近年来，随着人工智能技术的高速发展，人脸识别正在融入人们的日常生活，悄然改变人们的生活习惯，例如刷脸支付、刷脸开手机、刷脸通行等。那么机器是如何识别这是一个人？它又是怎么辨别是谁的呢？接下来让我们共同探秘，揭开这“黑科技”背后的面纱。

人脸识别技术属于生物特征识别技术，是一种依据人人脸的若干特征（如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等）自动进行身份识别的技术，又被称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。其主要利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，通过人脸检测技术分析其是否存在人脸，存在则给出人脸所在位置、大小和面部关键器官的位置信息；再根据这些信息提取所蕴含的身份特征，并将其与已知的人脸特征进行对比，从而识别每个人脸的身份。

人脸检测是人脸识别和人脸分析系统的关键第一步，主要用于解决“人脸在哪里”的问题，在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并提供给后续的人脸特征分析和识别。早期的人脸检测工作主要基于人工精心设计的局部描述子进行特征提取，主要可分为4类基于知识的人脸检测方法、基于模型的人脸检测方法、基于特征的人脸检测方法、基于外观的人脸检测方法，其中比较比较经典的作品有haar cascades分类器、HOG（Histogram of Oriented Gridients）特征检测算法。但传统的检测对于多种变异因素的具有挑战性的图像，人脸检测精度有限。

随着深度学习的蓬勃发展，逐渐演变出许多基于不同深度学习架构的人脸检测方法，主要有基于级联cnn模型、基于R-CNN模型、单发探测器模型、基于特征金字塔网络模型、基于变形金刚模型等，极大地改善了传统人脸检测、识别在特征提取、精确度、可扩展性方面均有诸多不足。MTCNN是其中一个比较优秀的人脸检测模型，该模型通过三个阶段的深度卷积网络，以粗到细的方式预测人脸和地标位置，具体步骤为：第一阶段：通过浅层CNN快速生成候选窗口；第二阶段：通过更复杂的CNN拒绝大量非面部窗口来细化窗口；第三阶段：使用更强大的CNN再次细化结果并输出五个面部标志位置。

人脸特征也称人脸表征，是人脸的某些特征，比如脸的长度、脸的宽度、唇部宽度、鼻子长度等，人脸特征提取就是对人脸进行特征建模得到向量化人脸特征的过程。人脸特征提取按照技术特点大致可分为三类：基于全局信息的Holistic方法、基于局部信息的Local特征方法、基于深度学习的方法。基于深度学习的人脸特征可以从数据集中自动学习特征，如果数据集能够覆盖足够的鲁棒性数据（如光照、姿态、表情等），则算法能适应各种挑战，也是当前的主流人脸特征提取方法。

人脸识别是人脸比对的过程，通过比对提取的人脸特征获两个人脸的相似度，判断方法为比较两个特征间的欧式距离(L2距离)或者余弦距离（cosine距离）：L2距离越小，相似度越高；cos距离夹角越小，cos距离越大相似度越高。根据比对的数量不同，又可分为1:1和1:N。1:1最常见的场景就是人证比对，比如我们在乘高铁时所遇到的这种设备。1:N是1张人脸和底库中的N张人脸进行比对，比如在考勤机中，我们的人脸底库中包含全公司的所有人脸照片。

一、技术原理

面部识别技术利用计算机视觉和模式识别技术，通过分析面部图像的几何结构、纹理特征、颜色分布等信息，识别和验证个体身份。与其他生物识别技术相比，面部识别技术的技术原理比较简单，不需要特殊的硬件设备和操作流程，只需要摄像头和面部图像就可以实现身份识别和验证。

其他生物识别技术如指纹识别、虹膜识别、声纹识别等，都需要特殊的硬件设备和操作流程。指纹识别需要指纹采集设备和指纹库，虹膜识别需要虹膜采集设备和虹膜库，声纹识别需要麦克风和声纹库。这些设备需要特殊的硬件和软件支持，成本和复杂度较高。

二、应用场景

面部识别技术可以广泛应用于各种场景，如支付、安防、门禁、考勤、公共服务等。由于面部识别技术的操作简单、方便快捷，可以在不影响用户体验的情况下，实现身份识别和验证。在支付场景中，面部识别技术可以替代传统的密码和支付工具，提高支付的安全性和便捷性。在安防场景中，面部识别技术可以替代传统的门禁卡和密码，提高门禁的安全性和便捷性。在考勤场景中，面部识别技术可以替代传统的刷卡和签到，提高考勤的准确性和便捷性。在公共服务场景中，面部识别技术可以用于身份验证和个性化服务，提高公共服务的效率和便捷性。

