人脸识别系统给生活带来哪些便利
原标题：人脸识别系统给生活带来哪些便利？人脸识别技术的研究早起源于20世纪60年代，到90年代进入了初级应用阶段。近年来，随着计算机视觉技术、大数据、人工智能、机器学习等技术的疾速发展，铝合金人脸识别技术在各国出现了爆发式增长，给人们的工作和生活带来了极大便利。
人脸识别技术带来的新机遇
目前，从全球人脸识别技术领域的应用场景布局来看，安防、金融、交通是相对布局较为成熟的领域，而在零售、广告、智能设备、教育、医疗、娱乐等领域也均有较多应用场景，为经济社会的发展以及人们日常生活的便捷带来了新机遇。
1.智能安防领域
随着智慧城市、大数据、人工智能等项目开展和技术应用，智能安防领域对于人脸识别技术的需求越来越大。人脸识别作为一种非常重要的身份识别手段，在公安巡检、网上追逃、户籍调查、证件查验等方面得到了广泛应用。同时，人脸识别也可以用作访问控制的一种手段，延伸出了诸如考勤系统、门禁系统等方面的应用，确保只有经过授权的人员才能进入某些区域。
2.公共交通领域
铝合金人脸识别技术在公共交通中的应用主要包含航空、火车、汽车、地铁等公共出行领域。国际民航组织规定，自2010年起，118个成员国家及地区必须使用机读护照，而人脸识别则成了首选模式。人脸识别技术在航空安检中率先得到应用，而后逐渐扩展到部分城市的火车站和地铁站等公共交通安保领域。
3.营销零售领域
目前，人脸识别在营销零售领域的应用正快速扩展。以无人零售为代表的新零售场景大量使用了人脸识别技术，无人售货机遍布各大商场、楼宇、地铁、车站等公共场所，无人便利店自2017年起广泛使用了人脸识别安全系统。此外，人脸识别技术还广泛应用于广告投放和识别客户信息(如客户性别、年龄、表情、肤质、观看广告时长等)，并通过分析这些数据有针对性地向客户推送最有吸引力的广告。
4.教育领域
除了在各种重大考试中应用人脸识别技术防止舞弊，人脸识别技术也应用于课堂签到、课堂效果监测等方面。在课堂上运用人脸识别技术，通过对学生面部表情进行识别，根据学生的情绪表现监测分析，从而可以进一步提升教学效果。卡内基梅隆大学(CMU)的研究人员曾展示过一套全面的实时传感系统——“EduSense”。该系统使用两台壁挂式摄像头(一台对着学生，一台对着老师)，单个摄像头可以看到教室中的每个人，并自动识别信息，并可以对视频和音频进行分析。
5.寻找失踪人口
人脸识别系统已经成为寻找失踪人口的有效工具之一。将失踪人员照片添加到数据库中，运用人脸识别技术进行信息比对，可及时向执法人员发出警报通知。2019年4月，印度妇女和儿童发展部向高等法院提交的一份文件显示，德里警方通过人脸识别技术，在4天时间里，从45，000生活在儿童之家的儿童中识别出2930失踪儿童，并确认了他们的身份，努力协助他们与家人团聚。
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责任编辑：生物识别技术主要应用在哪些领域
生物识别技术主要包括指纹识别、人脸识别、指静脉识别、掌静脉识别、虹膜识别、声音识别等。
目前，指纹识别是应用最广泛的技术，在所有识别产品中占比58%，处于绝对主导地位，人脸识别产品近年发展迅速，占比7%，虹膜识别产品比例为6%。
那么，这些产品主要应用在哪些领域呢?我们从传统领域和新兴领域两部分来介绍。
四大传统领域
考勤市场，主要应用指纹识别
考勤市场是生物识别技术最传统也最为人所熟知的市场，也是目前来说生物识别技术主要的应用领域之一。
传统的考勤市场几乎是指纹识别技术一统天下，但是，随着其他的一些生物识别技术的发展，人脸识别凭借其非接触和远距离的优势，静脉识别凭借其非接触的优势也开始逐渐介入考勤市场。
据悉，目前这一市场的容量已经达到每年近十亿人民币的规模。
门锁市场，主要为指纹和人脸识别
门锁是生物识别技术进入大众消费市场的第一款应用产品。尤其是近几年采用生物识别技术的智能门锁慢慢开始取代传统的锁具。
有数据统计，我国超过80%的城镇用户有安装智能门锁的需求，因此智能门锁的市场总体规模超过3000亿元。
智能门锁产品主要以指纹识别和人脸识别为主。不少保险柜也采用了生物识别锁具。
