今年，北京高考考场的核查进入方式与往年有些不同，监考员会核查考生“刷脸”成功后方能进入考场，而不再仅通过人眼核查的方式逐一核对考生照片与面容。此项措施极大地提升了识别效率与核查精准度，并在当前常态化疫情防控的要求下保证了考生与监考员的健康。那么，人脸识别技术的基本原理是什么？不同的人脸识别技术有何差异？我们真的不能把自己的照片公之于众吗？

人脸识别技术的基本原理

德国哲学家莱布尼茨曾说：“世界上没有两片完全相同的树叶”。其实，任何自然出生的生物体都不可能完全一致，哪怕是人类中常见的双胞胎、多胞胎，尽管有着极为类似的相似程度，但究其细节或多或少都会因先天基因或后天环境造成个体差异。

个体的差异性，即是人脸识别技术的核心。

一般来说，传统的人脸识别系统主要包括图像摄取、面部定位、信息预处理及特征识别四个模块。通常依靠输入含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图像或者相应编码，输出面部相似度得分。人脸识别技术隶属于计算机技术研究领域，同时也是一种生物特征识别技术，具体是通过面部的特征对人类个体进行区分。目前的基于深度学习的人脸识别系统已经没有上述四个明显的模块，可以通过端到端的方式进行人脸识别。任何识别系统都是经过与已有数据信息进行比对后给出匹配率，根据阈值条件给出是否一致的结论。所以，人脸识别的前提是数据库中已有你的面部信息。

这些已经存在的特征信息是怎么来的呢？在现如今网络实名制的年代，信息安全部门或相关软件开发者会基于每位公民身份证上照片的图像信息，或是首次开通有关个人隐私类型的服务时摄取到的图像信息，利用特定的算法对图像面部进行特征值提取，例如眼睛、鼻子等器官的形状、位置以及相互间的距离等，同时将图像中的这些面部特征转化为数字化的信息，最后再将这些信息专门储存在一个不可随意读取的安全存储空间内，等待每次识别时将数据从安全空间内调取出来再进行信息比对，这便是人脸识别系统的基本原理。因为每个人的面部特征都会随着年龄的变化而变化，所以在一段时间后或者面部信息发生改变后，需要重新录入最新的面部图像信息或者需要设计能对年龄变化不敏感的鲁棒人脸识别新算法，以保证识别的精准度与安全性。

那么，人脸识别安全吗？是不是随便一个人拿自己的照片就可以通过识别呢？

主流人脸识别技术的差异

现如今，基于不同算法结构提取面部特征值的面部识别系统层出不穷，识别精准程度与安全性也各不相同。当下，基于主流移动设备的人脸识别技术主要分为两类，一类是基于2D平面的传统面部识别技术，相对较少的图像特征信息影响识别的安全性，早期的面部识别甚至真的可以被照片轻松解锁。随后个别厂商推出的红外面部识别技术，虽能够在暗光甚至纯黑环境下实现面部解锁，但仍可以通过对照片的面部特征信息进行处理后实现照片解锁，整体的安全性很难让人放心。

2D面部识别技术的安全性挑战更多是由于物理层面上纬度数量较少，算法的空间与时间复杂度不足以达到金融交易的安全阈值，所以此类面部识别技术在智能手机终端一般不作为金融类型APP的生物支付方式，大多是在手机屏幕解锁层面辅助其他解锁方式而达到快速解锁的目的。

另一类主流移动设备人脸识别技术则为基于3D立体面部识别技术，它与2D面部识别技术不同的是需要硬件设备或3D模型提供支持，通常是利用3D结构光摄像系统在录入和识别除面部器官的形状、位置、相互间距外，还使被识别的面部增加了深度这一信息。例如，3D结构光摄像系统通过点阵投影器，向面部主动投射出大量可被红外镜头快速识别的光点，结构光组会对每一个光点投影进行测距，从而快速精准地获取到带有深度的面部信息。

此外，3D结构光系统对人脸识别并不只是基于单一的面部图像，而是不断更新的立体面部信息，因此哪怕是发型，胡须发生变化甚至是化妆后也基本不会出现面部无法被识别的情况。

人脸识别技术的应用场景与安全性

随着人脸识别技术安全性与识别率的提升，越来越多的应用场景在日常生活中都得以展现。在一些小区、监狱、学校以及写字楼的智能门禁系统以通过人脸识别辨识进入者的身份；在银行、商场、机场等公共人员聚集型场所通过摄像监视系统对人群进行监视，以达到身份识别的目的，保证大众的安全；在网络应用层面，利用人脸识别辅助网络支付，以防冒充消费行为，此外在个别区域进行社保智能查询、支付、领取都会进行人脸识别与活体检测，极大程度地保证了大众合法利益。此外，3D结构光系统模组除了能够实现面部检测的功能外，还可以对使用者的体态，动作完成对应的检测，这些功能也常被用于虚拟现实技术领域，让我们能够突破“次元壁”，切身感受虚拟世界的魅力。

在日常生活中，我们会遇到各式各样的摄像装置，人们不禁会担忧“流媒体时代，个人面部信息很容易就会被公之于众，如何才能保证面部隐私呢？”。关于这个问题，技术人员在人脸识别技术问世的初期，就已经在考虑如何提升面部识别系统的安全性能，从最初的2D平面面部识别技术逐渐发展至3D立体面部识别技术，直至当下的3D立体面部识别外加活体检测技术（在验证时会要求被验证者做出“眨眨眼、张张嘴，转转头”等动作，以保证活体特性），都是为了提升面部识别安全性所做出的努力与技术更迭。需要强调的是，若我们在日常生活中遇到陌生人拿着摄像设备在未经许可的情况下，对我们的面部进行拍摄，请一定要进行遮挡、阻止并质问其原因。一方面是为了保护我们的肖像权，另一方面更是为了保护我们的面部信息隐私。

把关专家：江南大学科学技术研究院院长、教授吴小俊。

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