黄晓雯｜人脸识别技术进社区的场景化法律规制分析
原创黄晓雯上海市法学会东方法学收录于话题#上海法学研究405个#原创首发768个#法学677个#核心期刊621个
黄晓雯
福建师范大学法学院硕士生
要目
一、问题的提出与界定
二、运用人脸识别技术的场景化比较分析
三、人脸识别进社区的法律规制现状
四、未来社区规制人脸识别技术的路径
结语
人脸识别技术作为一种新兴科技，以其直接识别的特性为当前的生活、工作带来了效率与便利。随着市场经济的不断发展，越来越多的主体应用人脸识别为其创造利益。在许多中大型城市的社区引入了人脸识别技术，但是人脸识别技术固有的属性和存在的相关风险与漏洞，造成居民的不满和恐慌。本文旨在探究在社区中和公共场所运用人脸识别技术的场景化比较分析，结合当前法律规制的现状，寻找平衡法律价值与技术价值的中间点，为国内人脸识别技术的法律规制的发展路径与人脸识别技术在社区场景中的运用未来提供建议。
我国正处于信息科技飞速发展的时代，自从人脸识别技术在我国2002年党的十六大会场试用以来，政府出台了积极的产业鼓励机制，为我国社会中的各个场景应用人脸识别技术提供了基础，加之全球范围内的“识人脸”热潮，人脸识别在我国应用的范围与广度逐步扩大。从公权力机关到私权利主体，从公共场所到商业经营场地，再进入本文所探讨的对象居民社区，人脸识别技术逐渐被引入到各个场景和领域之中。但是人脸识别固有的技术特性和天然的技术漏洞，我国缺少法律规制导致任何主体随意的安装摄像头采集人脸及其背后的个人信息，在该项技术带来效率化与经济化的同时引发了我国公民对个人信息、隐私和新兴技术之间取舍的激烈讨论。
一、问题的提出与界定
人脸识别技术作为一项新兴的技术，即通过摄像头或其他采集工具对人的面部的生物信息进行提取，输送至数据分析中心进行对比、分析与验证后再将结果传输回到使用者的系统以此进行下一步操作。该项技术直接识别性和便捷性的固有特性，主要体现在应用开始整个过程不需要再结合其他信息便可得出相应的结果。与其他人体生物信息相比，收集者只需安装好摄像头，被收集者无须自己手动操作，只需摄像头面对人脸，识别随即开始统计，并且与其他解锁方式相比人脸，不会出现因弄丢和忘记密码而引发麻烦。但在当下提取的“面部信息”往往与采集者的财产权直接挂钩，例如开锁、支付账款等，因此该项技术尚存在的漏洞必须要得到注意与弥补，如美国一家人工智能公司使用3D面具即可破解微信、支付宝的人脸识别，国内浙江一学生仅用一张照片就能打开人脸开启的快递柜。人脸识别技术天然还具备隐蔽性与不易更改性的固有特征，收集者可以在被收集者不知情的情况下通过多种途径与方式获取、采集到被收集者的人脸面部信息并送入指定系统进行分析，过程可以不为当事人所知晓；人脸作为人生来固有的一个特征，面部虽然会随着时间推移而发生外在变化，但从中提取的生物信息却不会改变，因此一旦人脸信息被收录就不易修改，甚至无法改变。但如果被收集者通过外力手段修改自己的面部特征，例如整容，那么人脸识别根据之前导入的信息就会发生识别困难甚至是错误的后果。人脸识别的这些风险问题需要在改进风险与漏洞的同时急需法律予以规制。
根据场景化理论的分析，人脸识别技术的法律规制须根据场景的不同而设置不同的规制措施，区分不同的使用主体与场景配置不同的规制重心。我国现阶段对人脸识别技术尚无专门的法律规定，因此无论是政府、事业单位还是商家，均可以任意安装人脸识别技术，强制人们刷脸验证。人脸识别进入社区则使得公民对个人信息安全与隐私保护更加担忧，因此，本文以下内容将多个场景展开比较，结合民法典、个人信息保护法以及相关法律进行系统性阐述，最后提出依法规制社区应用人脸识别技术的规制措施建议。
二、运用人脸识别技术的场景化比较分析
从“杭州人脸识别第一案”的动物园刷脸入园到人脸识别逐步渗透到居民生活社区中，虽然都是与使用人脸识别技术开门禁的行为类似，但是场景不同值得进行专门的场景化分析。另一方面，立法规制始终离不开对技术损害合法权益的实践问题总结，规制人脸识别技术需要审视场景化视野下人脸识别技术的法律风险与损害权益的具体表现形式。
政府部门在公共场所安装人脸识别的场景
公共场所指的是符合相关规定和遵守场所规则的不特定多数人可以不被限制、自由出入的一定空间，由于人流量极大以及流通人员的不固定，为场所提供安全保障和相应服务增加难度。公共场所按功能划分，可分为强制性质与服务性质的场所。囿于篇幅，在强制场所，例如公共道路交通、政府工作单位等，政府部门（公安）为保障公共利益安装相应监控系统进行人脸识别不属于本文所探讨的公共服务场所的领域。本文所指的公共场所是以服务性质为主、满足条件的不特定多数人进出该场所以获得相应服务的地点，服务提供者为解决效率与成本问题，在民航、铁路、地铁、学校、旅游景点等公共服务场所引入人脸识别对进入场所的每位公民进行人脸识别，以完成进入前门禁身份验证、观测动向、大数据分析提供对应服务等功能。手机软件所提供的平台也可以视为是一种公共服务场所，不特定多数的用户通过手机进入平台以获取相应的服务。但该场所最终定位于服务领域，且属于无竞争性的领域，人脸识别的确带来了快捷与效率，一定程度上解决了“排队长”“耗时多”等人工服务方式的难题，但是其他问题也随之产生。因人脸系统识别不清耽误时间、面部信息在当事人违背意愿下被提取、收集的面部信息被转卖等问题切实存在我们的身边，想要获得服务的公民作为消费者不应只有一种人脸识别的选择，在公民拒绝通过人脸识别出入场所或接受其他功能时公共场所的服务者不能拒绝其进出或提供服务，应提供其他代替性选择并且保证质量不能下降，例如门禁可以选择人工通道，动向把控可以使用GPS定位；手机APP进入时可以通过短信或密码验证等。
商事主体在服务场所安装人脸识别的场景
人脸识别不仅被运用在公共服务场所，同样也被商事主体在服务流通场合、经营场所中使用，并且目前已有被滥用的趋势。部分房地产公司在售楼处大厅，在居民购房的第一步就已经开始利用该项技术为其创造商业价值与利益。2020年，新华每日电讯记者实地探访北京丰台、大兴等多家售楼处，发现探访的售楼处均安装多个摄像头，经内部人士证实售楼处摄像头确实有在对看房者进行人脸识别，以此辨别自然到访客户与来自二手房中介等渠道的客户，或是收集看房者的面部信息以此判断该看房者到达的次数与频率。2021年湖州某房地产被爆出，购房者只是路过售楼中心门口并没有进入，但是开发商的售楼中心就已经留有该客户的记录。同年的“三一五”晚会记者在全国多地先后调查了20多家装有人脸识别系统的商户，包括科勒卫浴、宝马、名创优品等，这些企业为了提升营业额和精准营销均未明确告知的情况下获取客户的人脸信息。人脸识别的范围已经不仅是进入到商事主体提供的服务场所里开始，只是经过该场所的附近就要承担被录入人脸信息的风险，这种行为极大的侵犯了消费者（客户）的个人信息与多项权益，不合理的限制了公民的个人行动自由，并且使消费者在消费时还需面临不平等对待与价格歧视。