楼宇对讲市场，指纹识别为主
近年来，智慧社区的发展对楼宇对讲行业提出了更高的要求，低档次的对讲产品无法满足智慧社区建设的需求。它所需要一个更智能的楼宇对讲系统，这就给生物识别技术与楼宇对讲的结合带来了市场的机遇。
目前不少的楼宇对讲公司，大举杀入生物识别领域，致力于开发出与生物识别技术结合的楼宇对讲产品。
消费产品市场，人脸和指纹识别为主
消费产品市场主要以手机等移动设备为代表，近两年各大手机公司发布的新款手机，都推出了自带生物识别功能的产品和应用，好像没有指纹识别或者是虹膜识别技术的手机就无法上市一样，他们的年出货量数以千万计。
智能手机的迅速普及，对生物识别行业的爆发起着很大的推动作用。除此之外，以支付宝等为代表的人脸识别支付、指纹识别支付等等也是生物识别技术巨大的应用领域。
三大新兴领域
安防领域
生物识别技术是安防行业的热门技术，且在行业的热度在持续升温。尤其是在智能监控领域。
目前以人脸识别和人的行为识别为代表的应用市场日渐庞大。众多安防企业已经投入大量的人力物力进行生物识别领域的投入，且有部分企业已经取得了不少成果。
实名制带来的识别市场
春节前，北京西客站等车站的“人脸识别通道”很是刷了一波存在感。在杭州G20峰会期间，入住酒店前都要经过人证合一的认证。深圳地铁也即将上线生物识别售检票系统。
随着国家对于实名制的要求越来越高，生物识别这种“能够证明你就是独一无二的你”的技术，必将获得相关政府部门的青睐。
特殊细分行业领域
事实上，随着生物识别技术的发展，生物识别技术的应用绝不会只限于上文中所提到的领域。
凡是一些需要进行身份认证和识别的场所都将纳入生物识别技术的市场范围。例如社区、金融、医疗、教育、交通、社保等领域，都有着非常广阔的应用空间，因此生物识别技术的市场潜力无可估量。
1人脸识别技术全面总结：从传统方法到深度学习
英国赫特福德大学与GBGPlc的研究者近日发布了一篇综述论文，对人脸识别方法进行了全面的梳理和总结，其中涵盖各种传统方法和如今风头正盛的深度学习方法。机器之心重点编译介绍了其中的深度学习方法部分，更多有关传统人脸识别方法的内容请参阅原论文。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1811.00116
自七十年代以来，人脸识别已经成为了计算机视觉和生物识别领域被研究最多的主题之一。基于人工设计的特征和传统机器学习技术的传统方法近来已被使用非常大型的数据集训练的深度神经网络取代。在这篇论文中，我们对流行的人脸识别方法进行了全面且最新的文献总结，其中既包括传统方法（基于几何的方法、整体方法、基于特征的方法和混合方法），也有深度学习方法。
引言
人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。首个人脸识别算法诞生于七十年代初[1,2]。自那以后，它们的准确度已经大幅提升，现在相比于指纹或虹膜识别[3]等传统上被认为更加稳健的生物识别方法，人们往往更偏爱人脸识别。让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的一大不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。比如，指纹识别需要用户将手指按在传感器上，虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大声说话。相对而言，现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内（假设他们与相机的距离也合理）。这使得人脸识别成为了对用户最友好的生物识别方法。这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广，因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中，比如监控系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。
