人臉識(shí)別技術(shù)的弊端

1、圏表2:人臉識(shí)別技術(shù)具悴應(yīng)用領(lǐng)域應(yīng)用領(lǐng)域公共妄全刖備追逃、霏犯識(shí)別、邊防支全信息安全計(jì)聲機(jī)和網(wǎng)絡(luò)的登錄、兗件的抽密和解密政府肥能電子政努、戶摘管理、社會(huì)福利和傑險(xiǎn)商業(yè)金壯電孑商勞.電孑貨幣和支付、耆勤、簾場(chǎng)營(yíng)韻場(chǎng)所進(jìn)出軍事機(jī)表部門金融機(jī)枸的門禁控制和旌出管理等三個(gè)方面的缺點(diǎn)：1. 識(shí)別精度低2. 自然性、不易察覺(jué)以及非接觸性也致使人臉識(shí)別技術(shù)在一些特定領(lǐng)域面臨環(huán)境復(fù)雜 性。便于收集的好處也帶來(lái)了圖像清晰度不高，角度不好等問(wèn)題3. 人臉識(shí)別不只是隱私問(wèn)題信息泄露面臨更大安全隱患人臉識(shí)別的一個(gè)缺點(diǎn)也在于信息的可靠性及穩(wěn)定性較弱。人臉?biāo)N(yùn)含的信息量較指紋、虹膜等生物特征相比是比較少的，其變化的復(fù)雜性

2、不夠。例如，若要兩個(gè)人的指紋或者虹膜基本相同，大概需要好幾十乃至上百個(gè)比特（信息量的度量單位）達(dá)到完全重合才可以。但如果是人臉的話，十幾個(gè)比特達(dá)到重合就可以了。在全世 界，可以找到很多具有相似性的面孔。所以說(shuō)，人臉的辨別性不是很高，它并沒(méi)有那么獨(dú)一 無(wú)二。另外，人自身內(nèi)在的變化以及外在環(huán)境的變化都會(huì)影響采集時(shí)人臉的信息穩(wěn)定度。相較于之前的人臉識(shí)別技術(shù)，目前的人臉識(shí)別技術(shù)有所提高，但是具體應(yīng)用時(shí)還是不能達(dá)到完美狀態(tài)，如今，保守估計(jì)，人臉識(shí)別技術(shù)準(zhǔn)確率能達(dá)到99%但沒(méi)有達(dá)到100%同時(shí)，對(duì)于雙胞胎，由于相似特征太多，人臉識(shí)別基本不可能完成。比如在ATM機(jī)上使用人臉識(shí)別技術(shù)，是在使用密碼信息的基礎(chǔ)上

3、輔助的認(rèn)證功能。如果脫離了密碼輸入，完全使用人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行存取款操作，是不太可能的。例如，2018年7月，美國(guó)公民自由聯(lián)盟（ACLU對(duì)美國(guó)國(guó)會(huì)議員的照片應(yīng)用了亞馬遜 算法，該算法確定其中 28人是因犯罪而被捕的人。如何解決整容帶來(lái)的無(wú)法辨別如果說(shuō)雙胞胎根本不應(yīng)該用此技術(shù)來(lái)進(jìn)行分辨的情況下, 的問(wèn)題？在如今整容手段如此先進(jìn)的情況下？其一，應(yīng)用“人臉識(shí)別”技術(shù)的視頻采集機(jī)器設(shè)備愈來(lái)愈普及化，會(huì)否對(duì)大家的人身自 由權(quán)與隱私權(quán)產(chǎn)生威協(xié)，這個(gè)問(wèn)題如何解決？其二，人工智能的市場(chǎng)應(yīng)用，會(huì)否產(chǎn)生新的岐 視與不公平，并對(duì)人們具有的社會(huì)道德紀(jì)律產(chǎn)生挑戰(zhàn)？例如：一些商業(yè)算法在識(shí)別膚色較深的人員和女性方面不如識(shí)別膚

4、色較淺的男人準(zhǔn)確。這是以前討論過(guò)的一個(gè)話題。雖然人臉識(shí)別技術(shù)經(jīng)歷了較長(zhǎng)的研究階段， 并且應(yīng)用也開(kāi)始落地， 但至今人臉識(shí)別技術(shù) 還是被認(rèn)為是生物特征識(shí)別技術(shù)中較為困難的研究課題之一。 另外，人臉識(shí)別技術(shù)自身優(yōu)勢(shì) 也存在兩面性， 自然性、 不易察覺(jué)以及非接觸性也致使人臉識(shí)別技術(shù)在一些特定領(lǐng)域面臨環(huán) 境復(fù)雜性。背景環(huán)境的復(fù)雜多樣，在進(jìn)行人臉識(shí)別前需要先對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景中的人臉進(jìn)行定位， 即人臉檢測(cè)。 人臉檢測(cè)的 正確與否直接影響人臉識(shí)別性能。 當(dāng)監(jiān)控場(chǎng)景的背景較為復(fù)雜時(shí)， 人臉檢測(cè)率也會(huì)隨之降低， 因此能夠適應(yīng)復(fù)雜背景環(huán)境的人臉檢測(cè)算法是人臉識(shí)別技術(shù)的難點(diǎn)之一。光照條件的復(fù)雜多變?cè)谥悄芤曨l監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)

