人脸识别技术研究综述（一）：应用场景

编者按：

本公号曾发表的人脸识别系列文章：

本篇对人脸识别的文章作者为杨丹，来自于京东集团法务与知识产权部。

1960年的美国加利福尼亚州帕罗奥图（Palo Alto, California）的一间小办公室里，那时的帕罗奥图还没有被称为硅谷，人脸识别之父伍迪（Woody Wilson Bledsoe）与一群古怪又聪明的研究人员创立了全景（Panoramic）公司。人脸识别技术的早期发展阶段，有着非常浓厚且复杂的政治色彩，该项技术不但受到中央情报局（CIA）的赞助，甚至与核武器也有些渊源。

1965年伍迪·布莱索（Woody Bledsoe）的研究图像。计算机无法识别出他的两张照片（分别拍摄于1945年和1965年）显示的是同一个人。PHOTOGRAPH: DAN WINTERS

如今，人脸识别技术被广泛应用，成为手机、电脑解锁，出入境身份验证和支付应用程序的首选技术功能，它能加速疾病的诊断速度，在Instagram上标记（tag）朋友也变得轻而易举。然而，人脸识别技术同样成为政府压迫公民和企业监视牟利的工具。据《金融时报》（Financial Times）2019年6月发表的一篇研究估计报告显示，若2019 - 2024年期间的复合年增长率（CAGR）能符合预期达到16％，则全球的人脸识别市场将产生70亿美元的收入。据《卫报》（Guardian）2019年12月2日报道，美国目前是人脸识别领域最大的市场，而亚洲地区则是该领域增长最快的地区，中国和印度处于领先地位。据《纽约时报》（The New York Times）2019年4月14日报道，中国警方正在与依图、旷视、商汤科技和云从等人工智能公司合作，在重庆、深圳、上海、天津和济南等人口众多的城市建立并完善视频监控网络。[1]令人惊讶的是，隐私专家Emmanuel Pernot-Leplay在其2020年3月27日的报告中证实，在人工智能（人脸识别）领域野心勃勃的中国同时提供了强大的生物特征数据保护，以保护个人隐私。[2]

本文将通过列举涉及人脸识别技术的不同应用场景，来帮助大家增强感知，更好的了解我们身边存在的人脸识别技术。关于这项技术是如何工作的，存在的技术缺陷，以及可能导致的偏见和隐私风险，笔者将在后续章节进行论述。

1. 个人设备解锁

随着iPhone X的诞生，iPhone增添了Face ID这项新的身份验证功能。基于Face ID的准确率要远高于基于指纹识别的Touch ID。实际上，早在Android 4.0时期，这项功能就已经集成在操作系统中了。[3]  这项技术能够在手机被盗时有效的阻止他人访问手机内的个人数据。尽管如此，我们仍然不能忽然人脸识别技术的缺陷可能导致的潜在偏见，例如，2017年苹果公司因无法验证亚洲人脸而被投诉[4]（详见后续章节）。

2.  门禁打卡和智慧园区

2020年东京奥运会（推迟到2021年9月）将首次引用人脸识别技术。主办方通过采集参与人员的人脸信息，自动授予其访问权限，以增强参与人员的体验性和保障安全性。据主办方表示，该项技术将严格遵守《个人信息保护法》，所有个人数据都会得到适当的管理和使用，比赛结束后将会对数据进行完全删除处理。比起先前的传统ID挂绳，人脸识别技术的效率显然更高。[5]

在智慧园区中使用人脸识别技术，能够快捷高效准确地对人员进行放行、记录、统计和管控，通过摄像头记录人员的活动轨迹，考勤和滞留状况，取代传统的人员管控，提高效率和精细化水平。[6]

3.  金融领域

合规和监管改革始终是金融领域的核心。根据美国的海外账户税收合规法案（Foreign Account TaxCompliance Act, FATCA）和反洗钱（Anti-Money Laundering, AML）准则，KYC（Know Your Customer）客户分析系统可针对个人、公司、政府和世界各地的银行中的多个因素进行参数化的可变风险评估，这种方法为AML系统提供了参考数据。KYC系统通过人脸识别技术对客户的就业类型，资金来源，纳税状况，贷款申请记录等进行全面快速的调查，从而进行风险评估。[7]住在偏远地区银行不足的人们可通过手机银行的人脸识别系统进行借贷申请。[8]

