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。
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E11618G02023-2028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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人脸识别技术发展现状及未来趋势
当前，随着人工智能、物联网等前沿技术的迅速发展，智能时代已悄然到来，"刷脸"逐渐成为了新的风潮。在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下，"刷脸"办事正愈发常见。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
刚刚过去的2018年，是我国人脸识别技术全面应用的重要节点，标志着"刷脸"时代的正式到来。
一、人脸识别技术发展背景
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、医疗、警务、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显著应用价值。为了进一步把握人脸识别技术所带来的重大机遇，我国出台了一系列政策予以支撑。
2015年以来，我国相继出台了《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见(征求意见稿)》、《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》等法律法规，为人脸识别技术的应用以及在金融、安防、医疗等领域的普及奠定了重要基础。
2017年，人工智能首次被写入全国政府报告;同年7月，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》;12月，工信部出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，其中对人脸识别有效检出率、正确识别率的提升做出了明确要求。作为人工智能主要细分领域，人脸识别获得的国家政策支持显而易见。
二、人脸识别技术发展历程
AI人脸识别：方便与隐私之间的平衡点在哪里
随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术已经成为了一种非常常见的应用。它可以用于各种场合，比如安全监控、身份验证、社交媒体等等。然而，随着人脸识别技术的广泛应用，人们开始关注它对隐私的影响。那么，AI人脸识别技术到底方便与隐私之间的平衡点在哪里呢？
首先，让我们来看看人脸识别技术的优点。人脸识别技术可以帮助我们更快速、更准确地识别一个人的身份。在安全监控方面，人脸识别技术可以帮助我们更好地保护公共安全。在身份验证方面，人脸识别技术可以帮助我们更好地保护个人信息。在社交媒体方面，人脸识别技术可以帮助我们更好地管理我们的社交网络。
然而，人脸识别技术也存在一些缺点。首先，它可能会侵犯个人隐私。如果人脸识别技术被用于未经授权的监控，那么它可能会对个人的隐私造成威胁。其次，人脸识别技术可能会出现误识别的情况。如果人脸识别技术不能准确地识别一个人的身份，那么它可能会对个人的利益造成损害。
那么，AI人脸识别技术到底方便与隐私之间的平衡点在哪里呢？我认为，平衡点应该在以下几个方面：
首先，人脸识别技术应该被用于合法的目的。比如，它可以被用于安全监控、身份验证、社交媒体等方面。如果人脸识别技术被用于非法的目的，那么它就会对个人的隐私造成威胁。其次，人脸识别技术应该被用于透明的方式。比如，如果人脸识别技术被用于监控，那么监控区域应该被明确标识出来，以便人们知道他们正在被监控。此外，人们应该被告知他们的个人信息将被用于何种目的。第三，人脸识别技术应该被用于保护个人隐私。比如，如果人脸识别技术被用于身份验证，那么个人信息应该被加密存储，以防止被黑客攻击。此外，人脸识别技术应该被用于保护个人信息的安全。第四，人脸识别技术应该被用于保护公共利益。比如，如果人脸识别技术被用于安全监控，那么它应该被用于保护公共安全。此外，人脸识别技术应该被用于保护个人信息的安全。
总之，AI人脸识别技术方便与隐私之间的平衡点在于，它应该被用于合法的目的，透明的方式，保护个人隐私，以及保护公共利益。只有这样，人脸识别技术才能真正地为人们带来便利，同时保护人们的隐私。
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