其他生物识别技术也可以应用于各种场景，但具体应用场景受到硬件和软件的限制。指纹识别主要应用于门禁、考勤、支付等场景，虹膜识别主要应用于安防、边境管理等场景，声纹识别主要应用于客服、语音识别等场景。

三、准确性

面部识别技术的准确性取决于算法的质量和训练数据的多样性。随着深度学习和神经网络技术的发展，面部识别技术的准确性不断提高。目前，面部识别技术的准确率已经达到了90%以上，甚至高于人类的识别能力。

其他生物识别技术的准确性也取决于算法的质量和训练数据的多样性。指纹识别和虹膜识别的准确率比较高，可以达到99%以上。声纹识别的准确率相对较低，受到环境和语音质量的影响较大，准确率通常为80%以上。

四、安全性

生物识别技术的安全性是一个重要的问题，涉及到个人隐私和数据安全。面部识别技术的安全性主要包括两个方面，即防止攻击和保护隐私。面部识别技术可能受到图像攻击、视频攻击、模拟攻击、算法攻击等多种攻击方式的影响。为了防止攻击，需要采用特殊的算法和技术，如活体检测、多因素验证、防冷启动等。为了保护隐私，需要采用数据加密、数据去标识化、数据共享授权等技术。

其他生物识别技术的安全性也是一个重要问题，需要采取相应的安全措施。指纹识别技术可能受到指纹模拟、指纹复制、指纹库攻击等攻击方式的影响。虹膜识别技术可能受到虹膜复制、虹膜距离攻击等攻击方式的影响。声纹识别技术可能受到声纹复制、语音合成攻击等攻击方式的影响。为了防止攻击和保护隐私，需要采用相应的安全措施，如多因素验证、动态口令、加密技术等。

五、可用性

生物识别技术的可用性是一个重要的问题，涉及到用户体验和系统稳定性。面部识别技术的可用性较高，因为它不需要特殊的硬件设备和操作流程，只需要摄像头和面部图像就可以实现身份识别和验证。同时，面部识别技术具有较好的可扩展性和可定制性，可以根据不同应用场景进行定制化开发。

其他生物识别技术的可用性较低，因为它们需要特殊的硬件设备和操作流程，且受到环境和用户状态的影响较大。指纹识别技术可能受到指纹湿度、指纹质量等因素的影响，虹膜识别技术可能受到环境光线、虹膜形态等因素的影响，声纹识别技术可能受到语音清晰度、噪声等因素的影响。

综上所述，面部识别技术与其他生物识别技术相比，具有技术原理简单、应用场景广泛、准确性高、安全性较好、可用性较高等优点。但面部识别技术也存在一些局限性，如受到光线、姿态、表情等因素的影响，易受到攻击等。因此，在实际应用中，需要根据具体应用场景和需求，选择适合的生物识别技术，并采取相应的安全措施，保护个人隐私和数据安全。

防止人脸识别被滥用，依法保护人脸信息，需要明晰其合法使用的边界在哪里。

民法典规定，自然人的个人信息受法律保护，同时将生物识别信息列举为个人信息。北京德和衡律师事务所律师陈江涛说，根据民法典第一千零三十五条的规定，处理个人信息的，应当遵循合法、正当、必要原则，不得过度处理，并符合下列条件：（一）征得该自然人或者其监护人同意，但是法律、行政法规另有规定的除外；（二）公开处理信息的规则；（三）明示处理信息的目的、方式和范围；（四）不违反法律、行政法规的规定和双方的约定。

2021年7月28日，最高人民法院发布关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定，对人脸识别的应用场景、使用目的、责任认定等作出规范。在民法典第一千零三十五条的基础上，进一步将“同意”细化为“单独同意”。根据该司法解释，信息处理者采取未单独征求用户同意、强制刷脸等方式处理用户人脸信息的行为，在相关民事诉讼案件中都会被认定属于侵害自然人人格权益的行为。

针对备受关注的滥用人脸识别技术问题，个人信息保护法第二十六条规定，在公共场所安装图像采集、个人身份识别设备，应当为维护公共安全所必需，遵守国家有关规定，并设置显著的提示标识。所收集的个人图像、身份识别信息只能用于维护公共安全的目的，不得用于其他目的；取得个人单独同意的除外。

在陈江涛看来，针对防止滥用人脸识别、依法保护人脸信息，相关法律已经明确了基本原则、厘清了边界，织就起较为完备的“法律保护网”。但针对人脸信息“无感知收集”“一揽子收集”等现实情况，仍可采取更多举措予以更详细清晰地规范。例如，就人脸识别和人脸图像处理等事项，可进行单独弹窗以获得单独同意；APP在征得个人同意时应明示处理个人信息的目的、方式和范围等；个人信息主体享有撤回授权的权利，以及不得频繁地弹窗以获得个人同意等。