社区场景
1.物业强制使用刷脸门禁
许多大中型城市的物业公司运用人脸识别到其所服务的社区中，将人脸识别作为居民进入小区或是居民楼栋的门禁密码，以取代保安人力、门禁卡及密码等形式。此种做法可以缩减看守居民大门的人力，在一定程度上可以减少人工的失误以及小区内的外来人员流动，以保证小区内部的安全性。但是根据实际情况来看，物业公司的说辞没有得到全部的实现。居住在北京市昌平区某小区的赵明（化名）出差一趟回来后即被告知小区加装了人脸识别门禁，需要其去补录个人信息否则无法进门，这体现了人脸识别门禁的不便捷之处，并且强制收集个人信息还侵犯到业主的其他权利，此部分我们随后内容会展开描述。2020年上半年，清华大学法学院教授劳东燕也遇到了赵明一样的“不刷脸不让进小区”的情况，对此行为劳教授明确对物业公司表示了拒绝并提出需要其他方式出入小区，劳东燕作为一名小区业主明确表示其认为在小区安装人脸识别装置并无必要。
疫情期间，刷脸门禁可以减少人与人之间的接触，可以减轻严控外来人员进出小区的繁重工作量，但是后疫情时代刷脸是否安全便利值得分析。在现实中，居民的人脸信息一旦被输入进系统分析，就要承担可能被泄露的风险，或是被人脸识别应用者转卖给需要却无处获取该社区居民信息的不法分子；小区人员流动方面，外来人员如果真想进入可以在居民刷脸后还未锁定时跟随进入小区或是利用衣物遮蔽面部，依然没有彻底解决管制问题，人脸识别带来的多种风险可能远远大于其为小区和社会带来的便利。
2.自动售货机无法把握信息归属
现许多社区在实现高级管理化的同时将实体店铺关闭，以自动售货机取而代之。与传统的小卖部、杂货铺相比，自动售货机不用倾注大量人力管理，可以放置于每栋居民楼内，居民需要时即可“大门不出”地快速获取自己想要的货品。但是目前自动售货机通常的销售方式都是与支付宝、微信或是一个可以支付的软件合作实现无手机、无键盘式购买，消费者在屏幕选购后面向摄像头，售货机则通过收付款软件（技术提供方）人脸识别技术自动实现分析、付款、掉落产品一系列操作。虽然快捷便利，但是自动售货机是24小时不间断工作，其摄像头也一直处于工作状态，将其放置于居民楼道内在居民不知情的情况下可能会收录到居民的某些信息，并且贩卖机必须与第三方收付款软件或平台合作，若居民（消费者）在软件的隐私条款处选择“不同意收集人脸信息”，则同样居住在内却不可以使用该售货机；一旦同意勾取，居民的面部信息则被送至该软件系统分析，自己的面部信息最终去向何方不能把控。
从以上场景化对比分析可以得出，商事主体未经同意安装人脸识别与政府部门相比、社区运用人脸识别场景与公共场所相比，更容易引发的公民的抵触心理。隐私保护的场景理论认为，“场景正义”意味着信息保护与信息流动在特定的情景中应该符合各方的预期。场景理论的提出者海伦·尼森鲍姆认为在监控技术发达的今天人们对于监控活动抱有如此大的敌意甚至深恶痛绝的情绪并不是一种错误，而是有其担忧的合理性。同样，在人脸识别被随意安装和进入社区的当下，公民对其的不满与反抗体现的正是对人脸识别存在的风险与漏洞的忧虑，并且在技术价值与公民权利碰撞之下我们必须意识到问题的严重性并予以分析探讨。在场景理论的原理下，社区或小区与公共场所以及商户提供的服务场所不同，其是居民生活中居住时间最长、私人活动最多、精神最放松的空间区域与场所，对这样一片居民最后的“净土”通过强制或间接强制安装、使用人脸识别技术，会将居民的全部再次完全曝光在科技之下从而带来极大的压迫感；在公共场所安装人脸识别系统的目的是提高效率、防止拥堵以及节省时间等要求，在商户提供的场所、社区安装摄像头在客户、居民不知情的情形下收集与分析其信息与来源，不符合消费者对安全保障人与居民对社区功能的基本预期的服务要求，因此无论是在购房前或买房后还是在社区或小区中都不应该放任使用人脸识别技术入侵居民的“安全区”。在人脸识别法律规制方面，应针对公共场所和社区内部设置不同的法律规制重心以回应热点问题。
三、人脸识别进社区的法律规制现状
我国政府已意识到用法律规范人脸识别问题的重要性。在2021年全面实施的民法典人格权编部分，就规定有关个人信息与隐私的内容，在个人信息保护法和其他保护个人信息的法律中也有提及人脸识别的法律规范。但是，就目前而言，我国还没有出台针对不同场景的相对应的、专门的规制人脸识别进入社区、保障居民法益的法律。面对社区人脸识别技术的滥用，居民可寻求的救济途径一般分为两种，一是可以根据各地区政府部门出台的、专门针对社区使用人脸识别的规章或规范性文件予以保护，二是也可根据一般性法律规范和原则进行覆盖性保障。
特殊性地方立法效力低
杭州作为全国首个审理人脸识别侵权案件并作出判决的城市，在一定程度上加快了该城市在人脸识别法律规制的进程。杭州市政府在小区治理过程中发现物业在社区中滥用人脸识别的现象，同时也留意到法律对此方面的空缺，即存在法律规制漏洞的风险。2020年10月26日，《杭州市物业管理条例（修订草案）》被提请至杭州市第十三届人大常委会审议。草案拟规定，物业服务人不得强制业主通过指纹、人脸识别等生物信息方式使用共用设施设备，该条款规制了本文分析的社区场景。如果该修订草案通过，《杭州市物业管理条例》将成为我国国内首部对小区人脸识别作出规范的法规，将开启规制小区使用人脸识别技术的法律规制新时代。第二个案例出现在南京，一买房者戴头盔买房防偷拍引发了社会对售楼处安装人脸识别监控与系统的讨论，公众对该事件的关注促使南京市政府有关部门开始重视当下在购房问题上存在人脸识别技术被滥用的整体现状。11月29日，南京房地产开发市场已有多家售楼处接到相关部门电话通知，明确要求其拆除现由的人脸识别系统，这也属全国首例公权力机关介入房屋销售市场管理人脸识别的使用，但目前南京市政府还没有出台相应的法律规范予以规制。但是目前的处理办法以条例或通知为主，条例与通知法律规范效力低，其中关于处理违反条例使用人脸识别的处罚不够完善，强制力不足无法形成有效的监管。
