“特朗普政府”新出台的移民政策限制了一些指定的穆斯林国家的公民进入美国，这不仅吸引了大家的注意，也引起了“政界战火”。在备受瞩目的新政中，有一项行政指令没有受到重视，甚至被完全忽略了——在美国各大机场中广泛投入使用面部识别系统，主要用于监控离美人员，识别逗留时间超过签证期限的人，以及识别被通缉人员。

智能手机里的面部识别是面部识别技术的加强升级版。用计算机进行人脸识别和身份验证，能够有效地简化公司或政府的访问检查流程。有些系统可以识别出有犯罪嫌疑的人员。公司企业可以通过对客户面部特征的分析，划分出不同性别、年龄和民族背景的客户群，在划分基础上制定相应的市场销售战略。面部识别技术还能为特定领域的消费者服务，比如虚拟眼镜试戴、虚拟化妆。

现在，政府机构和公司企业几乎能够轻易地在社区内，甚至是在世界范围内追踪到我们每个人。所以，个人隐私问题越来越严重。现在面部识别市场价值大约为30亿美元，在2021年有望上升至60亿美元。监视需求的不断增长是其价值提升的主要原因，而政府是面部识别系统的主要消费者。

美国联邦调查局的数据库中大约有一半美国人的图像信息。另外，基于面部识别技术的网络骚扰，甚至是现实跟踪的隐患同样不容忽视。

如今，面部识别技术越来越普遍，这项新兴技术已经逐渐被应用于刑事犯罪调查领域了。因此，我们应该要了解面部识别技术的“所能”和“所不能”，了解它是如何识别我们的“脸”的。只有这样我们才能判断应该什么时候、如何使用面部识别识别一个人的“脸”。

 “面部识别”是怎么做到的？

作为“生物识别系统”的一部分，“面部识别”通过监测一个人的外表特征来将这个人与其他人区分开来。其他这种类型的工作还包括最常见的指纹匹配、视网膜扫描、虹膜扫描（扫描眼睛更容易观察的部分）以及语音识别。

这些识别系统首先要接收一个“未知人”的数据，通常是图像数据；然后系统会对输入的数据进行分析，并尝试将其与数据库中“已知人”的面部特征或声音特征匹配。“面部识别”的识别过程主要有三个步骤：检测、“面纹”创建、验证或识别。

拿到一张图片，计算机软件就会对其进行分析，然后识别出图片中的“脸”出现的地方，比如人群中。举个例子，商场内部都设有安保摄像头，装备了面部识别软件的计算机将会对商场内的视频影像进行检测和识别。

系统一旦发现任何可疑的“脸”，它就会更加密切地关注图片中的每一张“脸”。识别有时候需要调整图片的方向或者大小。靠近摄像头的脸看起来可能会略微倾斜或扭曲；离摄像头比较远的人会显得很小甚至有部分会被遮挡。

当面部识别软件把图像中的脸调整到一个合适的大小和方向以后，它就会更进行更加细致的识别，然后创建一个所谓的“面纹”。与指纹记录非常相似，一个“面纹”实际上就是一组能够区别人脸的组合特征。一个“面纹”的元素包括面部特征的相对位置，比如说眼睛、眉毛和鼻子的形状。一个有着小眼睛、粗眉毛和长窄鼻子的人，跟一个有着大眼睛、细眉毛和宽鼻子的人的“面纹”是完全不同的。眼睛是能否准确的进行面部识别的关键。一个大黑墨镜就能极大地混淆面部识别系统，它比发型或者常规的眼镜更能削弱面部识别的准确度。

你可以通过将“面纹”与一张照片进行对比，验证一个“已知人”的身份，比如公司对进入安全区域的人员身份进行检查和验证。同样的，你也可以通过将“面纹”与数据库中大量的图片进行对比，识别出一个“未知人”。

“面部识别”并非那么轻松

影响面部识别效果的关键性因素就是光线。一张光线从正前方均匀照射的、没有阴影和任何遮掩的“脸”是最有利识别的。另外，脸与图像背景反差的强烈与否，以及脸距离摄像头的远近对面部识别的效果都会产生很大的影响。

另一个非常重要的、决定面部识别成功与否的挑战是——正在被识别的人对识别过程的配合程度。对有意识地进行面部识别的人进行识别就会比较简单，比如需要接受身份验证才能进入特定区域的员工。因为他们会配合识别的程度比较高，他们会在合适的光线的位置直视摄像头，为方便软件识别调整至最优位置。

还有一些人并不知道自己被面部识别系统所识别。在图像中，识别分析这些人的脸是比较困难的。从杂乱的人群中选择出的人脸在生成“面纹”之前，必须要经过数字化转换的处理。因此，这也是造成面部识别软件失误的潜在原因。

潜伏的问题

如果一个面部识别系统出现了失误，那么随之会产生大量的潜在问题。一个限制访问的系统可能会错误地允许一个未经授权的人进入访问。另一种情况相反，系统可能会错误地对允许进入的人进行限制。

监控摄像头并不是每次都能捕捉到犯罪嫌疑人清晰的照片，这就意味着，在警方执法过程中，面部识别系统可能会将无辜的人认作嫌疑人，或者相反，让嫌疑人逃脱。

在犯罪电视剧中一般都会有这样的桥段：警方通过面部识别技术，迅速、准确地抓获嫌疑人。但不管在剧中被描述得有多神，识别技术在现实中还是会出错的，尽管这种识别技术已经在不断完善了。现在面部识别的失误率在0.8%左右，根据“国家科技标准研究所”的估计，这一失误率将每两年下降一半。而语音识别失误率在6%以上，相较之下，面部识别还是比较准确的。但是面部识别的失误风险还是高于虹膜扫描和指纹扫描的。

个人隐私的担忧

随着不断的完善，面部识别的准确度会逐渐提高。尽管如此，面部识别还是会引发大众对个人隐私的担忧。主要担忧之一在于，就像国家的DNA数据库，政府储存人们的照片，掌握了人们的面部特征，这意味着政府能够凭借这些信息追踪个人，这也就消除了个人隐私的概念。

新的隐私问题也层出不穷。有一个叫FindFace的新手机APP，它能让用户通过面部识别技术，仅凭一个人的照片，就能找到他在社交软件上的账号。表面上，这是联系朋友、同事的绝佳方式，但这个程序很容易被滥用——人们可能会错误地用它来暴露他人身份，或者骚扰他人。

这些新功能同样也引发了一些关于恶意使用公共图片的危机。举个例子来说，警方通报走失儿童时，通常会将走失儿童的照片公布。对于这些公共照片，几乎是没有任何监管或监督的，因此没有人知道这些公布于众的照片是否也会被放进识别的数据库中。

面部识别技术和其他技术的联合使用，包括警用随身相机、地理定位软件和辅助实时跟踪的机器学习，就不仅是简单的识别了。多种技术的联合起来能够判断出一个人的方位，还能推测出其将要去的地方。这样的结合技术对打击犯罪非常有利，同时也让我们的正常生活更加没有隐私可言。

科技为我们提供了强大的工具，而法律一般都跟不上新科技的发展速度。但是如果我们打算将面部识别技术持续应用于移民政策和决策执法，我们就必须接受其带来的好处和损失，就必须理解这一新技术引发的，有关识别准确程度、个人隐私和道德等方面的问题。