人脸识别数据安全标准化研究报告（2021版）-相关特点分析

定义 ：

人脸图像是自然人脸部信息的模拟或数字表示。人脸图像可通过设备收集，也可对视频、数字照片等进行处理后获得，主要包括可见光图像、非可见光图像（如红外图像）、三维图像等。 

人脸特征是从人脸图像提取的反映自然人脸部信息特征的参数。 人脸识别数据是可单独或与其他信息结合识别特定自然人身份的人脸图像或人脸特征，也称为“人脸识别信息”。 

特点 ：

人脸识别数据是社交属性最强的显性生物特征 

人脸是天然的重要社交凭证。千百年来，人们互相识别对方身份最直接的、最可靠的凭证就是人脸。人脸识别数据与个人身份直接绑定，相较电话号码、账号口令、甚至身份证号等个人信息，具有几乎无法更改的特点，虽然人脸会由于整容、年龄增长、罹患疾病、情绪变化等改变，但其总体特征基本保持不变。 

 人脸识别数据是敏感个人信息保护工作的关注重点 

人脸是敏感个人信息。人脸识别数据一旦泄露或者非法使用，容易导致自然人的人格尊严受到侵害或者人身、财产安全受到危害。因此，对人脸识别数据开展数据处理活动，不仅需要满足合法、正当、必要和诚信等原则，还需要取得个人的单独同意。特别是，在某些场景下人脸识别数据被识别为重要数据，如国家互联网信息办公室等五部门发布的《汽车数据安全管理若干规定（试行）》指出，包含人脸信息、车牌信息等的车外视频、图像数据是重要数据。 

人脸识别数据易于采集的特点显著增加了保护难度 

人脸天然外露、易被采集、不易保护。人脸具有暴露时间长、暴露面积大的特点。随着近年来摄像头采集距离、清晰度大幅提升，以及成本降低、尺寸缩小、部署更加便利，人脸识别数据采集难度极大降低。特别是几乎每部手机都安装了高清摄像头，具备了收集人脸识别数据的能力。 

应用分类 

人脸识别数据应用按照部署模式、应用场景和处理目的等多个维度，存在不同的分类方式。 

本地人脸识别与远程人脸识别 

根据人脸识别数据应用的部署模式，可以将人脸识别数据应用分为本地人脸识别与远程人脸识别。 

本地人脸识别：在人脸识别终端独立完成人脸识别数据处理活动。其主要特点在于人脸识别数据的收集、存储、使用和删除等均在本地终端完成，人脸识别数据不向终端外传输。 

远程人脸识别：在人脸识别终端完成人脸识别数据收集，在服务器端完成人脸识别数据处理活动。与本地人脸识别相比，人脸识别数据需要传输到服务器端进行人脸识别算法的处理。 

人脸验证、人脸辨识与人脸分析 

根据人脸识别数据的应用场景，可以将人脸识别数据应用分为人脸验证、人脸辨识与人脸分析。 

人脸验证：数据处理者将收集的人脸识别数据与特定自然人的人脸识别数据进行比对（1：1比对），以确认特定自然人是否为其所声明的身份的场景。典型应用包括机场、火车站使用人脸识别数据实现人证比对，移动智能终端、应用程序使用人脸识别数据实现解锁功能等。 

人脸辨识：数据处理者将收集的人脸识别数据与已存储的一定范围内的人脸识别数据进行比对（1：N比对），以识别特定自然人的场景。典型应用包括公园、居民小区等使用人脸识别数据实现人员身份核验。 

人脸分析：数据处理者对收集的人脸图像进行统计和分析，但不开展人脸验证或人脸辨识的场景。典型应用包括使用人脸识别数据实现公共场所人流量统计、群体分析、体温检测、图片美化等。 

来源：中国电子技术标准化研究院

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