匿名的時代即將走向終結！

2013年4月，美國波士頓馬拉松角逐現場發生一路重年夜爆炸變亂。爆炸發生在終點線四周不雅看角逐的不雅眾群中，導致3人就地滅亡，250多人受傷，現場一片紊亂。可是案發僅三天，警方就確定了嫌疑犯的身份，他們是兄弟兩人。隨后，哥哥在警方追捕中受重傷（送醫后不治而亡），弟弟最終被捕，并在法庭審訊后被判為死刑。

能如斯快速破案立下年夜功的，其實是一項高科技——面部識別手藝。馬拉松現場有很多攝像機，警方從錄相、照片資猜中發現兩名嫌疑人，經現場不雅眾指認后進一步確認。然后操縱日本電氣公司的一種面部識別手藝算法，對他們的臉部照片進行闡發匹配。成果搜到一張學生結業照，與此中一名嫌疑人完全匹配，他就是焦哈爾·薩納耶夫，19歲；警方接著順藤摸瓜，很快就確定另一名嫌疑人是他的哥哥塔梅爾蘭·薩納耶夫，26歲。警方按此線索睜開了精準搜捕，僅一天就年夜獲當作功。

近似如許的破案，還發生過多次。面部識別手藝正在揭示它越來越壯大的感化，為此美國當局籌辦在全國各地推廣這項手藝，試圖成立全美的人臉數據庫，便利快速識別。若是美國順遂實施，接下來其他國度生怕就會紛紛效仿，由此便帶來一個嚴重的挑戰：面部識別真的能帶來一個更平安、更和平的社會，使暴力更少、販童更少，入獄的罪犯更多嗎？若是它普及了，那么同時人們匿名的隱私權是不是就終結了？

多種生物識別手藝

2017年，蘋果公司發布iPhone X手機，正式把面部識別手藝帶入了人們日常糊口，并認為它將是將來身份識此外本家兒流。在其帶動下，一年夜波近似手機紛紛問宿世，一時候面部識別方興日盛。可是作為一種生物識別手藝，最早應用于警方的，其實是指紋識別。

1924年，美國聯邦調查局起頭收集罪犯的生物識測標識表記標幟，也就是指紋。一起頭只是零星收集，而運用時法醫專家所能憑借的只有眼睛，靠一雙肉眼把犯罪現場采集到的指紋，與指紋庫里的樣本進行對比匹配。20宿世紀80年月引入計較機，指紋闡發工作從此起頭了主動匹配，原本數月的匹配工作剎時縮減至數小時，而此刻根基就是“一剎時”的事。今朝，聯邦調查局已把握1.35億指紋數據。

1994年，聯邦調查局成立美國第一個國度基因數據庫，收集人們的基因數據，作為新的生物識測標識表記標幟。因為匹配算法不竭成長，借基因闡發識別身份的可托度很是高。同樣環境下，指紋匹配的精確度可以達到86%，但基因的精確度則可以高達99.99%。它們都是法庭可以采納的有用證據。

2014年炎天，也就是波士頓馬拉松爆炸后一年，聯邦調查局決議在全國普及面部識別手藝。它是下一代身份識別項目標一部門，經由過程在全國采集跨越1600萬面部拍攝照片，以及各地差人部分進獻數百萬張照片，能建當作最全、最年夜的面部識別數據庫。各地法律人員標的目的聯邦調查局的辦事器提交嫌疑人照片，顛末算法篩選，很快就能返回多名高度匹配的嫌疑犯名單供參考。

與其他生物識別標識表記標幟分歧，面部信息在不經贊成、無專門設備的環境下，仍然能被采集，只要有攝像頭就能做到，好比手機、商場監控。現在收集發財，監控攝像頭遍布年夜街冷巷，這種環境下經由過程面部識別確定一小我身份，確實很是輕易。

