2023年中国人脸识别行业技术发展现状 应用场景广泛 三维人脸识别技术是主流
当前位置：前瞻产业研究院»经济学人»研究员专栏2020年中国人脸识别行业技术发展现状应用场景广泛三维人脸识别技术是主流UVc分享到：刘甜•2020-01-1309:30:37来源：前瞻产业研究院E11612G02023-2028年中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告2022-2027年中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告2023-2028年中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告2023-2028年中国服务机器人行业市场前瞻与投资战略规划分析报告2023-2028年中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。
人脸识别技术介绍
(1)人脸识别技术流程
人脸识别的技术原理主要包括三大步骤：首先是建立人脸图像数据库，其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选，其技术流程如下：
(2)人脸识别的主要方法
人脸识别技术是一个跨越多个学科领域知识的高端技术研究工作，涉及图像处理、生理学、心理学、模式识别等知识，目前比较常见的人脸识别方法包括基于特征脸的方法、基于几何特征的方法、基于深度学习的方法、基于支持向量机的方法以及其他综合方法。
(3)常用人脸数据库介绍
目前世界较为常用的人脸数据库包括：ERET人脸数据库、CMUMulti-PIE人脸数据库、YALE人脸数据库、YALE人脸数据库B、MIT人脸数据库、ORL人脸数据库、BioID人脸数据库、年龄识别数据集IMDB-WIKI等。
人脸识别技术具有非侵犯性
人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向，不同的生物识别技术在细分技术上各具优势，人脸识别技术是非接触和不需要主动接受的，具有非侵犯性。此外，人们对这种技术的排斥心理最小，因此人脸识别技术是一种最友好的生物特征识别技术，并且图像采集可以由安防中的摄像头完成，不需要重新再布置新的采集设备。
行业技术环境十分活跃
截至2019年底，在soopat专利搜索引擎上以“人脸识别”为关键词检索得到20208项专利申请记录，行业技术环境十分活跃。
从申请年来看，2010-2018年，我国专利申请数逐年增长，2018年增加至5618项，为近年来最高，2019年我国人脸识别相关专利申请数达3024项。
从公开年来看，我国最早于2002年有人脸识别相关专利公开，当年公开数量为1项，随后专利公开量保持快速增长态势，2019年我国人脸识别相关专利公开数量为6700项。
中国人脸识别技术发明专利申请量超六成
在超2万项的人脸识别技术专利中，发明专利的申请量最多，达12407项，占比为61.40%;其次为实用新型专利，占比为24.76%。
G06K专利申请量过万
从我国人脸识别相关热门专利技术申请分布领域来看，G06K(数据识别、数据表示、记录载体、记录载体的处理)申请量最多，达10134项;其次为G07C(时间登记器或出勤登记器、登记或指示机器的运行、产生随机数、投票或彩票设备、未列入其他类目的核算装置)，申请数量为1302项。
人脸识别错误率逐年降低
经过了40多年的发展，人脸识别技术取得了长足进步，根据LFW测试成绩显示，目前最优的系统在千万分之一的误报下达到识别准确率准确率已经超过99.8%，甚至超过了人类的识别程度，错误验证率也控制在0.2%以下。
即使是采用评测标准最严格的FRVT测试，根据2019年7月3日NIST公布的FRVT最新报告显示了全球人脸识别算法的最高水平可以做到在千万分之一误报率下，漏报率降低于0.3%，这意味着千万分位误报下的识别准确率已经超过99%，人脸识别技术的不断进步无疑会促进其在更广泛范围内的应用。
应用场景广泛，安防和考勤门禁占比较高
目前，人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的40%左右;安防作为人脸识别最早应用的领域之一，其市场份额占比在30%左右;金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一，其市场规模在逐步扩大，目前约占行业的20%。