另一种现有规制方法是将人脸识别纳入生物识别信息的法律建构，生物识别信息的法律规范给予了人脸的一般性保护，《信息安全技术个人信息安全规范》首次给出了个人信息和个人敏感信息的判定，并且指纹、声纹、虹膜、面部信息等与人体有关的生物识别信息划分为个人敏感信息，适用其各项规定，但该文件缺乏系统的法律规制机制，没有单独对人脸识别有明确规定，缺少界定标准与适用基础。
一般性法律保护未明确提出有关人脸识别的法律规范
民法典中新增的人格权编中第六章“隐私权和个人信息保护”规定与个人信息有关的内容。根据民法典第一千零三十四条规定：“自然人的个人信息受法律保护。个人信息是以电子或是其他方式记录的能够单独或者与其他信息结合识别特定自然人的各种信息。”在法典中条文所列举的个人信息中，将人脸识别所属的生物识别信息归入到“个人信息”的子概念中；立法者为了适应时代的快速变化，在第2款规定了兜底条款，因此人脸识别归入要遵循个人信息保护的法律规范，受民法典的规制与保护。在前文论述了社区在中国是有着特殊意义的一个场景，社区与公共场所不同，它是居民生活栖息之处，在此场景下需要更加重视居民的权益保护。民法典第一千零三十二条：“自然人享有隐私权。隐私是自然人的私人生活安宁和不愿为他人知晓的私密空间、私密活动、私密信息。”了解完社区的角度后，在现有的法律规制框架下，须通过探讨对人脸识别技术如何规制入手，以研究如何规范人脸识别技术进入社区的现象，社区是居民私人活动的空间与场所，是包括房屋住宅在内的活动范围，法律规定任何组织不得侵害他人的隐私权，包括物业公司和其他组织在居民的必需生活活动范围不提前告知且安装人脸识别摄像头与系统，这种做法侵害自然人的隐私权，侵扰居民在社区中自由活动、自主决定的合法权益。
我国目前尚无专门针对人脸识别技术及其应用的法律法规，相关立法缺乏系统性和细化性。若没有统一的法律条文对此进行规制，在关于人脸识别的诉讼中很可能出现各地“同案不同判”的尴尬局面。上一年度公布的个人信息保护法对个人信息进行了较为全面的规定，可提供相对具体的法律依据。该草案还对处理包括人脸等个人生物在内的敏感个人信息做出专门规定，虽然篇幅较少，人脸识别与个人信息还是存在差异，在法条适用中需要结合特定的主体和场景进行解释与说理，以符合场景正义。特别是现实中已出现人脸识别技术进入社区的现象，这种人脸识别技术的新应用和发展对个人信息保护提出了新的挑战，草案还不够完善以适应新状况，还需要就有关问题进一步听取意见做深入研究论证。
原则规范实际可操作性弱
我国虽未直接在法律中就人脸识别适用的主体、范围与方式进行明确的规定，但是在法律实践中，可以运用我国相关的多部法律规范，如通过民法典、网络安全法以及消费者权益保护法等法律总结出人脸识别的原则和理念，以适用于规制社区中使用人脸识别技术的现象。民法典第一千零三十五条：“处理个人信息的，应当遵循合法、正当、必要原则，不得过度处理”，该条文确立了信息处理者在处理包括人脸识别在内的个人信息需要遵循的三大原则——合法、正当及必要原则。该条文还明确指出收集人脸在内的生物信息需经被收集者或其监护人“知情同意”。其他法律规范中也确立了收集个人信息的三大原则，如网络安全法第41条：“网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，公开收集、使用规则”；消费者权益保护法第29条也提及：“经营者收集、使用消费者个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则”；在个人信息保护法的编纂过程也将应用原则纳入进草案中，其第五、六条规定：“处理个人信息应当采用合法正当的方式处理”“具有明确的、合理的目的，并应当限于实现处理目的的最小范围”，可见原则的覆盖性。虽然上述规定并未明确指出规制对象为人脸识别技术，但是经过上文的探讨我们可以将人脸识别看作是个人信息所属，该原则可以视为人脸识别使用规制的修缮式规定。合法、正当、必要原则以民法典条文为核心，多部法律共同规制出一套使用在个人信息的原则体系，可以在一定程度上规制人脸识别进入社区侵害居民权益的乱象，但是原则过于理念化，缺乏具体的措施和惩处性规定，还需要进一步完善其在现实实践中的可操作性。
四、未来社区规制人脸识别技术的路径
前文探讨了对于人脸识别就进社区的特别性与一般性法律规范。在特别性规范方面，目前仅有一座城市以条例的形式予以保障，效力较低还处于草案阶段；一般性法律保护虽是从人脸识别角度切入，但我国对于人脸识别技术本身的相应法律规范也是少数，需要配合原则理念并用，因此法律规制的力度远远落后于当下的社会需求。作为社区出现的新兴科技产物，在改变物业服务模式的同时，亦可能为社区居住的居民带去人脸识别固有的负面影响，因此需要对社区运用人脸识别的法律规制提出治理机制与完善路径。
确立人脸识别的必要性原则
个人信息保护法中没有规定必要性原则，但在人脸识别方面须确立该原则以对人脸信息和个人合法权益进行前期保护。我国已经出现滥用人脸识别的问题，如一些商业机构、小区物业在毫无必要的情况下强制用户进行人脸识别以减轻自身义务和服务，对被采集者的个人生物识别信息和隐私构成了威胁，同时不合理的限制了业主对自身财产权的行使权利，因此对于规制私权利主体运用人脸识别进社区的第一步是审查目的是否绝对必要、是否有其他方式可代替。结合个人信息使用的三大原则，建议草案修改时增加使用人脸识别的必要性原则，对社区中应用人脸识别的场景与目的进行正当性、必要性的判断，并将判断结果报告给有关部门备案送至全体居民处予以收悉。使用者若未能证明引入人脸识别目的的必要性或是存在其他方法可以代替人脸识别完成相应任务时则从源头上不被允许使用该项技术，此规制方法体现法律规范赋予了个人的知情、自由选择权，在前期充分保障公民的人脸信息。
构建严格的知情同意规则
