據外媒報道，近日美國紐約州理發機構通過了一項新的法令直至2022年，禁止在學校中使用人臉識別與其他生物識別技術。此前，舊金山、馬薩諸塞州薩默維爾市等多地也已正式通過了在公共場所禁用人臉識別軟件的法案。

　　與之前禁止使用人臉識別技術的原因大同小異，由于當前人臉識別系統的準確率和其中存在的偏見問題，大眾擔心這些系統會被利用來監視且建立有關人臉敏感信息的數據庫，進而影響到當地的安全。

　　人臉識別，向來是具有較大爭議的技術類別之一。作為一種重要的個人身份鑒別技術，在安防、金融、交通等領域有著廣泛的應用。但由于數據量不足、數據種類單一等，識別算法更容易在深色皮膚、兒童等人群中出錯，被視為“算法歧視”。AI技術上難以排除小概率問題，故而使大型科技公司屢遭指責。

　　人臉識別成安防系統的脆弱性

　　然而，當前人臉識別已經進入生活中的方方面面：拿起手機掃臉付賬、完成考勤、入住酒店等，極大地便利了生活。人們在享受技術帶來方便的同時，也要應對其潛在的風險。

　　作為智慧安防的重要技術之一，在應用場景中，人臉圖像扮演著類似“密碼”角色。然而，密碼可以被“破解”，人臉識別系統就會被欺騙與攻擊。2017年，央視“3·15”晚會現場展示人臉識別技術并曝光其漏洞，由此引發人們對該項技術的恐慌。2019年，國內某專業研究人臉識別企業發生大規模數據泄露事件，再次將人臉識別技術推向輿論風口。雖然后來相關企業在不斷研究提升生物特征識別的準確性，但該技術仍存在一定風險，不僅面臨信息泄露的危險，還存在一些法律層面上的隱患，有可能對國家和個人生命財產安全造成損害。

　　而且與國外不同，中國的企業在應用優先的環境中，人臉識別等一眾新技術仍在野蠻生長。一家云服務商負責人稱，中國的監管很強，但大部分屬于事后監管，所以在惡性事件曝光之前，用戶的數據權利就看企業的道德水平。“爭論哪里能做人臉識別沒有意義了，因為已然遍地都是。”安防系統人臉識別安全性如何保障“全靠企業自覺”。

　　改良升級進行時

　　目前，在全球范圍內有許多企業已涉足人臉識別技術研究，都致力于提高識別技術的準確率，不同的是，各家企業的技術都具有其獨特的優勢，通過研究成果的不斷轉化實現基于人臉識別安防系統的改良升級。

　　◆活體檢測

　　活體檢測主要是對活體上的生理信息進行識別和判斷，它將生理信息作為生命特征，以此來區分紙質照片、電子產品顯示屏幕、硅膠面具、立體人像等非生命物質偽造的生物特征。活體檢測著重于眨眼與嘴部張合判斷，從而更好地判別鏡頭前出現的人臉是真實還是偽造，以此來提高人臉識別技術準確度。目前主流的活體檢測解決方案配合式和非配合式活體，配合式活體需要用戶根據提示做出相應的動作從而完成判別，而非配合式活體在用戶無感的情況下直接進行活體檢測，具有更好的用戶體驗。

　　◆3D人臉識別

　　由于人臉檢測和識別過程中易受環境光影響，故采用主動光方案，這樣可降低環境光變化的影響，從而使人臉識別的準確率得到了提升。另外，傳統2D人臉識別由于無法記錄臉部的深度信息，不能將完整的人臉數據信息呈現出來，這樣人臉硅膠面具、虛假照片便有了可乘之機。相比而言，3D傳感攝像頭進行人臉識別時，內置的點陣投影儀可同時投射出3萬多個紅外點到用戶臉部，這些肉眼很難觀察到，其數據極其豐富，尤其是顏色、紋理、深度等方面。在充分獲取人臉信息后，可以抵抗外來視頻、照片的攻擊，提高人臉識別技術的安全系數。伴隨3D刷臉進站、購物等項目的正式運行，未來將有更多的安防產品應用此項技術。

　　結語：隱私安全不只是技術問題，也是應用問題。未來，仍需政府、安防行業、企業等協同努力，把握隱私、安全、便利之間的平衡，明確人臉識別的邊界，真正使人臉識別技術應用更有“安全感”和“獲得感”。
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