5、用中， 會(huì)由于監(jiān)控環(huán)境光線的變化造成檢測(cè)到的人臉 圖像存在不同的陰暗變化，如圖 1 所示。 FRVT2006 測(cè)試表明，不同光照條件下人臉識(shí)別雖 然在性能上比FRVT2002有顯著提高，但是還沒(méi)在根本上克服光照對(duì)識(shí)別率的影響。人臉表情的多樣性在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中， 人臉的表情隨時(shí)都可能發(fā)生變化。圖2給出了部分表情變化的人臉圖像。 從圖 2 可以看出， 當(dāng)人的表情發(fā)生變化時(shí)， 可能會(huì)引起人臉輪廓以及紋理的變化， 同時(shí)由于面部肌肉的牽引， 面部的特征點(diǎn)的位置也會(huì)隨之改變。不同的表情引起面部的變化都不同， 此外， 不同的人的相同表情影響也不相同， 因此很難用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)精確劃分各種 表情對(duì)不同人的影響。

6、采集人臉的角度多樣性人臉的角度多樣性主要是指由于拍攝角度的不同導(dǎo)致檢測(cè)到的人臉圖像的旋轉(zhuǎn)，包括平面旋轉(zhuǎn)和深度旋轉(zhuǎn)。 圖 3 列出了部分不同角度拍攝的人臉圖像。 從圖 3 可以看出， 與表 情變化對(duì)人臉圖像的影響相同， 拍攝角度的變化同樣會(huì)導(dǎo)致人臉輪廓的變化， 除此之外， 由 于角度的變化，可能會(huì)導(dǎo)致人臉的部分特征無(wú)法被正確提取，進(jìn)一步導(dǎo)致人臉的錯(cuò)誤識(shí)別。遮擋問(wèn)題即使是非人為故意遮擋， 在實(shí)際應(yīng)用時(shí)檢測(cè)到的人臉圖像也經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)如帽子、 眼 鏡等遮擋物， 除了這些， 胡子以及劉海的變化也直接影響人臉的特征提取， 圖 4舉例給出了 出現(xiàn)遮擋的部分人臉圖像。 當(dāng)人臉圖像發(fā)生遮擋時(shí)， 人臉的很多信息會(huì)丟

7、失， 導(dǎo)致人臉識(shí)別 算法出錯(cuò)或失效。最近兩年是人工智能的爆發(fā)年。隨著人工智能的助力，人臉識(shí)別技術(shù)以其不可復(fù)制性、 非接觸性、 可擴(kuò)展性和快速性等特點(diǎn)在多種生物識(shí)別技術(shù)中脫穎而出。 人臉識(shí)別在安防、 金 融、教育等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，尤其是在智慧校園應(yīng)用中，門禁出入口、人員識(shí)別、消費(fèi)支 付，甚至開(kāi)始在課堂上識(shí)別學(xué)生面部表情，找出不專心的學(xué)生。例如去年，某中學(xué)使用“黑 科技” 打造“智慧教室” ，對(duì)學(xué)生進(jìn)行表情監(jiān)控， 以提高課堂教學(xué)效率時(shí)。 但輿論普遍質(zhì)疑， 認(rèn)為類似做法不尊重孩子人格，侵犯學(xué)生隱私。前幾日，舊金山市頒布的新條例決定禁止全市 53 個(gè)部門使用人臉識(shí)別技術(shù)，其中就包 括舊金山警察局。

8、人臉識(shí)別技術(shù)在美國(guó)的爭(zhēng)議一直不斷， 反對(duì)者普遍認(rèn)為， 如果不對(duì)這項(xiàng)技 術(shù)進(jìn)行規(guī)范， 將會(huì)為政府提供前所未有的權(quán)力來(lái)跟蹤人們的日常生活， 侵犯人們隱私， 這與 健康的民主不相容。同時(shí)，“美國(guó)公民自由聯(lián)盟” （ ACLU測(cè)試了亞馬遜的人臉識(shí)別系統(tǒng)， 發(fā)現(xiàn)人臉識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確性并不高。除了人們?nèi)粘８杏X(jué)到的認(rèn)為， 含有人臉識(shí)別技術(shù)的攝像頭侵犯了人們的隱私外。 另 外，由于人臉特征信息作為高敏感性信息，會(huì)有不法人員企圖通過(guò)不法手段獲取這些信息。 雖然目前不管是政府、 研究單位還是企業(yè)越來(lái)越重視信息安全保障， 但還是存在人臉信息泄 露的風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)相關(guān)媒體報(bào)道， 今年 2 月份， 荷蘭某安全研究員在社交網(wǎng)站上表示， 中國(guó)的一家 面部識(shí)別公司 SenseNets （即深網(wǎng)視界）未對(duì)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)做密碼保護(hù)，將數(shù)據(jù)庫(kù)暴露在公網(wǎng) 上，導(dǎo)致超過(guò)數(shù)百萬(wàn)公民的個(gè)人信息數(shù)據(jù)能夠不受限制被訪問(wèn)。據(jù)其介紹，此次信息泄露事件主要涉及到深網(wǎng)視界內(nèi)部的一個(gè)MongoDE數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)含超過(guò) 250 萬(wàn)人的信息，包括身份證數(shù)據(jù)、照片、工作信息等。此外，該數(shù)據(jù)庫(kù)還 可動(dòng)態(tài)記錄個(gè)人位置信息，僅2月 12日至 2月 13日的 24小時(shí)，就有超過(guò) 680萬(wàn)個(gè)地點(diǎn)被從技術(shù)層面講， 人臉識(shí)別技術(shù)的大規(guī)模使用， 人臉是無(wú)法復(fù)制的， 但是基于人臉特 征點(diǎn)的信息是以數(shù)字化信息進(jìn)行存儲(chǔ)的， 相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)就面臨著被黑