现实场景中将人脸识别引入进小区的主体大部分为物业公司和其他商事主体，为了在实践中减轻自身管理的强度大多数在不通知居民就强制其使用，为了消除此类不合法的前置程序，必须建构严格的规制，准备引入人脸识别的私主体需要符合合法性原则，具体行为体现为取得被收集者的“知情同意”。从民法典到10月1日新版的《信息安全技术个人信息安全规范》等多部法律法规规定中可以得出私主体在收集人脸信息时需要单独告知使用场景与目的做出正当必要判断的理由，即全方位知晓社区应用人脸识别的内容及相应的后果，不随意、莽撞的做出提交面部信息的决定；应获得个人信息主体的授权同意，如为未成年人即需要获得其监护人的授权同意。考虑到人脸识别隐蔽性以及不易发现的特征，对同意的认定应设定更加严格的标准——严格同意，收集者以被收集者能够理解的方式告知社区中使用人脸识别的目的、使用的范围、收集后的人脸信息处理方式以及现存的漏洞、可能的风险，不强制或变相强制个人做出同意的决定，在被收集者充分知情下基于双方真实合意自愿在自己居住的社区应用该技术，签订取得清晰的书面协议，对人脸识别的采集构建比其他一般个人信息采集更加严格的规制，以确保个人知情同意权的真正落实。
确保被采集者数据安全与权利保障
收集主体（社区以商事主体为主）应对效率可得利益与信息泄露风险进行“比例原则”的调配，根据场景化原理设定人脸识别技术的应用程序与范围，且需要充分考虑社区中的特殊群体，例如在对老人与十六周岁以下的儿童额外提供其他更便利的收集方式或是更高的数据安全性服务。另一方面，目前我国现有的法律规制着重在信息收集方面，而对采集到人脸后的处理与保护法条基本都只有点到为止的概念性描述，新版《个人信息安全规范》中有提及存储个人生物信息时间，显示立法对个人信息保护如何处理信息释放强烈信号。因此不同的主体在不同场景下应用人脸识别应当分别规制，那么采集后的信息处理也亦然。就社区中“人脸门禁”在取得居民同意采集到信息后应以一次性采集即灭失为处理方式、系统中不得存储原始图像，给居民的面部信息与隐私活动提供保护。
在被采集者明示拒绝或未做同意表示时，商事主体没有强行采集的权利，身为服务提供者应当提供其他的验证方式，不可因被收集者拒绝提供面部信息而剥夺其享受相应的权益。社区中的物业公司即应当在人脸识别外，准备卡片或其他方式证明被收集者身份（业主或是外来人员）的验证方法，并且预先与业主签订的物业服务合同提供相应的服务。
完善法律法规建设与监管体制
近年来，人脸识别技术逐渐被应用到社区当中，但是人脸识别法律规制较少，社区应用法律规范较为空白。已出台的各类信息安全规范以及政府规范性文件，呈现出我国包括人脸信息在内的生物识别信息的特别保护方面表现为“软法先行”的特点。软法具有灵活性，在国家相关立法（即硬法）未制定之前是有益的，可以解决人脸识别进入社区的场景化的差异与技术本身的复杂性。但是这并不意味着软法就可以解决全部的问题。面对目前已经出现的人脸识别侵犯公民权益的问题，应当要及时总结软法的成熟经验将其上升为硬法，对人脸识别技术应用进行特别法律规制。在本文撰写时，最成熟的改进地、最理想的沃土是还处于草案阶段的个人信息保护法，立法者应继续细化包括人脸识别在内的个人信息收集、使用规则，要设立专节规范人脸识别，设置更严格的、更加具有针对性的规制内容，并且对个人信息面临的新情况新问题加以研究，对人脸识别进社区及其他场景做出法律回应，最后要加强个人面部信息保护的执法机制，为政府有关部门惩处不合理使用人脸识别行为提供执法依据与监管措施，例如事前审查使用人脸识别的场景与目的必要性，应用技术水平与风险防治补救措施需达到一定的标准才可获得行政许可等等。距离有关硬法的出现还有一大段路，在保护处于弱势地位的被采集者需要援引现有的法律规范以维系人脸识别技术应用速度快于立法工作的现状，例如民法典中合同条款与物业服务合同协议中的约定，履行方式不得擅自变更否则将可以以违约的角度去救济权益等等。
结语
人脸识别技术在我国越来越多的场景中被使用，人工智能带来的新风险推动着法律制度发展与变革，同时场景的变化将会影响法律规制对人脸识别技术的要求。社区不同于公共场合、商业经营场所，其具有保障公民栖息生活的功能，在这个场景中必须对居民的信息与活动进行更加严格的保护。然而我国目前虽在规制大方向上有个人信息的法律规范，但是关于人脸信息的收集、应用方式的特别保护则处于效力位阶较低的阶段，缺少相应的场景化分析，社区大面积应用人脸识别技术的现状已经引起了全社会的关注，因此亟须从法律层面对人脸识别的场景化使用做出回应与进行路径改造。在当下实践中，对商事主体引入人脸识别需要进行行业管制，使用该项技术前要明确引入的目的与方式，确定是否符合合法、必要且正当原则，要遵循严格知情同意的前置程序，从事前、事中、事后多方位确保人脸收集数据的安全性以及合法权益的保障。最后，建议修改个人信息保护法，增加必要性原则和加入人脸识别技术使用的章节项，增设专项法律规制，并结合现有的法律规范从不同的角度填补当前法律的空白，完善相关法律规范中的处罚措施与公权力机关对人脸识别的监管体制，以推动实践中对不法使用人脸识别技术进行规制，以期修补漏洞与防范风险，发挥人脸识别技术带来的最大利益与功能。
原标题：《黄晓雯｜人脸识别技术进社区的场景化法律规制分析》
人脸识别深陷争议漩涡：技术应用边界在哪?监管:或将抬高门槛
原标题：上班打卡刷脸、进出公园刷脸、收快递刷脸…人脸识别深陷争议漩涡技术应用边界在哪？
上班打卡刷脸、进出公园刷脸、回到小区刷脸、收取快递刷脸……不知不觉间，人脸识别设备已经侵入人们日常生活的方方面面。
人脸识别技术是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物技术，主要包括人脸检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别四部分。目前已被广泛运用于远程开户，机场、火车站及景区的认证核验，人脸手机解锁，线下刷脸支付，公安系统的天眼系统抓捕嫌犯等领域。但近两年来，人脸识别技术的迅速普及也使得相关实践运用泛滥，引起了部分用户的反感以及监管层面的关注。今年12月1日，天津通过的一项信用条例首次提出禁止相关单位采集个人生物识别信息。多位律师认为，这将对其他地方形成示范性作用。尤其值得一提的是，人脸识别在金融领域中的应用——刷脸支付，曾经一度成为“网红”，但因各种争议在现实中的推广受到极大局限。“所以现在刷脸支付的推广情况其实不是很好。”有业内人士对证券时报·券商中国记者表示。步入争议“旋涡”去年4月，浙江理工大学特聘副教授郭兵得知，自己在杭州野生动物园办理的年卡被“升级为人脸识别入园”，园方以此为由，要求他提供个人面部信息。郭兵对此不解并作出拒绝，在协商未果后将该动物园诉至法庭。此次上诉被业内称为中国“人脸识别第一案”。