当被部署在无约束条件的环境中时，由于人脸图像在现实世界中的呈现具有高度的可变性（这类人脸图像通常被称为自然人脸（facesin-the-wild）），所以人脸识别也是最有挑战性的生物识别方法之一。人脸图像可变的地方包括头部姿势、年龄、遮挡、光照条件和人脸表情。图1给出了这些情况的示例。
图1：在自然人脸图像中找到的典型变化。（a）头部姿势，（b）年龄，（c）光照，（d）面部表情，（e）遮挡。
人脸识别技术这些年已经发生了重大的变化。传统方法依赖于人工设计的特征（比如边和纹理描述量）与机器学习技术（比如主成分分析、线性判别分析或支持向量机）的组合。人工设计在无约束环境中对不同变化情况稳健的特征是很困难的，这使得过去的研究者侧重研究针对每种变化类型的专用方法，比如能应对不同年龄的方法[4,5]、能应对不同姿势的方法[6]、能应对不同光照条件的方法[7,8]等。近段时间，传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法接替。深度学习方法的主要优势是它们可用非常大型的数据集进行训练，从而学习到表征这些数据的最佳特征。网络上可用的大量自然人脸图像已让研究者可收集到大规模的人脸数据集[9-15]，这些图像包含了真实世界中的各种变化情况。使用这些数据集训练的基于CNN的人脸识别方法已经实现了非常高的准确度，因为它们能够学到人脸图像中稳健的特征，从而能够应对在训练过程中使用的人脸图像所呈现出的真实世界变化情况。此外，深度学习方法在计算机视觉方面的不断普及也在加速人脸识别研究的发展，因为CNN也正被用于解决许多其它计算机视觉任务，比如目标检测和识别、分割、光学字符识别、面部表情分析、年龄估计等。
人脸识别系统通常由以下构建模块组成：
人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。如图3a所示。
人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的2D对齐情况中，即为寻找最适合参考点的最佳仿射变换。图3b和3c展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的3D对齐算法（如[16]）还能实现人脸正面化，即将人脸的姿势调整到正面向前。
人脸表征。在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板（template）。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
人脸匹配。在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
图2：人脸识别的构建模块。
很多人认为人脸表征是人脸识别系统中最重要的组件，这也是本论文第二节所关注的重点。
图3：（a）人脸检测器找到的边界框。（b）和（c）：对齐后的人脸和参考点。
深度学习方法
卷积神经网络（CNN）是人脸识别方面最常用的一类深度学习方法。深度学习方法的主要优势是可用大量数据来训练，从而学到对训练数据中出现的变化情况稳健的人脸表征。这种方法不需要设计对不同类型的类内差异（比如光照、姿势、面部表情、年龄等）稳健的特定特征，而是可以从训练数据中学到它们。深度学习方法的主要短板是它们需要使用非常大的数据集来训练，而且这些数据集中需要包含足够的变化，从而可以泛化到未曾见过的样本上。幸运的是，一些包含自然人脸图像的大规模人脸数据集已被公开[9-15]，可被用来训练CNN模型。除了学习判别特征，神经网络还可以降维，并可被训练成分类器或使用度量学习方法。CNN被认为是端到端可训练的系统，无需与任何其它特定方法结合。
用于人脸识别的CNN模型可以使用不同的方法来训练。其中之一是将该问题当作是一个分类问题，训练集中的每个主体都对应一个类别。训练完之后，可以通过去除分类层并将之前层的特征用作人脸表征而将该模型用于识别不存在于训练集中的主体[99]。在深度学习文献中，这些特征通常被称为瓶颈特征（bottleneckfeatures）。在这第一个训练阶段之后，该模型可以使用其它技术来进一步训练，以为目标应用优化瓶颈特征（比如使用联合贝叶斯[9]或使用一个不同的损失函数来微调该CNN模型[10]）。另一种学习人脸表征的常用方法是通过优化配对的人脸[100,101]或人脸三元组[102]之间的距离度量来直接学习瓶颈特征。