访问数字账户 – 人脸识别技术可用于加密货币钱包，如手机银行应用程序，用户通过人脸识别进行登录，访问其加密货币钱包进行信息查询和转账交易。还可以将人脸识别技术与区块链技术结合，将用于验证的特定数据集保存在不可变的区块链上以防止被篡改或伪造。[9]

4. 安防执法领域

机场身份验证 –通过数字化护照上的人脸生物特征与持有人的脸进行比较完成身份验证，以帮助人们更快、更安全地通过安检。2017年，泰利斯负责为巴黎戴高乐机场（Roissy Charles de Gaulle airport）的外部边境的自动快速通道通道（PARAFE）系统提供新的自动控制大门。该解决方案旨在促进2018年从指纹识别到人脸识别的进化。通常情况下，签发身份证明文件时使用的人脸识别，会与其他生物识别技术，例如指纹、虹膜或OPT等防欺诈和防盗用身份ID 结合使用。人脸识别技术可以大大缩短排队所需的时间，皇家加勒比航空公司（Royal Carribean）通过人脸识别技术来帮助将通常90分钟的登机时间缩短至10分钟。[10]

寻找失踪儿童 – 人脸识别技术在安防执法领域的好处是显而易见的，它能更容易发现和预防犯罪。通过添加失踪孩子父母提供的参考照片至CCTV系统，以将参考照片与视频中捕捉到的人脸相匹配，从而大大加速了操作员的工作。警察可以通过人脸识别技术来获取视频图像序列（也称为“视频分析”），也就是把视频拆分成一帧一帧的图像，来估算儿童失踪的位置和时间。警察可以在失踪前更好地弄清楚孩子的动作，并找到最后一次见到他/她的地方，一旦发现匹配项，实时警报就会触发。这个过程同样适用于因为痴呆症，健忘症，癫痫病或阿尔茨海默氏病等走失的成年人的场景。

识别和追踪罪犯 – CCTV人脸识别系统可以用来帮助警察追踪和识别曾经存在其他犯违法行为的罪犯。警方也可以采取预防措施。通过使用视频或外部图片（或数据库）中已知罪犯的图像，操作人员可以在现场视频中检测出匹配情况，并及时做出反应。同时，人脸识别闭路电视系统可以用来支持调查人员在事件发生后寻找视频证据。区分嫌疑人和个人的外表的能力对于加快调查人员审查相关细节的录像证据至关重要。他们可以更好地了解情况是如何发展的。帮助警方抓捕罪犯、寻找失踪人员和辨认尸体。

警察检查 – 2016年的布鲁塞尔恐怖袭击后，借助FBI人脸识别软件，确定了负责布鲁塞尔恐怖袭击的“帽子的人”[11]；2017年欧洲冠军联赛决赛中，南威尔士州警察局使用人脸识别技术对潜在的暴力活动进行安全监视；美国有26个州（可能多达30个州）允许执法部门对其驾驶执照和身份证照片数据库进行搜索；FBI可以访问18个州的驾驶执照照片。终于，南威尔士警察使用人脸识别试点（AFR Locate）于2019年被调查。[12]

无人机航拍 – 无人机与摄影机的结合可针对群众聚集类活动进行大面积的人脸识别。据2018年6月的Keesing Journal ofDocuments & Identity（KJD&I）杂志报道，一些悬停的无人机系统可携带10公斤的摄像头，可在100米高的800米范围内识别出犯罪嫌疑人。[13]

5. 医疗科研领域

检测遗传病 – 2014年6月，牛津大学的科学家开发了一种人脸识别程序，该程序能够仅凭一张家庭照片跟一组具有相似遗传条件的人脸图像集进行匹配，通过他们人脸特征的相似性来帮助他们诊断流行的遗传状况，如唐氏综合征和迪乔治综合征，准确率高达96.6%。

跟踪流行病 – 由于COVID-19出现，人脸识别技术被证明对政府对抗病毒的传播是有益的。为了保持社会距离，企业和政府机构正在使用人脸识别工具来代替基于接触的系统，来跟踪受感染的患者。[14]爱尔兰一家大型食品生产商，通过使用人脸识别技术替代触摸式手动登陆，以降低COVID-19病毒感染的可能性。[15] 2020年3月，武汉大学国家多媒体软件技术研究中心模拟并开放了一个特殊的人脸识别数据集——口罩遮挡人脸数据集（Real-World Masked FaceDataset， RMFD），确保特殊时期公共场所人群的安全，这项技术也在不断发展，例如通过连接到温度传感器，在测量用户体温的同时识别他们的人脸和身份。[16]