今年11月20日，这场备受关注的官司迎来宣判。杭州富阳（港股00352）区人民法院一审判决：野生动物园赔偿郭兵合同利益损失及交通费共计1038元，并删除郭兵办理指纹年卡时提交的包括照片在内的面部特征等个人生物识别信息。在监管层面，禁止采集人脸信息的首例地方立法也已“破冰”。12月1日，《天津市社会信用条例》通过表决，自2021年1月1日起施行，该条例规定市场信用信息提供单位不得采集包括人脸信息在内的生物识别信息。尽管这一条例的管辖范围仍存在争议，但不少分析人士认为，该条例释放了一定的监管信号，对刷脸支付可谓“敲山震虎”。“该条例将起到示范性作用，除了信用领域外，未来其他领域的相关条例也会陆续出台。”宁人律师事务所金融与科技委员会副主任马军表示，“我国在立法层面已经对个人信息保护的原则性条款进行了约束，也就是合法、正当、必要性原则，后续每个行业都应该在这些原则的基础上，结合行业特征研究相应的监管规范。”与此同时，国外多地政府机构对人脸识别技术也在进行狙击。今年9月，美国波特兰市发出禁令，要求在公共空间无论是当地政府还是商店、饭店和旅馆都不能使用人脸识别技术。在联动效应之下，国内对人脸识别技术的质疑声也愈演愈烈。深度科技研究院院长张孝荣就认为，人脸识别技术在国际上恶名昭彰，一些发达国家已经着手立法禁用或限用，“我国需要与国际接轨，人脸识别技术最多只能用于安防反恐等公共安全领域，其他商业领域应用应该一律禁止”。追问技术安全性当前市场对人脸识别技术的普遍疑虑在于：人脸识别技术是否比其他技术更不安全？人脸信息被采集后能否安全保管？信息一旦发生泄漏，是否会被用于在其他设备上进行支付、信贷等操作，进而侵害个人财产权益？一位了解人脸识别技术的从业人员向证券时报·券商中国记者假设了一个具体场景：用户在小区门禁录入的人脸信息发生泄露，不法分子要想成功利用这些被泄露的人脸信息通过其他信贷公司的审批环节，取决于信贷公司人脸核验程序逻辑是否存在漏洞，“包括API是否暴露出来、模型特性如何等等”。据这位技术人士介绍，人脸核验程序由很多环节组成，包括输入人脸程序的API、人脸核验模型等。人脸核验模型就是用户普遍接触到的录入人脸信息，进行比对以及输出结果的过程，安全性取决于模型特性。“例如，有的核验模型能识别出来一张人脸照片里的人脸是真人脸还是对着人脸照片拍出来的，有的核验模型却不能，这就是模型安全性的差距。”上述业内人士解释。问题是，部分小公司的人脸识别技术能力没有达到可匹配其展业范围的水平，人脸核验程序的反黑客能力较弱，并存在滥用所收集的个人信息数据的可能。“比如小区门禁用的人脸识别设备很多是由一些小运营商提供，而一些不规范的小公司获取数据后，很有可能进行倒卖来换取收益。”马军表示。此外，人脸识别技术在实践层面还面临安全性与便捷性难以兼顾的问题。据上述从业人员介绍，设置多种核验方式是保障人脸识别安全性的重要手段，“这是由于仅使用人脸信息作为核验要求，安全性极低，尤其是人脸时刻暴露在公共环境中，不法分子随时可能在用户无感的情况下获取”。多位业内人士更是强调，虽然人脸识别是生物特征识别中的一种，但人脸信息具有唯一性和不变性。与传统的数字密码相比，这样的生物信息一旦丢失，意味着用户没有“重新设定”的机会。因此，该类信息的泄露对用户隐私造成危害性也就更大。证券时报·券商中国记者了解到，支付宝的“刷脸支付”技术背后，就包含对用户日常轨迹数据的对比，在用户常光顾的小店消费可直接“刷脸”，在首次消费的小店还需结合手机号进行验证。银联“刷脸付”则采用人脸识别结合支付口令输入的方式完成双重验证。但采用多重核验方式也意味着，作为人脸识别技术最大优势的便捷性必然受到削弱。“所以现在刷脸支付的推广情况其实不是很好。”有业内人士表示。前述从业人员也表示，从目前推广情况看来，受安全性要求所带来的局限性，人脸识别技术在商业应用方面的畅想空间其实有限，刷脸支付也很难全面实现无感化、便捷性支付的设想，甚至达到取代扫码支付的地步。看好还是唱衰“最近一年对刷脸支付的质疑声要远远多过支持。”杭州电子科技大学教授刘大为表示。这一情况不仅与刷脸支付的应用问题有关，也受到国际市场对人脸识别技术极度排斥的影响。今年以来，欧美多地针对人脸识别技术出台禁令，国内也开始显示出“严监管”信号。除天津最新通过的条例明确相关单位禁止收集人脸信息外，《个人信息保护法（草案）》对公共场所人脸识别设备的铺设作出专门规定，网信办对移动应用程序（APP）的信息收集也做出了规范。对此，刘大为表示，欧美国家禁止刷脸支付是有自身金融背景的。“毕竟信用卡是欧美国家的主流支付手段，推进移动支付也在起步阶段，直接进入刷脸支付的转换成本和潜在风险都很高”。另外，人脸识别需要特殊的生物识别代码，如果有漏洞就很容易被黑客攻击，很可能造成用户巨额的财产损失。“欧美金融机构对用户财产损失的赔付制度与历史习惯也导致他们不敢轻易尝试刷脸支付。”刘大为分析称。国内市场环境则完全不同，刘大为进一步表示，如果没有政策干预，刷脸支付在国内不会停下来，只会继续发展与完善。在未来一段时间，刷脸支付在移动支付的市场份额会逐步增加，甚至很快会和扫码支付平分天下。日本支付机构NetstarsCTO陈斌也表示，人脸识别技术并非不能用，关键在于怎么用。他认为，未来监管必将对刷脸支付的使用限制在一定范围内。例如，限制于小额支付场景等，而在身份认证方面，随着数字化转型的推进，人脸识别技术或存在巨大价值。“现在监管对远程开户还很谨慎，主要受限于技术能力，无法判断远程认证的到底是真人还是其他情况。”陈斌举例说明，“未来或许可以进一步通过某些辅助的手段降低远程开户风险，如现在已经出现的结合周边环境因素判断真实度、要求用户眨眼或移动图片等，谁有创造性，谁能发明更好的手段，就有发展机会”。人脸信息特殊在哪儿人脸识别是生物特征识别中的一种，与指纹、虹膜等生物特征一样，人脸信息具有唯一性和不变性。与传统的数字密码相比，这样的生物信息一旦丢失，意味着用户再无机会“重新设定”。陈斌向记者表示，“如果账号密码泄露了，用户还可以更改，但是人脸信息如果出现大面积泄露，难道让成百万人上千万人去整容吗？”陈斌如是说。与此同时，相对于其他生物特征，人脸信息还具有易于获取、获取过程无感化、与个人身份关联紧密等特性。一家国际互联网数据公司技术人士表示，“人脸信息与个人身份之间的关系可谓‘一目了然’，一旦建立其关联信息，风险较大。”