面部识别是如何工作的?

简介: 面部识别市场预计将从2017年的40亿美元增长到2022年的77亿美元。这是因为面部识别具有各种各样的商业应用。它可以用于从监视到营销的所有内容。

how-facial-recognition-software-works-800x300-1.jpg

面部识别是通过技术识别人脸的一种方式。面部识别系统使用生物识别技术从照片或视频中映射面部特征。它将信息与已知面孔的数据库进行比较以找到匹配项。 面部识别可以帮助验证个人身份,但同时也会引发隐私问题。

面部识别市场预计将从2017年的40亿美元增长到2022年的77亿美元。这是因为面部识别具有各种各样的商业应用。它可以用于从监视到营销的所有内容。

您的面部表情就是数据。 如果隐私对您很重要,则您可能希望对如何使用您的个人信息(即数据)进行控制。


面部识别如何工作

您可能擅长识别面孔。您可能会发现识别家人、朋友或熟人的面孔非常容易。您熟悉它们的面部特征,他们的眼睛、鼻子、嘴巴,以及它们如何结合在一起。

面部识别系统就是这样工作的,但是算法规模很大。在您看到人脸的地方,识别技术可以看到数据,可以存储和访问该数据。例如,根据乔治敦大学的一项研究,美国所有成年人中有一半的图像存储在一个或多个面部识别数据库中,执法机构可以对其进行搜索。

那么面部识别是如何工作的呢?技术各不相同,但以下是基本步骤:

步骤1.从照片或视频中捕获您的脸部照片。你的脸可能单独出现,也可能出现在人群中。你的图像可能会显示你直视前方或几乎是侧面。

步骤2.面部识别软件读取您的脸部几何形状。关键因素包括眼睛之间的距离以及额头到下巴的距离。该软件可以识别面部标志(一个系统可以识别其中的68个),这是识别你的脸的关键。结果是:你的面部特征。

步骤3.将您的面部签名(一个数学公式)与已知面孔的数据库进行比较。想象一下:至少有1.17亿美国人在一个或多个警察数据库中拥有自己的脸部图像。 根据一份报告,联邦调查局已经获得了4.12亿张面部图像进行搜索。

步骤4.确定您的面部特征可能与面部识别系统数据库中的图像相匹配。

通常,这就是面部识别的工作原理,但是谁来使用呢?


谁使用面部识别?

很多人和组织在很多不同的地方使用面部识别。以下是一个样本:


  • 美国政府在机场。面部识别系统可以监控人们在机场的进出。美国国土安全部利用这项技术识别那些签证过期或可能受到刑事调查的人。华盛顿杜勒斯国际机场的海关官员在2018年8月首次使用面部识别技术逮捕了一名试图入境的冒名顶替者。
  • 手机制造商的产品。苹果首先使用面部识别来解锁其iPhone X。利用面部ID进行身份验证,可以确保您在访问手机时的身份。苹果公司表示,随机面部解锁手机的机会约为百万分之一。
  • 大学教室。面部识别软件可以用来点名。如果你决定翘课,你的教授会知道的。别想让你聪明的室友替你参加考试。
  • 网站上的社交媒体公司。当您将照片上传到平台时,Facebook使用一种算法来识别面孔。社交媒体公司询问您是否要标记照片中的人物。如果您选择是,它将创建一个指向其个人资料的链接。Facebook可以以98%的准确性识别人脸。
  • 商业活动的入口和限制区域。一些公司已经将安全徽章用于面部识别系统 。
  • 宗教团体的礼拜场所。教堂使用面部识别来扫描他们的会众,看看谁在场。 这是跟踪常规人员和非常规人员的好方法,并且有助于定制捐赠请求。
  • 零售商店。零售商可以结合监控摄像头和面部识别来扫描购物者的面部。其中一个目标:识别可疑人物和潜在的扒手。
  • 航空公司的登机口。你可能已经习惯了让工作人员在登机口扫描你的登机牌,以便登机。现在航空公司开始扫描你的脸。
  • 广告营销人员和广告商。营销人员在针对产品或想法的群体时经常考虑性别,年龄和种族等因素。即使在音乐会之类的活动中,也可以使用面部识别来定义这些受众。