三维人脸识别技术是发展主流
从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段，二维人脸识别只是人脸识别发展的过度阶段。实验结果显示，二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后，识别率可以提高至少10-20个百分点。
以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资等解决方案。
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人脸识别技术应用的合法性、正当性、必要性判断
国家（行政机关）、事业单位、私主体（营利法人）三类主体可否应用人脸识别技术应符合合法性、正当性、必要性前提标准，但因主体不同，具体判断标准也有所差异。
自新冠肺炎疫情发生以来，人脸识别技术在我国疫情防控中发挥了重要作用。但后疫情时代下该技术在个人信息保护等方面的风险隐患令人担忧。目前，人脸识别应用主要存在技术风险（包括误识率风险、歧视风险以及技术对抗漏洞）、滥用风险以及信息风险，继而导致“钱”“安全”等各方面的风险随着人脸识别应用的普遍化而增长。
遗憾的是，我国目前尚无专门针对人脸识别技术及其应用进行规定的法律法规，相关的规定散见于民法典、网络安全法、消费者权益保护法、刑法等法律以及相关司法解释中。由于缺乏系统性和细化针对性，现有立法的相关规定在防范和应对人脸识别风险方面显得力有不逮。最近公布的个人信息保护法（草案）对个人信息保护进行了较为全面的规定，可以提供相对具体的法源支持。但个人信息毕竟是人脸信息的上位概念，在法条适用中，还需结合特定主体和场景进行细化解释，以符合“场景正义”。囿于篇幅，本文仅以国家（行政机关）、事业单位、私主体（营利法人）三类主体可否应用人脸识别技术的判断为例作简要分析。
根据个人信息保护法（草案）第5条、第6条规定，“处理个人信息应当采用合法、正当的方式处理”“具有明确、合理的目的，并应当限于实现处理目的的最小范围”，因此，三类主体对人脸识别的应用应符合合法性、正当性、必要性前提标准，但因主体不同，具体判断标准也有所差异。
1.国家（行政机关）
国家（行政机关）对人脸识别技术的应用多出于公共安全维护或行政管理等需要，属于具体行政行为。其合法性判断应根据宪法和法律，从内容合法和程序合法两个方面进行考察。内容合法的判断主要考察不同级别的机关的法定职责职权，如应用范围和对象是否属于其管辖范围和权限等。例如，根据个人信息保护法（草案）第13条及传染病防治法、突发事件应对法的规定，行政机关在应对突发公共卫生事件等特定情形下可未经公民同意收集个人信息（包括人脸信息），依此，在疫情防控期间进出飞机场、火车站等人流密集的重点防控区域要求刷脸测温是合法的。程序合法要求依照行政法律和规章规定的程序来确定是否实施人脸识别应用行为。此时，不同的应用场景可能有不同的程序标准，但基本要求是要符合法定程序。
正当性主要是对目的的考察。在实质法治国概念下，国家对基本权利的侵犯只能出于正当的目的。对此，首先要看该目的是否违反宪法和法律；其次应判断该目的是否确实为了“迫切的或实质的国家利益”或有助于实质性增进社会公共利益；最后要看相较人脸识别应用可能对公民基本权利产生的影响而言，该目的的实现是否具有足够的重要性和紧迫性。
必要性要求行政主体在应用人脸识别技术时应当坚持最小够用标准，应是“为履行法定职责或者法定义务”或“为应对突发公共卫生事件”“所必需”（个人信息保护法（草案）第13条第2、4项）。在判定时应按照比例原则，结合对安全等利益的影响综合考量，确保人脸识别范围和方式与识别目的相称。
2.事业单位
对学校、医院等事业单位应用人脸识别技术的内容合法性判断，除须考察是否合法外，还应着重考察其是否符合其法人的宗旨（或法定职责）。例如，医院通过利用人脸表情特征的识别来跟踪病患的疼痛感知状况符合其救死扶伤宗旨，因而在内容上是合法的。事业单位虽具有公共服务属性，却不同于行政机关，其与服务对象之间并不存在行政管理与被管理的关系，因此在程序合法的衡量中，应加大对相对人权益的考虑。换言之，事业单位不能仅仅通过合法遵循其内部章程即决定应用人脸识别技术，而必须在决定过程中引入并尊重被识别者的意见。如前述医院将人脸识别应用于监控治疗前，应当与患者沟通并取得同意。