亦有业内人士向证券时报·券商中国记者表示，人脸信息泄露还存在两方面风险：一是人脸信息属于个人隐私，一旦泄露可能被滥用、乱用；二是人脸信息通常暴露在公共环境中，很容易实现无感知采集，用户无法知道是否有企业存在恶意识别人脸的行径，从而用来做一些对个人不利的事情。陈斌对人脸识别技术在金融领域的应用充满警惕。据陈斌介绍，在数据安全领域主要关注两类，一类是个人身份数据（PII），另一类则是支付卡数据（PCI），前者背后代表了个人生命安全，后者背后代表了个人财产安全。“如果把人脸识别技术不加限制地用于金融认证，就相当于每张脸的背后都绑定了一个资金账户。”陈斌提醒，这一做法将人身安全与财产安全紧密关联起来，有可能在损害个人财产安全的同时威胁人身安全，因此，可能将用户推向一种危险的境地。探索中的监管之道央视新闻曾在今年8月份报道称，2010年至2018年间，我国人脸识别行业市场规模年均复合增长率达到30.7%，预计到2024年我国人脸识别市场规模将突破100亿元。“我们已经走到了人脸识别技术应用的‘无人区’，在全世界范围内，中国都是走在最前面的，但这也意味着我们正在面临全世界任何一个国家都不曾遇到的问题。”全联并购公会信用管理专业委员常务副主任刘新海向记者坦言，一个监管的空白区，自然会在发展中存在许多问题，无论是应用还是监管，都还走在不断探索的路上。今年11月份公开的《个人信息保护法（草案）》提及，在公共场所安装图像采集、个人身份识别设备，应当为维护公共安全所必需。网信办等四部门12月1日印发的《常见类型移动互联网应用程序（App）必要个人信息范围（征求意见稿）》中也规定，3种金融类App必要个人信息不包含人脸信息等生物识别信息，App运营商不得强制收集并将其作为提供服务的必要条件。这些政策等同于掐住了人脸识别模型研发的命脉。前述业内人士透露，人脸核验模型需要大量人脸数据进行训练，相关政策的落地或对人脸识别技术的研发有较大影响，“没有训练数据，就是‘巧妇难为无米之炊’”。但从监管发布的指导文件来看，人脸识别技术不会被“一棒子打死”，不过，对参与者的准入门槛或将抬高，甚至收缩到持牌金融机构范围内。去年8月份，央行印发的《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年）》中就提到，要探索人脸识别线下支付安全应用，利用专用口令、“无感”活体检测等实现交易验证，由持牌金融机构构建以人脸特征为路由标识的转接清算模式，实现支付工具安全与便捷的统一。“‘一刀切’显然不是良策，政府应该会积极监管，但也要平衡人脸识别技术带来的商业价值、社会价值和对个人信息的保护。”前述从业人员表示，“国内大型互联网科技公司和数字经济之所以能发展起来并走在世界前列，正是得益于宽容的监管环境，人脸识别技术与其他推动经济发展的技术一样，都需要监管的包容。”也有部分业内人士表示，当务之急是要对人脸识别技术的应用提高准入门槛，并推出行业规范。自下而上的期待尽管人脸识别技术在监管层面和行业内均引起关注，亦有学者吹响人脸信息保卫战的号角，但在更广泛的普通民众层面，个人对于自身人脸等生物识别信息的保护意识仍然十分薄弱。有消费者向记者表示，互联网时代中，自己的个人信息几乎早已透明，在当前街头巷尾都有刷脸支付设备的情况下，为了生活支付更加方便，自身对于的该方面隐私保护也并不十分在意，持有无所谓的态度，“保护不保护都一个样，该泄露的也早都泄露完了”。但从实践情况来看，信息泄露后的维权难上加难，从采集环节做好个人信息的保护显得尤为重要。劳东艳在文章中直言，“寻查泄露数据者在实践上存在极大困难，在这种情况下，民事诉讼等同于画饼”。马军提醒，消费者应积极发出自己的声音，让监管层听到。“对于个人信息被乱收集，大部分民众是没有警惕意识的，也不向网信办等有关部门举报。”他表示，“只有当事人积极举报，监管才能对问题管得起来，根据问题对企业采取处罚措施，进而促使企业也提高信息保护意识，这也需要自下而上推动整个社会环境作出改变”。扫二维码领开户福利！海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP责任编辑：戴菁菁
浅谈人脸识别技术的方法和应用
人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一，被广泛应用于公共安全（罪犯识别等）、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互系统等各个方面。
人脸识别技术
计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象,进而从中提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的一门技术.虽然人类的人脸识别能力很强,能够记住并辨别上千个不同人脸,可是计算机则困难多了.其表现在: 人脸表情丰富; 人脸随年龄增长而变化; 人脸所成图象受光照、成象角度及成象距离等影响;人脸识别还涉及到图象处理、计算机视觉、模式识别以及神经网络等学科,也和人脑的认识程度紧密相关。
所谓“人脸识别(FaceRecognition)”的研究范围十分宽泛，大致可以被分为以下几个方面的内容：
1、人脸检测(FaceDetection)：
即从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。在大多数的场合中由于场景较复杂，人脸的位置是预先不知道的，因而首先必须确定场景中是否存在人脸，如果存在人脸，再确定图像中人脸的位置。脸部毛发、化妆品、光照、噪声、面部倾斜和人脸大小变化以及各种各样遮挡等因素都会使人脸检测问题变得更为复杂。人脸检测的主要目的是在输入的整幅图像上寻找人脸区域，把图像分割成两个部分-人脸区域和非人脸区域，从而为后续的应用作准备。
2、人脸表征(FaceRepresentation)：
即采取某种表示方式表示检测出的人脸和数据库中的已知人脸。通常的表示法包括几何特征(如欧氏距离、曲率、角度)、代数特征(如矩阵特征矢量)、固定特征模板、特征脸、云纹图等。
3、人脸识别(FaceIdentification)：