隐私问题

隐私权是指您控制个人信息及其使用方式所拥有的任何权利,其中可能包括您的面部特征。

那么,有什么问题呢?以下是一些:


  • 安全。您的面部数据通常可以在未经您许可的情况下收集和存储。黑客可能会访问和窃取这些数据。
  • 传播率。面部识别技术正在变得越来越普遍。这意味着您的面部表情可能会出现在很多地方。您可能不知道谁可以访问它。
  • 所有权。当你注册社交媒体网络时,你可能已经放弃了所有权。或许有人在网上追踪你的照片并出售这些数据。
  • 安全。面部识别可能会导致在线骚扰和跟踪。例如,某人在地铁或其他公共场所拍摄您的照片,然后使用面部识别软件准确地找出您的身份。
  • 错误的身份。举例来说,执法部门使用面部识别来尝试识别抢劫小店的人。 面部识别系统可能不是100%准确的。如果警察认为嫌疑犯是你怎么办?
  • 基本自由。政府机构和其他机构可以跟踪您。您从事的工作和去向可能不再是私人的。保持匿名可能变得不可能。


如何保护自己免受面部识别

对面部识别的担忧可能会刺激创新。

两所大学已经开发了反面部识别眼镜,让佩戴者无法被识别。

卡内基梅隆大学和北卡罗莱纳大学教堂山分校的研究人员所做的这副眼镜可能是帮助保护自己的一种方法。

除此之外,您可能没有太多选择。尽管如此,您仍然可以做一些事情。

您可以从社交网络开始。这是几个例子:


  • Facebook允许您选择退出其面部识别系统。
  • 除非您选择加入,否则Google+不会启用面部识别。该系统还允许您打开和关闭面部识别。

一般来说,在社交网络上分享的东西要小心才是明智的。张贴太多个人信息,包括照片,可能导致身份盗窃。你如果分享你的狗的名字或你的高中吉祥物。这些细节可能会给身份窃贼一条线索,让他知道你的银行或信用卡账户安全问题的答案。

尽管如此,面部识别还是对您隐私的挑战。 毕竟,管理它的规则很少。

原文链接

相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 编解码 API
深度学习+不良身体姿势检测+警报系统+代码+部署(姿态识别矫正系统)
深度学习+不良身体姿势检测+警报系统+代码+部署(姿态识别矫正系统)
|
计算机视觉 Python
OpenCV完成面部情绪识别
OpenCV完成面部情绪识别
207 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据库
简单的面部识别分类
【7月更文挑战第31天】简单的面部识别分类。
50 4
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
检测脸部情绪有多难?10行代码就可以搞定!
检测脸部情绪有多难?10行代码就可以搞定!
|
6月前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
ython打造智能车牌识别系统,实现快速准确的车辆识别与追踪技术
ython打造智能车牌识别系统,实现快速准确的车辆识别与追踪技术
|
6月前
|
算法 开发工具 计算机视觉
条形码识别研究
条形码识别研究
163 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
用10行代码检测脸部情绪
用10行代码检测脸部情绪
用10行代码检测脸部情绪
|
计算机视觉 Python
计算机技术|图像中的信息识别
计算机技术|图像中的信息识别
100 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
了解面部识别的不同算法
任何面部检测和识别程序或系统都必须以人脸识别算法为核心。这些算法由专家分为两大类。几何方法专注于识别特征。为了从图像中提取值,应用了光度统计方法。然后,为了删除变体,将这些值与模板进行比较。此外,算法可以分为两组:基于特征的模型和整体模型。虽然整体方法将人脸视为一个整体,但前者侧重于面部特征并评估其空间特征并与其他特征的联系。
195 0
|
机器学习/深度学习 传感器 数据采集
多模态生理信号情感识别 附代码+报告
多模态生理信号情感识别 附代码+报告
707 0
多模态生理信号情感识别 附代码+报告