在目的合法且符合事业单位宗旨的前提下，对目的正当性判断应着重考察该目的对实现事业单位的宗旨而言是否足够重要和紧迫。例如，学校监管课堂秩序并了解学生对教师讲授的反应对实现教书育人宗旨而言很重要，但相对于可能对学生和老师隐私权的侵犯而言并没有足够的重要性，更没有紧迫性，因此，课堂中监控学生的人脸及表情并不符合目的正当性标准。
对事业单位应用人脸识别必要性的判断应借助比例原则，着重考察识别与应用人脸识别的具体目的之间的关联性大小。例如，虽然人脸识别有助于更加清晰地了解课堂效果并助益改进教学，但这并不是唯一的、不可替代的方式，就改进教学目的的实现而言并没有满足必须的关系，因此不是必要的。
3.私主体（营利法人）
在私主体的应用场景中，人脸识别应用大多出于更好地为信息主体提供个性化私人服务、减少运营成本等目的，一般不涉及社会公共利益。此时，人脸识别技术应用主体和人脸信息主体双方为平等主体，私主体的上述应用目的和诉求相对于人脸信息主体的权益而言并不占据优势地位。因此，其人脸识别应用的合法性、正当性和必要性判断除考察是否合法合规外，更多地应取决于人脸识别应用的双方主体意思。
就合法性而言，人脸识别应用只能基于应用双方（应用主体及人脸信息主体）真实合意而实施，即人脸信息主体应在“充分知情的前提下，自愿、明确作出”同意授权识别的意思表示（个人信息保护法（草案）第14条）。考虑到人脸信息获取的隐蔽性特征，对知情同意应采取更加严格的标准——人脸识别的应用方应以明显、可被理解的方式告知对方人脸识别的应用和目的、人脸信息的使用范围、保存时间以及可能的风险等，并取得清晰、真实的甚至书面的授权确认。
就正当性而言，应用人脸识别的私主体应确保其对人脸的收集和识别限于其经营范围之内的必要目的，并将该具体目的告知人脸信息主体，以便其判断识别是否正当并同意。
就必要性而言，私主体对人脸识别的应用应限于“为订立或者履行个人作为一方当事人的合同所必需”（个人信息保护法（草案）第13条第2项），且应详细说明并确保人脸识别及相关信息的处理不超出该特定目的的合理范围。当人脸信息主体拒绝人脸收集和识别时，除非必要（如美图时需要人脸照片，否则无法提供美颜服务），服务提供者应提供其他验证的方式，不得因对方拒绝“刷脸”而拒绝进入或使用。
（作者单位：中国法学杂志社）
作者：□任彦
人脸识别，边界何在?
原标题：人脸识别，边界何在?在河北邯郸市滏东美食林超市，一名消费者正展示“刷脸支付”后打印出的购物小票。（新华社发）
日前在上海举行的GeekPwn2019国际安全极客大赛上，两位选手在参加人脸识别攻击模拟赛。新华社记者陈建力摄
属于计算机视觉的人脸识别，几年来取得了突破性进展，成为人工智能最热门的风口之一――刷脸支付、刷脸取快递、刷脸安检、刷脸入住酒店……“靠脸走遍天下”正在成为新技术带给人们生活和工作的“新常态”，一个个新的应用场景被开发出来。
因为不满动物园强制入园“刷脸”，浙江理工大学特聘副教授郭兵将杭州野生动物世界告上了法庭，理由是“保护隐私”。围绕这起“人脸识别第一案”，人们展开了对人脸识别技术边界的大讨论。
如今，我们的脸成了钥匙、公交卡、身份证……来自国金证券行业研报显示：全球40%的人工智能企业都涉及计算机视觉。另有市场咨询公司预测，2019年全球人脸识别市场的规模预计为32亿美元，到2024年该市场规模将达到79亿美元，复合年增长率高达16.6%。
但是，花海之下亦有荆棘。今年8月，人工智能换脸应用“ZAO”因违规收集人脸信息引发风险争议；今年9月，旷视科技因为几张演示教学监控人脸识别应用的PPT被骂上了微博热搜。全球范围内，争议同样存在，亚马逊的人脸识别门铃专利因涉嫌侵犯隐私遭到强烈抗议，微软则索性删除了自己最大的人脸识别数据库。
在隐私、安全和便利三者的平衡上，人脸识别技术到底应当恪守怎样的“游戏规则”？
“不知不觉”的“识别”
杭州野生动物世界对郭兵的回复颇有意思，动物园称，之前郭兵办理年卡时已经登记了真实姓名、电话、住址和身份证信息，甚至采集了指纹，“为什么只有人脸识别算作侵犯隐私呢？”
这实际上说出了公众对人脸识别的担忧之一。尽管都是生物识别手段，但指纹识别必须当事人主动配合，而人脸识别却可以“悄无声息”完成。一旦人脸信息被泄露或者滥用，就意味着个人合法权益有可能不知不觉地遭受侵害。