即将已检测到的待识别的人脸与数据库中的已知人脸进行比较匹配，得出相关信息，这一过程的核心是选择适当的人脸的表征方式与匹配策略，系统的构造与人脸的表征方式密切相关。通常或是选择全局的方法或是选择基于特征的方法进行匹配。显然，基于侧面像所选择的特征和基于正面像的特征是有很大的区别的。
4、表情分析(ExpressionAnalysis)：
即对待识别人脸的表情信息(快乐、悲伤、恐惧、惊奇等)进行分析，并对其加以归类。
5、生理分类(PhysicalClassification)：
即对待识别人脸的生理特征进行分析，得出其种族、年龄、性别、职业等相关信息。显然，完成这一操作需要大量的知识并且通常是非常困难和复杂的。
人脸识别技术的发展历程人脸识别的工程应用始于20世纪60年代，经过50多年的研究，大致可以分为以下三个阶段：
第一阶段是主要解决了人脸识别所需要的面部特征。
这一阶段的研究以Bertillon、Allen和Parke为代表。在Bertillon的系统中，用一个简单的语句与数据库中某一张脸相联系，同时与指纹分析相结合，提供了一个较强的识别系统。而Allen则设计了一种有效的摹写手段，并在其后由Parke用计算机实现。然而无论是哪种方式，该阶段的识别过程仍然全部依赖于操作人员，需要许多人为干预，无法实现自动人脸识别。
第二阶段是人机交互式识别阶段。
研究人员用数学模型描述人脸图像中的五官长度等主要几何特征，并通过欧氏距离进行相似性度量。Harmon和Lesk利用多维特征矢量表示人脸面部特征，并设计了基于这一特征表示法的识别系统。其后，Kaya、Kobayashi和T.Kanad也分别采用了各种不同的方式，对几何特征计算进行了研究[5][6]。但是，该方法依赖于操作员的知识，仍无法摆脱人的干预。
第三阶段是真正的机器自动识别阶段。
该阶段人脸识别技术有了重大突破，很多经典算法相继出现，如特征脸、子空间方法、弹性图匹配法、基于统计外观模型和神经网络的人脸识别等。同时，也出现很多用于算法性能测试的公开人脸库，如ORL人脸库、YaleB人脸库、FERET人脸库等。
常用的人脸识别方法一个全自动人脸识别系统一般包括三个关键技术：人脸检测、特征提取和人脸识别。
根据方式的不同，人脸识别方法分为基于几何特征的方法、基于模型的方法、基于统计的方法、基于神经网络的方法和多分类器集成方法。其中，基于几何特征、模型和统计的方法最为常见。
(1) 基于几何特征的方法
记载最早的人脸识别方法就是Bledsoe提出的基于几何特征的方法，该方法以面部特征点之间的距离和比率作为特征，通过最近邻方法来识别人脸。基于几何特征的方法非常直观，识别速度快，内存要求较少，提取的特征在一定程度上对光照变化不太敏感。但是，当人脸具有一定的表情或者姿态变化时，特征提取不精确，而且由于忽略了整个图像的很多细节信息，识别率较低，所以近年来已经很少有新的发展。
(2) 基于模型的方法
基于模型的方法也是人脸识别的重要形式，其中最广为使用的是隐马尔可夫模型。它是一种基于整体的或然率统计方法。对于一幅正面的人脸来说，马尔可夫的“状态”包括前额、眼睛、鼻子、嘴巴和下巴，这些状态以相同的顺序从上到下出现。这样，可以把人脸图像和隐马尔可夫模型结合起来，这些脸上的特征区域被指定为状态。其他模型还包括主动形状模型和主动表象模型等。
(3) 基于统计的方法
基于统计的三种人脸识别方法包括特征脸、Fisher脸和奇异值分解。使用特征脸进行人脸识别的方法首先由SirovichandKirby提出，并由MatthewTurk和AlexPentland用于人脸分类。这些特征向量是从高维矢量空间的人脸图像的协方差矩阵计算而来，而该方法被认为是第一种有效的人脸识别方法。Fisher脸法由RonaldFisher发明，其所基于的LDA理论和特征脸里用到的PCA有相似之处，都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法。而奇异值分解法，就是通过取奇异值分解中前面较大的奇异值对应的特征向量，提取出图像中由光照、表情、姿势等噪声对应的高频信息，来重构图像。
人脸识别技术优势人脸识别作为一种新兴的生物特征识别技术(Biometrics)，与虹膜识别、指纹扫描、掌形扫描等技术相比，人脸识别技术在应用方面具有独到的优势：
1、使用方便，用户接受度高。
人脸识别技术使用通用的摄像机作为识别信息获取装置，以非接触的方式在识别对象未察觉的情况下完成识别过程。
2、直观性突出。
人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼能够判别的最直观的信息源，方便人工确认、审计，“以貌取人”符合人的认知规律。
3、识别精确度高，速度快。
与其它生物识别技术相比，人脸识别技术的识别精度处于较高的水平，误识率、拒认率较低。
4、不易仿冒。
在安全性要求高的应用场合，人脸识别技术要求识别对象必须亲临识别现场，他人难以仿冒。人脸识别技术所独具的活性判别能力保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像来欺骗识别系统。这是指纹等生物特征识别技术所很难做到的。举例来说，用合法用户的断指即可仿冒合法用户的身份而使识别系统无从觉察。
5、使用通用性设备。
人脸识别技术所使用的设备为一般的PC、摄像机等常规设备，由于目前计算机、闭路电视监控系统等已经得到了广泛的应用，因此对于多数用户而言使用人脸识别技术无需添置大量专用设备，从而既保护了用户的原有投资又扩展了用户已有设备的功能，满足了用户安全防范的需求。
6、基础资料易于获得。
人脸识别技术所采用的依据是人脸照片或实时摄取的人脸图像，因而无疑是最容易获得的。
7、成本较低，易于推广使用。
由于人脸识别技术所使用的是常规通用设备，价格均在一般用户可接受的范围之内，与其它生物识别技术相比，人脸识别产品具有很高的性能价格比。
概括地说，人脸识别技术是一种高精度、易于使用、稳定性高、难仿冒、性价比高的生物特征识别技术，具有极其广阔的市场应用前景。
人脸识别技术的应用随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。
与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：
（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。
