人臉識別技術風險的法律防范

黨的十九大報告提出,要推進互聯網、大數據、人工智能與實體經濟的深度融合。當前隨著信息化的迅猛發展,生物識別技術在警務實戰及個人財產保護中得到廣泛的應用。作為生物識別技術的一種,人臉識別技術以其獨特的優勢,利用人的個體面部特征的區別,廣泛用于政府、軍隊、銀行、電子商務、安全防務等多重領域。

弱人工智能向強人工智能的轉化

人臉識別技術(Face Identification Technology)是基于人的臉部特征,用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術,也稱作面部識別、人像識別。人臉識別技術通常包括人臉檢測、人臉跟蹤、人臉比對三個部分。該技術的研究始于20世紀60年代,隨著計算機技術和光學成像技術的發展在80年代后得到提升,而真正進入初級應用階段則在90年代后期,并且以美國、德國和日本的技術實現為主。“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術,同時需結合中間值處理的理論與實現,是生物特征識別的最新應用,其核心技術的實現,展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。

廣義的人臉識別包括構建人臉識別系統的一系列相關技術,如人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等。狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統,本文是基于對后者的應用研究。當前,人臉識別、指紋識別、虹膜識別、步態識別、聲紋識別、DNA識別是最主要的六大生物識別技術。人臉識別技術相對于其他生物識別技術,具有如下特點。

一是非接觸性。人臉識別技術不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像,而其他多數生物識別技術都需要通過個體與設備接觸來提取。比如,指紋識別技術對指紋的提取有很高的技術要求,每次手指捺印的方位、著力點不同,獲取的指紋會有不同程度的變形。二是無意識性。人臉識別技術不需要專門配合人臉采集設備,個體在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像,而其他生物識別技術幾乎都需要個體配合才能完成其生物特征的提取。比如,DNA識別技術要求個體配合血液、唾液等的采集,一旦配合不當,標本就會出現切除位點、檢材污染等情況,影響結果的準確性。三是實用性強。人臉識別系統主要是對發際、眉弓、眉形、眼形、鼻形、嘴形等進行識別計算結果,以檢材人臉截圖或照片,識別出樣本(人臉庫)的相似度,按百分比由高向低排序,并可以實現多個人臉的分揀、判斷及識別。同樣非接觸性的聲紋識別技術受環境干擾較大,在多個環境中呈現變異性特點,實用效果不強。四是性價比高。橫向比較采集成本、比對的效率和生命特征的唯一性,人臉識別系統性價比較高。雖然虹膜識別技術具有高精準和唯一性,但是采集成本高、識別效率低,不適合大范圍的推廣應用。