一系列对人脸识别的争议正来自这个“不知不觉”。比如人脸识别在教育领域中的应用，此前，中国药科大学表示要试点在教室安装摄像头刷脸考勤，并对学生课堂听课情况全面监控。“这些应用的做法很类似，就是每隔一段时间用摄像头扫描一次学生的脸，采集和分析他们的姿势、表情，并以此作为判断的依据。”教育部科学技术司司长雷朝滋随后回应称，要对人脸识别或者肢体识别的教育应用加以限制和规范，并希望“学校慎重使用”。
那么，从法律上讲，人脸信息到底如何定义？中国政法大学传播法研究中心副主任朱巍对此解释说，根据《网络安全法》相关规定，人脸识别信息属于“直接可识别”到个人身份的信息。所以，“人脸识别信息的性质并非知识产权的大数据，而是被依法纳入到隐私法范畴的个人敏感信息”。
在保护个人隐私方面，使用人脸识别信息的大原则也正是与“不知不觉”相对应的“知情同意”。中国法学会消费者权益保护法研究会副秘书长陈音江表示：“经营者必须要在确保信息安全的前提下，事先经过消费者同意并告知其使用方式和使用范围后，才能采集人脸信息。”朱巍则补充说：“用户应充分知情，并保障自己的选择权和退出权。此外，用户应享有删除权、更正权、控制权和注销权，这些基本权利是个人信息合理使用的前提。”
“刷脸”是否安全
除了对隐私的担忧，公众对人脸识别技术另一方向的忧虑来自于技术本身的安全。此前，浙江小学生发现打印照片就能代替“刷脸”，骗过小区里的丰巢快递柜的新闻，似乎正是其“不靠谱”的写照。
但果真如此吗？与对隐私的担忧相比，对“刷脸”技术本身安全性的忧虑却有恐慌之嫌。有人脸识别专家告诉经济日报记者，实际上快递柜能被照片蒙骗，主要是因为其中并未加入活体检测技术，“如今连活体检测都不用就敢‘放出来’的人脸识别技术应用相当罕见”。
从技术本身来看，目前人脸识别分为2D和3D两种技术方案，以支付宝和微信的“刷脸支付”为例，两者使用的都是3D人脸识别技术，会通过软硬件结合的方法开展检测，来判断采集到的人脸是否为活体，可有效防范视频、纸片等冒充。
银行卡检测中心金融科技研究室主任李博文表示，拿支付场景来说，人脸识别必须包括活体检测、终端安全、辨识算法和信息保护几项技术，“按照《人脸识别线下支付安全应用技术规范（试行）》，在万分之一误识率下的识别通过率为98.3%，十万分之一误识率下的识别通过率为98%”。这就意味着，机器识别的准确性超过人工。
“人脸识别服务商还通过诸如绑定设备，有人值守应用场景和多维校验方式增强人脸识别安全性。”奇安信网络安全研究中心主任裴智勇表示。
然而，人脸识别技术本身的安全与数据安全又不是一回事。人脸识别技术供应商瑞为科技首席技术官何一凡表示，安全问题可能并不与人脸识别这样的生物识别技术直接相关，而是在线上服务和交易系统中对敏感数据采集、存储、使用以及共享等环节出现的问题，“这就和所有的信息泄露一样，属于系统安全问题”。
答案并非“三选一”
既然如此，为了保护隐私和安全，不“刷脸”不就行了吗？
然而，《关于防止未成年人沉迷网络游戏的通知》刚刚下发，其中规定“每日22时到次日8时不得为未成年人提供游戏服务”，如何真正令行禁止，依然要靠人脸识别。多家游戏厂商已表示，在原有身份证认证的基础上引入人脸识别技术，以加强关于网络游戏账号实名注册的监管。
在深圳，去年有超过一万名退休老人通过“刷脸”领取养老金。“百姓少跑腿，数据多跑路”，“刷脸”在多项“互联网+政务”服务中完成着其他技术难以取代的重要工作。在新技术快速推广和使用的过程中，隐私、安全和效率“三选一”，答案并非真能如此简单粗暴，真正有效的方式是找到三者之间平衡的那个点，画下一条“红线”。
这条线当然来自企业自律。腾讯方面曾表示，在支付场景的人脸特征采集，要坚持“用户授权、最小够用”原则，提前告知信息使用的目的和方式，明确获得用户授权同意，避免采集与需求无关的特征，同时坚持“表达意愿、严格确权”原则。
这条线更应该来自监管。目前，各国都在尝试用法律为人脸识别技术的应用指引方向。在我国，《个人信息保护法》也已被纳入十三届全国人大常委会立法规划。西南政法大学副教授蔡斐表示，在法律框架下，对人脸识别技术的大规模使用可以提出“必要性原则”“比例原则”“正当程序原则”，甚至在某些特殊场景下考虑设立禁用“黑名单”制度，用制度的刚性来确保“科技向善”。
中国警察法学研究会反恐与网络安全治理专委会常委副主任秦安则表示，在应用场景之外，对人脸识别服务商的技术安全，同样应该有硬性规定来确保相关安全制度的建立。
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