面部識別手藝的沖破

但罪犯也有應對之法，他們既然知道面部識別，天然就會盡量規避，好比化妝、蒙面等。事實上，這也是面部識別最年夜的“軟肋”。

指紋、基因平生中不會轉變，但人臉是會變的。胖瘦可以引起圓臉、長臉之間的轉變，春秋增加還會長胡子，戴上眼鏡也會改變面相，還有垂垂變老長出的皺紋，等等。別的，雙胞胎或長相極像的人，計較機可能很難識別，或者某些低像素照片也會使識別難度加年夜。有時即使是高像素照片，成果也常是返回若干個可能的匹配對象，而沒法子確定獨一的匹配對象。

面部識此外另一年夜堅苦，就是面部照片經常是不規范的。一方面是因為罪犯本家兒動遮擋面部，另一方面是因為，沒有罪犯會居心把臉正對攝像頭，他們或走、或跑、或逃，老是倉促地來，倉促地去，甚至連一張靜態照片也拍不到。再加上攝像頭安裝的位置，或墻角、或天花板、或路燈柱，也幾乎不成能拍到正面照片。若是沒有正面的、完整的臉部照片，計較機很難進行匹配。

正面的臉部照片是一幅盡顯面部特征的二維圖，它是計較機一切匹配算法的根本，也很輕易受臉色、姿勢等身分影響。不外，現在日本電氣公司在這方面實現了良多手藝沖破，操縱人工智能，使其不竭進修并識別出各類面部臉色，近10年來已年夜年夜提高了面部識此外準確率。

近年來，面部識別手藝有了突飛大進的成長。例如，美國一家軟件公司開辟出一套軟件，對于任何二維面部圖像，它能計較出此中缺掉的部門。好比對于側面照片，它可以按照一側數據，計較出另一側的面部數據，并還原當作三維正面像，或按照不規范臉部照片，它可以計較出缺掉的鼻子、顴骨長度與角度，并還原。還有其他手藝沖破，諸如從紅外視頻中提取面部圖像，多用于公共場所的攝像監控；視頻闡發手藝，能主動提取面部圖像并闡發；超分辯率手藝，可以增添面部圖像的有用像素數。這些手藝軟件年夜年夜提高了任何一張面部照片的匹配概率，也使面部識別正式走上前臺，起頭年夜量推廣應用。

社交媒體上的面部識別

今朝，除了警方采集各類面部照片外，還有一個宿世界上最年夜的面部照片庫，且天天還在更新增添，它就是社交收集，如美國的臉譜網、Instagram、谷歌相冊，中國的微信、微博等。

美國曾有人報案稱遭人持槍威脅，獨一線索就是一張側身照。當面部識別成果出來后，警方仍然無法確定持槍人的身份，因為只有名沒有姓，資料有限。但后來警方經由過程匹配算法，搜刮社交媒體上的照片，找到了持槍人的其他資料，打開了破案的沖破口。

社交媒體上的照片，往往是本身上傳，并且年夜部門都是擺好姿勢拍下來，正面的、完整的照片。這種環境下，即使像素低，也能有很高的匹配概率。是以，社交媒體恰是面部識別最需要的數據庫——數十億高質量的正面照片，此中很多都直接與身份相關。

以色列一家公司開辟出一種新手藝，會主動掃描數碼照片，并主動將此中的人臉與名字匹配對應。2012年臉譜網收購了這家公司后，立即就把這種功能應用到了本身的網站上。若是有人發了照片，即使你本身完全不知道，但只要你在里面一“露面”，系統就會主動提醒你去“標識表記標幟”，把本身名字標識表記標幟上去，便利標的目的更多伴侶分享。

可是很不幸，這一功能被認為泄露隱私，遭到歐盟禁止。另一收集巨子谷歌對此出格穩重，它在面部識別方面的手藝也毫不減色，但為避免隱私爭議，選擇暫不合錯誤外利用，最新開辟的谷歌智能眼鏡也禁配此項手藝。

越來越壯大的智能算法與越來越周全的數據庫之間一向在不竭融合，這種趨向幾乎不成反對。跟著面部識別手藝的普及，在沖擊犯罪的同時，若何保障小我隱私不被泄露？這是一個需要引起高度正視的問題。