使用神经网络来做人脸识别并不是什么新思想。1997年就有研究者为人脸检测、眼部定位和人脸识别提出了一种名为「基于概率决策的神经网络（PBDNN）」[103]的早期方法。这种人脸识别PDBNN被分成了每一个训练主体一个全连接子网络，以降低隐藏单元的数量和避免过拟合。研究者使用密度和边特征分别训练了两个PBDNN，然后将它们的输出组合起来得到最终分类决定。另一种早期方法[104]则组合使用了自组织映射（SOM）和卷积神经网络。自组织映射[105]是一类以无监督方式训练的神经网络，可将输入数据映射到更低维的空间，同时也能保留输入空间的拓扑性质（即在原始空间中相近的输入在输出空间中也相近）。注意，这两种早期方法都不是以端到端的方式训练的（[103]中使用了边特征，[104]中使用了SOM），而且提出的神经网络架构也都很浅。[100]中提出了一种端到端的人脸识别CNN。这种方法使用了一种孪生式架构，并使用了一个对比损失函数[106]来进行训练。这个对比损失使用了一种度量学习流程，其目标是最小化对应同一主体的特征向量对之间的距离，同时最大化对应不同主体的特征向量对之间的距离。该方法中使用的CNN架构也很浅，且训练数据集也较小。
上面提到的方法都未能取得突破性的成果，主要原因是使用了能力不足的网络，且训练时能用的数据集也相对较小。直到这些模型得到扩展并使用大量数据[107]训练后，用于人脸识别的首个深度学习方法[99,9]才达到了当前最佳水平。尤其值得一提的是Facebook的DeepFace[99]，这是最早的用于人脸识别的CNN方法之一，其使用了一个能力很强的模型，在LFW基准上实现了97.35%的准确度，将之前最佳表现的错误率降低了27%。研究者使用softmax损失和一个包含440万张人脸（来自4030个主体）的数据集训练了一个CNN。本论文有两个全新的贡献：（1）一个基于明确的3D人脸建模的高效的人脸对齐系统；（2）一个包含局部连接的层的CNN架构[108,109]，这些层不同于常规的卷积层，可以从图像中的每个区域学到不同的特征。在那同时，DeepID系统[9]通过在图块（patch）上训练60个不同的CNN而得到了相近的结果，这些图块包含十个区域、三种比例以及RGB或灰度通道。在测试阶段，会从每个图块提取出160个瓶颈特征，加上其水平翻转后的情况，可形成一个19200维的特征向量（160×2×60）。类似于[99]，新提出的CNN架构也使用了局部连接的层。其验证结果是通过在这种由CNN提取出的19200维特征向量上训练一个联合贝叶斯分类器[48]得到的。训练该系统所使用的数据集包含202599张人脸图像，来自10177位名人[9]。
对于基于CNN的人脸识别方法，影响准确度的因素主要有三个：训练数据、CNN架构和损失函数。因为在大多数深度学习应用中，都需要大训练集来防止过拟合。一般而言，为分类任务训练的CNN的准确度会随每类的样本数量的增长而提升。这是因为当类内差异更多时，CNN模型能够学习到更稳健的特征。但是，对于人脸识别，我们感兴趣的是提取出能够泛化到训练集中未曾出现过的主体上的特征。因此，用于人脸识别的数据集还需要包含大量主体，这样模型也能学习到更多类间差异。[110]研究了数据集中主体的数量对人脸识别准确度的影响。在这项研究中，首先以降序形式按照每个主体的图像数量对一个大数据集进行了排序。然后，研究者通过逐渐增大主体数量而使用训练数据的不同子集训练了一个CNN。当使用了图像数量最多的10000个主体进行训练时，得到的准确度是最高的。增加更多主体会降低准确度，因为每个额外主体可用的图像非常少。另一项研究[111]研究了更宽度的数据集更好，还是更深度的数据集更好（如果一个数据集包含更多主体，则认为它更宽；类似地，如果每个主体包含的图像更多，则认为它更深）。这项研究总结到：如果图像数量相等，则更宽的数据集能得到更好的准确度。研究者认为这是因为更宽度的数据集包含更多类间差异，因而能更好地泛化到未曾见过的主体上。表1展示了某些最常用于训练人脸识别CNN的公开数据集。