帮助盲人 – Listerine开发的人脸识别应用程序，可以帮助盲人识别聊天对象的面部表情，比如对方微笑时会通过振动的方式提醒盲人。[17]

6.  零售营销领域

无人超市 – 如Amazon GO，顾客只需下载一个APP，绑定一张银行卡，就可以在超市随便拿东西了。拿完东西可以直接塞进自己的包里，或者打开来吃，无需排队或自助扫码结账，直接走出去即可，可以大大缩短购物所需的时间一个Amazon GO超市的天花板和货架后布有100多个摄像头，通过人脸识别技术，系统会自动识别顾客，从顾客进店开始持续跟踪锁定，同时结合物体识别、物体扫描等技术，当顾客拿起或放下商品时，货架上的下力传感和红外线探头会结合人脸识别系统确认是哪位顾客拿走了多少商品，然后自动从事先绑定的银行卡中扣费。[18] [19]

分析客户 –这个区域当然是人脸识别应用最不被期待的地方。通过在零售店布署摄像头进行客流统计，分析顾客的行为并优化货品的合理摆放。例如美国萨克斯第五大道百货公司（Saks Fifth Avenue）已经在使用的Facebook设计的系统，销售人员可以从顾客的社交媒体中获取有利信息进行定制回复；高消费VIP客户或黑名单中的人到访则会发出提醒；还可以在无需了解个人信息的情况下直接收集特定数据，如统计戴帽子或太阳镜的顾客，和某个性别或某个年龄段的客户更喜欢购买某种产品。美国Oslo比萨店使用人脸识别技术记录并统计顾客观看他们的广告的时间以及面部表情，如微笑与否，以进行更有针对性的营销和扩大客户群。nViso公司通过跟踪客户表情来获取他们对不同广告和产品的反应，这是一种对受众进行测试并获得有形数据的有效方法，人脸识别系统同样可以与低分辨率网络摄像头兼容，Computer ServicesCorporation在2015年进行的一项调查发现，英国25％的商店已经在使用人脸识别系统，但是其中许多系统的使用纯粹是为了安全考虑。

预防盗窃 –  零售犯罪组织（Organized Retail Crime）每年给零售业造成约300亿美元的损失。[20]据零售商报告，使用人脸识别技术的商店行窃案件减少了34%。据数据创新中心（Center for Data Innovation）调查统计，不到四分之一（24%）的人反对将人脸识别技术应用于防止入店行窃的场景。[21]

预防暴力 – 据美国D&D日报（D&D Daily）统计，2017年，零售场所共发生424起暴力死亡事件；2018年暴力死亡人数同比增长12%；其中40%的死亡事件发生于零售门店内，53%发生于门店外；[22]据国家犯罪受害者中心（National Center for Victimsof Crime）统计，其中26.3%的受害者为零售业的从业人员。[23]据统计，使用人脸识别技术能够有效的遏制犯罪，能够将零售领域的暴力袭击事件导致的的工伤事故减少91%。[24]

快捷付款 –当苹果推出Apple Pay时，通过将信用卡与手机应用绑定的方式是让人们更快地为产品和服务付费。事实上，有几家公司（如星巴克）提供了一种通过智能手机应用进行快速购物的方式。人脸识别技术使支付更加快速和安全。支付宝与杭州的肯德基联合推出了“微笑支付”，允许在支付宝平台注册了人脸验证支付的用户使用人脸识别自助点餐付款。[25]

即时年龄验证 –  在美国，21岁以上的人在购买酒精等年龄限制产品时，经常被要求出示证件。

人脸识别系统可以通过预先设置的年龄验证程序识别消费者，从而节省出示证件的时间。

这也可以用于识别证件的真实性。

[26]2020年6月，腾讯通过在游戏登录和支付环节中使用人脸识别验证，以限制疑似未成年人的用户冒用家长身份信息绕过监管。

[27]

AR交互 – 增强现实（Augmented Reality，AR）不仅可以通过一张照片看到自己年老容貌，还可以通过过滤器进行性别互换看到女版马云的模样。FaceApp的老化过滤器非常受欢迎，从Drake到Gordon Ramsay的每个人都急忙看一下FaceApp如何老化他们。实际上，我们每天喜欢使用的所有相机滤镜也是使用了人脸识别的AR技术。[28]