（2）证件验证在许多场合（如海关，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。
（3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。
（4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。
（5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。
虽然人脸识别技术已经取得了长足的进步，但不容否认的是，现在的人脸识别技术还有着巨大的发展空间。探索如何解决在不同光线、不同角度条件下的人脸识别，如何提高识别的速度和准确率，将成为未来人脸识别技术的发展方向。
本文版权归原作者所有。
人脸识别应用场景
image由于最近工作比较忙,自己的公众号给落下了,于是抽空写些东西。一是作为自己经验的回忆录，二也希望有类似经验的朋友可以给些自己的想法和经验，公众号回复比较慢，可以直接加我微信shimilysj或者qq:124954495
前段时间和第三方人脸识别供应商对接，写了一个demo，主要功能是人脸识别准确率，增加底库，删除底库，人脸比对等等。让我对人脸识别有了一个新的意识。后来公司需要做个人脸识别的一些应用场景，根据这些场景，看看哪些符合公司的需要。于是自己规划了下。
人脸识别应用场景:
1远程刷脸登录常规登录模式就是网页请求登录，以后刷脸登录将成为主流。
相关文章:
人脸识别上网行为
我们以往登录的模式，如下图所示：
image图1.1远程刷脸登录
image图1.2本地刷脸登录
2 刷脸门禁以往都是通过工卡刷门禁，往后通过指纹，刷脸会更多。如下图所示：
image图2刷脸门禁
3 抓拍捕捉人脸发现可疑人物我司目前有摄像机，加上人脸识别功能，通过摄像机的抓拍功能比对后台人脸功能发现可疑人物。
image图3抓拍捕捉人脸发现可疑人物
4 智能相册分类智能相册目前很多手机厂家已经做了。按照头像的还比较少，我们可以批量导入员工头像，然后按照员工工号分类头像或者其他方式分类。也可以让用户点击按钮自己选。当你的手机当中有200张照片(都是公司自己员工),此时你想对员工进行分类,只需要点击按工号分类,这些照片就按照工号排列，并且点击该员工头像可以跳转该用户相关信息，也可以按照其他等分类),我们可以分为部门A,部门B,部门C。。。
image图4智能相册分类
5.刷脸签到,会议签到,活动管理跟(2)比较类似,但是应用场景不一样
image图5刷脸签到,会议签到,年会签到,活动管理
6.民政--刷脸确认身份小伙伴们平时去民政局结婚是不是还要拍照，带身份证或者户口簿之类确认身份，小编的一个朋友曾经还要求被确认我爷爷是我爷爷，是不是很不离谱。只要民政处有相关人脸底库信息，刷脸直接搞定啦,以后结婚都可以直接刷脸啦。
(好消息!这26个民生事项,可以刷脸办证,目前在海宁已经可以办理)[http://www.haining.tv/news/folder17/2018-03-16/193303.html)
image图6民政--刷脸(刷脸一证通)
7.辅助密码这个功能大家应该蛮常用,苹果上有指纹识别,也有人脸识别开机,设置密码.
image图7辅助密码
8. 前台小区刷脸登记以往进入一些小区总要进行实名登记，记录身份证什么的，是不是很伤脑筋，现在一秒刷脸进小区，让你方便的不要不要的。
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刷脸登记引潮流,社区访客管理再升级
image图8前台小区刷脸登记
9. 会员权益以往去超市或者健身房，总要办张vip会员才能享受特权，现在都不用啦，直接刷脸，系统就可以记录你的信息，你下次过来即使没有会员卡，靠张脸依然享受会员权益。
参考文章:
银行VIP客户人脸识别系统解决方案
image图9.1会员权益
image图9.2会员权益
10. 接上图--大数据反馈vip会员行为,帮助用户选择image图10大数据反馈vip会员行为
11.商场流量统计通过摄像头捕捉人脸，调用后台判断是否是真人头像，然后捕获人流量，根据底库人脸，还能计算反客量等。
相关文章:人脸识别客流量人流量人数分析统计系统
image图11商场流量统计
12. 大家都玩过扫一扫，其实有了人脸识别以后，我们的脸就是一张二维码。image图12扫一扫人脸识别
13. 景区出入园人脸检票人脸识别终端是一款高性能的人脸识别产品，只需要在第一次入园时录入人脸，然后就可以“刷脸”游览景区内各个景点，同时出入景区也将更加便捷。目前，龙缸景区北门、南门以及云端廊桥、大安洞等景点都已安装人脸识别系统。记者在现场看到，原来检票、比对指纹的程序已经简化成快捷刷脸。
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1秒刷脸入园!龙缸景区首采人脸识别检票系统
image图13景区出入园人脸检票
14.人脸识别对比(娱乐类)主要通过人脸识别后的特征，和其他人脸比对，比如娱乐类，父子，母女，好友等比对，用来判别识别率，或者可以更精细说明鼻子比较像，眼睛比较像等等。。。。
image图14人脸识别对比
15.嫌疑人定位参考(3),当你有一个疑犯的头像，你想找到这人，该如何定位他呢。以往的做法可能是根据大量的人肉搜索录像，找出嫌疑犯可能出现的范围(但是比较耗时),可以通过视频中捕获该疑犯头像，然后人肉再去排查定位，提高效率，最后画出大概范围。
image图15嫌疑人定位
16. 总结:人脸识别应用很广泛,除了上面列举的以外，其实还有很多方面等着人们去挖掘，除了人脸识别自身的功能应用外。其实人脸识别在结合大数据背景下，发挥的功效作用更大。我们的脸其实就是一张二维码。
从技术角度来看，人脸就是一个可识别的URL地址，刷脸就是调用后台接口传用户名和密码--。接下来你能提供什么的样的信息和服务，就看你的数据量有多大了。
image图16
人脸识别应用场景太多，还有很多我不知道或者没有提到的，有兴趣的小伙伴可以联系我，一起讨论哈。_
以下是我整理的流程图，供参考.
http://naotu.baidu.com/file/fd22d7c96fdd5ec5867ba9074e099a86