表1：公开的大规模人脸数据集。
用于人脸识别的CNN架构从那些在ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）上表现优异的架构上取得了很多灵感。举个例子，[11]中使用了一个带有16层的VGG网络[112]版本，[10]中则使用了一个相似但更小的网络。[102]中探索了两种不同类型的CNN架构：VGG风格的网络[112]和GoogleNet风格的网络[113]。即使这两种网络实现了相当的准确度，但GoogleNet风格的网络的参数数量少20倍。更近段时间，残差网络（ResNet）[114]已经成为了很多目标识别任务的最受偏爱的选择，其中包括人脸识别[115-121]。ResNet的主要创新点是引入了一种使用捷径连接的构建模块来学习残差映射，如图7所示。捷径连接的使用能让研究者训练更深度的架构，因为它们有助于跨层的信息流动。[121]对不同的CNN架构进行了全面的研究。在准确度、速度和模型大小之间的最佳权衡是使用带有一个残差模块（类似于[122]中提出的那种）的100层ResNet得到的。
图7：[114]中提出的原始的残差模块。
选择用于训练CNN方法的损失函数已经成为近来人脸识别最活跃的研究领域。即使使用softmax损失训练的CNN已经非常成功[99,9,10,123]，但也有研究者认为使用这种损失函数无法很好地泛化到训练集中未出现过的主体上。这是因为softmax损失有助于学习能增大类间差异的特征（以便在训练集中区别不同的类），但不一定会降低类内差异。研究者已经提出了一些能缓解这一问题的方法。优化瓶颈特征的一种简单方法是使用判别式子空间方法，比如联合贝叶斯[48]，就像[9,124,125,126,10,127]中所做的那样。另一种方法是使用度量学习。比如，[100,101]中使用了配对的对比损失来作为唯一的监督信号，[124-126]中还结合使用了分类损失。人脸识别方面最常用的度量学习方法是三元组损失函数[128]，最早在[102]中被用于人脸识别任务。三元组损失的目标是以一定余量分开正例对之间的距离和负例对之间的距离。从数学形式上讲，对于每个三元组i，需要满足以下条件[102]：
其中x_a是锚图像，x_p是同一主体的图像，x_n是另一个不同主体的图像，f是模型学习到的映射关系，α施加在正例对和负例对距离之间的余量。在实践中，使用三元组损失训练的CNN的收敛速度比使用softmax的慢，这是因为需要大量三元组（或对比损失中的配对）才能覆盖整个训练集。尽管这个问题可以通过在训练阶段选择困难的三元组（即违反余量条件的三元组）来缓解[102]，但常见的做法是在第一个训练阶段使用softmax损失训练，在第二个训练阶段使用三元组损失来对瓶颈特征进行调整[11,129,130]。研究者们已经提出了三元组损失的一些变体。比如[129]中使用了点积作为相似度度量，而不是欧几里德距离；[130]中提出了一种概率式三元组损失；[131,132]中提出了一种修改版的三元组损失，它也能最小化正例和负例分数分布的标准差。用于学习判别特征的另一种损失函数是[133]中提出的中心损失（centreloss）。中心损失的目标是最小化瓶颈特征与它们对应类别的中心之间的距离。通过使用softmax损失和中心损失进行联合训练，结果表明CNN学习到的特征能够有效增大类间差异（softmax损失）和降低类内个体差异（中心损失）。相比于对比损失和三元组损失，中心损失的优点是更高效和更容易实现，因为它不需要在训练过程中构建配对或三元组。另一种相关的度量学习方法是[134]中提出的范围损失（rangeloss），这是为改善使用不平衡数据集的训练而提出的。范围损失有两个组件。类内的损失组件是最小化同一类样本之间的k-最大距离，而类间的损失组件是最大化每个训练批中最近的两个类中心之间的距离。通过使用这些极端案例，范围损失为每个类都使用同样的信息，而不管每个类别中有多少样本可用。类似于中心损失，范围损失需要与softmax损失结合起来以避免损失降至零[133]。