市场营销 – 英国一个名为My Player Twin的网站，用户可在该网页提交任何人脸照片，网页的人脸识别系统可将该照片与足球运动员的图像集进行比对，挑选出与提交照片最为相似的明星照片，供用户分享讨论。值得一提的是，My Player Twin网站是由一家英国领先的为金融机构提供人脸识别解决方案的软件供应商Aurora和一家英国大型销售服务机构RAPP UK联合推出的营销项目。[29]

第一篇完

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[1]https://www.wired.com/story/secret-history-facial-recognition/

[2]https://poseidon01.ssrn.com/delivery.php?ID=904114091001092029068080010065021112117009040087024023014003092108095094074006119117124123020032031057028103069084069090124072109033095005041122083066081027092022067042082017120018093084097114087124066114127115110008025103109083121083031009124123112017&EXT=pdf

[3]王天庆《人脸识别入门》

[4]https://www.thalesgroup.com/en/markets/digital-identity-and-security/government/biometrics/facial-recognition

[5]https://tech.ifeng.com/c/7qSqNn2sFKF

[6]https://cloud.tencent.com/developer/news/147204

[7]https://www.globalbankingandfinance.com/kyc-risk-based-approach-implementation/

[8]https://emerj.com/ai-sector-overviews/facial-recognition-in-finance-current-applications/

[9]https://emerj.com/ai-sector-overviews/facial-recognition-in-finance-current-applications/

[10]https://qz.com/1623799/facial-recognition-is-coming-to-cruise-ships/

[11]https://en.wikipedia.org/wiki/2016_Brussels_bombings

[12]https://mp.weixin.qq.com/s/W-7DSeavWyIjnZ0aoEZ-Wg

[13]https://www.wired.com/2017/05/the-physics-of-drones/

[14]https://analyticsindiamag.com/can-we-rely-on-todays-facial-recognition-technology-to-be-a-norm-for-the-future/

[15]https://www.dlapiper.com/en/uk/insights/publications/2020/05/facial-recognition-technology/

[16]https://blog.csdn.net/HyperAI/article/details/105154132

[17]https://www.fastcompany.com/3050622/a-new-facial-recognition-mobile-app-from-listerine-helps-blind-people-see-smiles

[18]https://techcrunch.com/2018/01/21/inside-amazons-surveillance-powered-no-checkout-convenience-store/

[19]https://www.facefirst.com/blog/ways-future-stores-will-use-face-recognition-to-power-more-convenient-checkout/

[20]https://nrf.com/resources/retail-safety-and-security-tools

[21]https://www.theregister.com/2019/01/11/facial_recognition_regulation/

[22]http://d-ddaily.com/archivesdaily/2017-Q4-Death-Report.htm

[23]https://ovc.ncjrs.gov/ncvrw2016/content/section-6/PDF/2016NCVRW_6_WorkplaceViolence-508.pdf

[24]https://www.facefirst.com/wp-content/uploads/2017/04/Five-Minute-Guide-to-Face-Recognition-for-Retail.pdf

[25]https://www.unlocking-potential.co.uk/wp-content/uploads/2019/06/Facial-Recognition-Technology-Market-Research.pdf

[26]https://www.facefirst.com/blog/ways-face-recognition-makes-payments-more-secure/

[27]https://mp.weixin.qq.com/s/HM3uuxwbfTvhXDpP8WrUXQ

[28]https://www.augmania.com/faceapp-ar/

[29]https://emerj.com/ai-sector-overviews/facial-recognition-in-finance-current-applications/

数据保护官（DPO）社群主要成员是个人信息保护和数据安全一线工作者。他们主要来自于国内头部的互联网公司、安全公司、律所、会计师事务所、高校、研究机构等。在从事本职工作的同时，DPO社群成员还放眼全球思考数据安全和隐私保护的最新动态、进展、趋势。2018年5月，DPO社群举行了第一次线下沙龙。沙龙每月一期，集中讨论不同的议题。目前DPO社群已近300人。关于DPO社群和沙龙更多的情况如下：

DPO社群成果

线下沙龙实录见：

美国联邦隐私保护立法草案研究

传染病疫情防控与个人信息保护系列文章

个人数据与域外国家安全审查系列文章

美国电信行业涉及外国参与的安全审查系列文章

中国的网络安全审查系列文章：

美国的出口管制制度系列文章：

自动驾驶系列文章：

欧盟“技术主权”进展跟踪系列文章：

第29条工作组/EDPB关于GDPR的指导意见：

数据跨境流动系列文章：

数据安全法系列文章：