線較暗，歹徒的面部始終掩蓋在淺色線帽下，監控視頻未能抓拍到其正面。但一周后，當地警方就公布了依據不清晰視頻截圖制作的電腦模擬畫像。模糊的視頻截圖如何變成了清晰的圖像？ 這就是“人臉識別技術”的神奇所在。人臉識別，特指利用人臉視覺特征信息，進行身份鑒別的計算機技術，其原理是從一幀圖像或一段視頻中提取含各種面部參數的信息，畫出面部肖像，并同數據庫中的儲存圖像進行比較，其中涉及多維搜索、最優化計算、計算機成像等多種技術。其應用范圍很廣，包括執法機關取證、安檢系統通行憑證以至個人身份認定等。 面部有無數個“關鍵點” 我們在看一個人時，通常無需注意面部過多細節就能認出他（她），其面部的細微之處被忽視了。其實，人的面部有許多無法改變的特征：眼眶內外側的比例、鼻梁長度和鼻翼寬度的比例……這些由面部骨骼決定的比例關系，組成了無數個“關鍵點”，不會因為胖瘦、表情、年齡的變化而改變。于是，根據這些關鍵點進行統計學計算，建立起數據模型，把人的面部解析成由數字組成的“矩陣”，變成電腦能讀懂的“語言”。這樣一來，人臉經計算機轉換為數字，一點點計算出來，最終提取出一組能表達整張人臉的特征數據。 ５月１３日，西班牙卡塔盧尼亞工業大學計算機系教授埃米利諾·阿科斯塔，在英國“航空與商務旅行網”上撰文稱，人體有一套天然的身份識別系統，包括嗅覺、聽覺、視覺，“聞香識女人”、“未見其人，先聞其聲”便是嗅覺與聽覺識別最顯著的例子。而視覺認定系統更是司空見慣，我們只要看某人一眼便能知道他是誰，這個涉及大量信息處理的過程由人腦飛快地完成。但計算機不如人腦聰明，它不具備與生俱來的智能化系統，只能由程序化的軟件來完成。 很多情況下，當目擊者不能提供罪犯的足夠信息時，面部識別技術就可以派上用場了。劉海、口罩、帽子、眼鏡，是人臉圖像中最常見的遮擋物，對識別的準確率影響很大，也是犯罪分子慣用的障眼法。罪犯固然狡猾，卻沒有辦法阻止其個人信息被攝像機記錄下來。該技術可以通過眼睛、嘴巴、鼻子、眉毛等多項識別，有效避免由年齡、姿態變化以及遮擋物對捕捉人臉信息造成的影響，因此，“摘掉”罪犯的眼鏡和口罩，也不是什么難事兒。 以新面孔出現的老技術 此次英國機場方面的行動，使很多人以為“面部識別技術”是最近才出現的。其實不然，該技術的早期理論基礎及有限應用，在上世紀６０年代計算機出現不久就已完成。１９６４年至１９６５年間，美國杰出的數學家、人工智能技術先驅之一伍迪·布勒德蘇意識到了這種技術的重要性，與其他兩位科學家成功將這種技術應用于他所服務的情報部門。只是由于他的工作有保密性，該技術未被更多的人所知。 其后，面部識別技術的主要工作基本上沿著布勒德蘇等人設計的方向發展，只是在優化算法及數據采集上有所改進。隨著三維面部識別、皮膚紋理分析等識別技術的出現，識別精度進一步提高。 還存在諸多“軟肋” 我們在好萊塢大片中經常看到警方利用面部識別系統揪出罪犯，真實情況就是如此簡單嗎？恐怕不然。據《美國新聞與世界報道》周刊報道，早在２００１年，佛羅里達州坦博市警方就在夜生活繁榮的地區，安裝了具有面部識別技術的攝像裝置，試圖降低犯罪率。但結果表明，其準確率很低，警方的多次誤捕事件引發眾怒。２００３年，警方不得不拆除該裝置。另據美國電子隱私信息中心公布的數據，波士頓洛根機場也曾測試裝有該技術的系統，因準確率只有６１．４％而不得不放棄。 面部識別技術的弱點是什么呢？面部識別被認為是生物特征識別領域甚至人工智能領域最困難的研究課題之一。首先，不同個體間的區別不大，所有人的面部結構都相似；其次，人臉的外形很不穩定，人可以產生很多表情，而在不同觀察角度，視覺圖像相差很大。另外，人臉識別還受光照、墨鏡等遮蓋物、年齡等多因素影響，導致識別的低準確率。 與許多高科技一樣，該技術也面臨爭議。有人質疑識別軟件使用門檻如此之低，如果人們都拿它收集并分析面部信息，在網上大肆傳播，是否存在侵犯個人隱私的風險？ |