当结合不同的损失函数时，会出现一个困难，即寻找每一项之间的正确平衡。最近一段时间，已有研究者提出了几种修改softmax损失的方法，这样它无需与其它损失结合也能学习判别特征。一种已被证明可以增加瓶颈特征的判别能力的方法是特征归一化[115,118]。比如，[115]提出归一化特征以具有单位L2范数，[118]提出归一化特征以具有零均值和单位方差。一个成功的方法已经在softmax损失中每类之间的决策边界中引入了一个余量[135]。为了简单，我们介绍一下使用softmax损失进行二元分类的情况。在这种情况下，每类之间的决策边界（如果偏置为零）可由下式给定：
其中x是特征向量，W_1和W_2是对应每类的权重，θ_1和θ_2是x分别与W_1和W_2之间的角度。通过在上式中引入一个乘法余量，这两个决策边界可以变得更加严格：
如图8所示，这个余量可以有效地增大类别之间的区分程度以及各自类别之内的紧凑性。根据将该余量整合进损失的方式，研究者们已经提出了多种可用方法[116,119-121]。比如[116]中对权重向量进行了归一化以具有单位范数，这样使得决策边界仅取决于角度θ_1和θ_2。[119,120]中则提出了一种加性余弦余量。相比于乘法余量[135,116]，加性余量更容易实现和优化。在这项工作中，除了归一化权重向量，特征向量也如[115]中一样进行了归一化和比例调整。[121]中提出了另一种加性余量，它既有[119,120]那样的优点，还有更好的几何解释方式，因为这个余量是加在角度上的，而不是余弦上。表2总结了有余量的softmax损失的不同变体的决策边界。这些方法是人脸识别领域的当前最佳。
图8：在两个类别之间的决策边界中引入一个余量m的效果。（a）softmax损失，（b）有余量的softmax损失。
表2：有余量的softmax损失的不同变体的决策边界。注意这些决策边界针对的是二元分类案例中的类别1。
人脸识别技术的优缺点
面部识别曾被视为未来文明进步的象征，尤其是在《星际迷航》(StarTrek)或《2001:太空漫游》(2001:SpaceOdyssey)等科幻作品中，它已迅速成为我们日常生活的主流组成部分。从为我们的移动设备解锁到在Facebook上为我们的朋友添加标签，这种生物识别技术使身份验证变得快速、简单，而且(大多数时候)准确。
然而，面部识别也一直是许多争议的主题，尤其是在乔治·弗洛伊德(GeorgeFloyd)被枪杀之后，这起事件让人们注意到美国出于种族动机的警察暴行。由于许多警方依靠面部识别技术来识别潜在嫌疑人，亚马逊、微软和IBM等科技巨头已经选择重新考虑他们对其开发和销售的立场。几周后，为执法目的而使用面部识别在英国也被视为非法，上诉法院(CourtofAppeal)宣布，这项技术违反了人权、数据保护法和平等法。
预计欧洲议会(EuropeanParliament)也将就此话题展开辩论，要求政策制定者禁止将面部识别作为生物识别的大规模监控工具。一个隐私倡导者联盟发起了一份请愿书，该请愿书警告称，不规范这项技术可能会带来诸多后果。迄今为止，已有42489人签署了这份请愿书。
尽管如此，面部识别仍被用于许多其他场景，包括工作场所，有时它被信任来做雇佣或解雇员工的决定。
无论在哪里使用，面部识别都可能会吸引很多人的注意。这就是为什么我们整理了一份关于面部识别的利弊清单，这样你就可以了解这个有争议的话题。
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人脸识别的优点人脸识别在社会上有很多好处，包括增加安全和保障，防止犯罪，减少人际交往。在某些情况下，它甚至可以帮助支持医疗工作。
(1)帮助寻找失踪的人
执法机构用面部识别来寻找失踪的人，他们也用它来寻找失踪的儿童。
当面部识别与显示孩子几年后的样子的衰老软件相结合时，它甚至可以帮助找到失踪多年的人。
(2)保护企业免受盗窃
当小偷进入商店时，企业主使用面部识别软件和安全摄像头来识别已知或可疑的小偷。这种先发制人的安全措施有助于防止入店行窃。
