2014年，人臉識別算法首次超過人眼識別準確率，開啟了人臉識別技術在工業領域的大規模應用。
如今，“刷臉”已變成大眾體驗創新、享受便捷的日常“標配”——人臉識別解鎖手機、人臉識別快捷支付、人臉識別打卡開門、人臉識別安檢，以及因此次疫情而被大量應用的非接觸人臉識別測溫系統等，都是人臉識別技術的不斷髮展發展，給我們帶來的更加便捷的生活。
雖然說人臉與人體的其它生物特徵（如指紋、虹膜等）一樣具有唯一性，但其也並非無懈可擊。
這幾年，快遞櫃刷臉取件被小學生輕鬆破解、無法識別雙胞胎以及盜刷等關於“刷臉”所產生的安全性問題報道層出不窮。
那麼，如今的人臉識別技術成熟嗎？我們能安心使用“刷臉”嗎？接下來，我們從“使用安全”與“隱私安全”兩大模塊來展開分析。
- 使用安全 -
1、一張照片就可破解“刷臉”
目前來說，人臉識別可以分為2D與3D識別兩種，普通的2D成像是用平面傳感器接收被拍攝物體反射或者發出的可見光，從而形成二維圖像。
由於現實世界是三維世界，2D成像便存在物體特徵信息損失（無法獲取物體深度信息）的情況，這就對識別的準確度大打折扣了。
因此就出現瞭如去年熱門新聞：某快遞櫃被小學生拿照片破解“刷臉”的新聞了。
事實上，人臉識別經過了多年的發展，目前市場上大多數人臉識別的產品，都會運用活體識別技術、聲紋識別技術等。
比如要求用戶做幾個連續動作如轉頭、眨眼睛、說幾句話等，來配合3D人臉識別。
此前，曾有人試過，拿著阿里巴巴集團前董事長馬雲的照片使用支付寶“刷臉支付”，結果顯示“不是本人”。
因此，3D人臉識別技術確保了用低廉簡單的手段（如用一張相片就能成功識別），是無法通過識別系統的。
2、雙胞胎/戴高仿面具的識別準確度
對於雙胞胎來說，特別是同卵雙胞胎（或者多胞胎），他們的長相通常都會達到極高的相似程度，這對於人臉識別系統來說就是一個巨大的挑戰。
早在2017年，央視《機智過人》節目就曾出現一臺深瞳攝像機，可通過人體眼白區域血管排布來精準識別現場的四胞胎，使之與照片一一對應。
根據LFW測試成績顯示，目前人臉識別技術識別率已達到99.8%。
目前對於整體而言，人臉識別還算是靠譜的，但也不能掉以輕心。
若未來可以實現利用3D打印技術配合人工智能和大數據，研究出超高仿真“人皮面具”，用來混淆視聽。這類的科技隱患，需要這個時代的科技不斷的迭代，一步步去應對。
3、微整容、衰老影響準確度
隨著一個人從年輕變老，那時候樣貌發生瞭如此大的變化，會不會識別技術失效了？
其實，人臉技術並不只是負責核對臉部節點的信息採集。
隨著每一次掃描臉部，聯網的系統會記錄下當時呈現出的圖像（長相）的差異化，比如當時的光線明暗等，這些與“標準”不同的數據，會作為補充部分，重新填充到數據庫中，作為以後對比的參照數據。
換言之，掃描的次數越多，屬於你的對比數據也越多，所以不用擔心一些小的改變。只要中間是持續的掃描過程，屬於你的人臉數據會不斷自動迭代更新。
- 隱私安全 -
1、人臉信息洩露
人臉識別，需要收集個人面部特徵等個人生物識別信息，該類信息屬於個人敏感信息，一旦洩露、非法提供或者濫用將極易危害消費者人身和財產安全。
就此問題來說，人臉識別還是相對安全的。因為目前刷臉技術中採集的公民個人數據都由公共安全部門統一保管和使用。
同時，就在上個月，國際標準名為“生物特徵識別多模態融合”，由螞蟻金服在全球最大的非營利性專業技術協會——電氣和電子工程師協會（IEEE）成功申請立項，就生物特徵數據安全提出要求，在某些應用場景下，生物特徵數據應重視相關數據保護。
人臉識別在某些情況下確實存在一些風險，但不得不承認的是，作為一項新興技術，提高了人民的生活水平，為人們帶來生活便捷。
技術沒有絕對完美，就像人無完人。
好在技術會不斷迭代，人類也會不斷學習進步。對待這把科技的“雙刃劍”，我們需要讓科技發展在有效監管控制之下，穩步發展，更好、更安全地服務於人類。
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部分內容來源
央廣網、經濟日報、新華社
作者
智造琅琊榜
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