由于人们在知道自己被监视的情况下犯罪的可能性更小，这项技术也起到了威慑作用。
(3)加强安全措施
面部识别还有助于提高安全性和安全性。
多年来，面部识别一直是机场安检的常规组成部分，有助于识别罪犯以及对航空公司和乘客的潜在威胁。
银行和其他机构也使用面部识别来防止欺诈，因为这项技术可以识别之前被指控犯罪的人，并向银行发出警报。如果面部识别技术标记了一名客户，银行就知道要仔细检查这个人在银行的业务。
(4)减少接触点的数量
与指纹等其他类型的安全措施相比，面部识别需要的人力资源更少。它也不需要身体接触或直接的人际互动。相反，它使用人工智能使其成为一个自动和无缝的过程。
它还限制了开门和智能手机解锁、从ATM机取钱或执行其他通常需要PIN码、密码或钥匙的任务时的接触点。
(5)让购物更有效率
面部识别的便利性也超越了安全领域。
不用现金或信用卡在商店购物，面部识别技术可以识别你的脸，并将商品记入你的账户。
(6)提高组织照片
面部识别还可以通过苹果或谷歌标记你云存储中的照片。这使得它更容易组织，查找和分享你的照片。它还在推荐Facebook上的标签方面发挥了作用。
(7)改善医疗
面部识别技术的一个令人惊讶的用途是检测遗传疾病。
通过研究微妙的面部特征，在某些情况下，面部识别软件可以确定特定的基因突变是如何导致特定的综合症的。这项技术可能比传统的基因检测更快更便宜。
人脸识别的缺点与任何技术一样，使用面部识别也存在潜在的缺陷，比如对隐私的威胁、侵犯权利和个人自由、潜在的数据盗窃和其他犯罪。此外，由于技术上的缺陷，还存在出错的风险。
(1)威胁到个人和社会隐私
对个人隐私的威胁是面部识别技术的一个重大缺点。人们不喜欢他们的脸被记录并存储在数据库中，以供未知的未来使用。
隐私是一个大问题，一些城市，包括加州的旧金山和马萨诸塞州的剑桥，已经禁止执法部门使用实时面部识别监控。在这些情况下，警方可以使用个人拥有的监控视频设备录制的视频，但他们不能使用实时面部识别软件。
(2)侵犯人身自由
被面部识别技术记录和扫描，会让人觉得自己的行为总是被监视和判断。此外，警方还可以使用面部识别技术在虚拟犯罪队列中对数据库中的每个人进行识别，这就像在没有正当理由的情况下把你当作犯罪嫌疑人一样。
(3)侵犯了个人的权利
在一些个人自由有限的国家，通常使用面部识别来监视公民，逮捕那些被视为捣乱者。
(4)创建数据漏洞
人们还担心面部识别数据的存储，因为这些数据库有可能被攻破。
黑客曾侵入银行、警察部门和国防公司过去收集和使用的面部扫描数据库。
(5)为诈骗和其他犯罪提供机会
不法分子也可以利用面部识别技术对无辜受害者实施犯罪。他们可以收集个人的个人信息，包括从面部扫描中收集并存储在数据库中的图像和视频，来实施身份欺诈。
有了这些信息，小偷可以盗取受害者的信用卡和其他债务，或者以受害者的名义开立银行账户，甚至用受害者的身份建立犯罪记录。
除了欺诈，坏人还可以使用面部识别技术骚扰或跟踪受害者。
例如，跟踪者可以对在公共场所拍摄的照片进行反向图像搜索，以收集受害者的信息，确定他们是谁，住在哪里。
此外，由于技术犯罪比法律发展得更快，人们可能在该行为被视为犯罪之前就受害。
(6)技术是不完美的
面部识别并不完美。例如，它在识别女性和有色人种方面不如白人男性有效。
这项技术依靠算法来进行面部匹配。这些算法对白人男性比其他群体更有效，因为数据库中白人男性的数据比女性和有色人种的数据更多。这在算法中造成了无意识的偏见。
(7)无辜的人可能会受到指控
错误肯定存在固有的危险。面部识别软件可能会错误地将某人识别为罪犯，从而导致逮捕。
当你补充说，这项技术与有色人种之间的斗争增加了种族定性指控的可能性时，这个问题就变得令人恼火了。
(8)技术可以被愚弄
其他因素也会影响这项技术识别人脸的能力，包括摄像头角度、光线水平、图像或视频质量。人们戴上伪装或稍微改变他们的外表也可以摆脱面部识别技术。
技术在不断发展随着面部识别技术的改进，它面临的挑战将会减少。其他技术可能会影响其有效性，包括识别身体部位或人的走路方式。
然而，就目前而言，人脸识别技术的不足和人们对它的依赖意味着它还有发展和改进的空间。