微信人脸识别是识别谁的_ 浅谈人脸识别技术 人脸识别技术的利与弊

什么是人脸识别技术。

人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术来识别人脸的技术。 人脸识别是人气计算机技术研究领域，包括人脸跟踪检测、图像放大自动调整、夜间红外检测、曝光强度自动调整等技术。

人脸识别技术包括三个部分:

(1)面部检测

人脸检测是指在动态场景和复杂背景下判断是否存在人脸图像，并分离这样的人脸图像。 一般来说，您可以使用以下方法

①参考模板法

首先，设计一个或多个标准面部模板，计算样本与标准模板的匹配程度，根据阈值判断是否存在面部

②颜规律法

由于面部具有一定的结构分布特征，所以面部规则的方法是提取这些特征生成相应的规则，判断测试样本中是否包含面部

③样本学习法

该方法在模式识别中使用人工神经网络，并且通过学习对象样本集和非对象样本集来生成识别器

④肤色模型法

该方法根据颜色相对集中于颜色空间的规律进行检测。

⑤特征子颜法

所述方法将所有平面图像集合看作一个平面图像子空间，并且基于所检测到的样本和到子空间的投影之间的距离来确定是否存在平面图像。

应该提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可以综合采用。

(2)面部跟踪

面部跟踪指的是动态地目标跟踪检测到的面部。 特别地，可使用基于模型的方法或基于运动耦合到模型的方法。 另外，利用肤色模型的追踪也是简单有效的手段。

(3)颜照

颜色对照是对检测出的脸图像进行身份确认，或者在脸图像库中进行目标搜索。 这是将实际抽样的脸像和库存的脸像依次进行对照，找出最合适的匹配对象。 因此，人脸图像的描述决定了人脸图像识别的具体方法和性能。 主要采用特征向量和颜纹模板两种描述方法

①特征向量法

在该方法中，决定眼睛虹膜、鼻翼、嘴角等脸部图像的五官轮廓的大小、位置、距离等属性后，计算这些几何特征量，这些特征量形成描述该脸部图像的特征向量。

②脸图案模板法

该方法将一些标准的面部图像模板或面部图像器官模板存储到库中，并且在进行匹配时，以规范化的相关度量将该库中的所有模板与该采样面部图像的所有像素进行匹配。 另外，还有使用模式识别的自相关网络和特征与模板相结合的方法。

人脸识别技术的核心是“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法”。 该算法是利用人体面部各器官和特征部位的方法。 对应几何关系多的数据形成识别参数，与数据库中的所有原始参数进行比较、判断和确认。 一般而言，判定时间要求小于1秒。

权利

在公共领域，应用人脸识别技术可以立即逮捕长年逃亡的犯罪嫌疑人，很快就找到了相隔多年的被贩卖人口的女孩，执法效率和社会公共安全大幅提高。

在商业领域，应用人脸识别技术不仅能大幅节约企业运营成本，提高管理效率，还能开发更多的智能产品和智能服务，取得新的利润增长点。

对于个人来说，应用人脸识别技术不仅可以提供便利性，还可以减少输入密码和卡片的麻烦，提高安全性，减少窃听、伪造、冒充、替换等违法行为的发生。

弊病

首先，人脸识别技术可能会侵犯隐私。 脸部信息可能被不恰当地收集，或者被用于非法交易。 只要拥有脸部信息，就有可能经常监视个人的行踪和行动内容。

其次，面部识别被用于深刻的伪造，不仅侵犯肖像权、名誉权、知识产权等权利，还可能被用于欺诈等犯罪活动。 此外，人脸识别技术可能会引起歧视，引起新的不平等。 通过从人脸中识别人种、性别、身份等信息，个人可能会受到不公平的对待，算法歧视问题可能会更加严重。

最后，如果一个国家的大规模面孔信息不恰当地出国，如果不遵守个人信息出国安全评价的要求，也有可能影响国家安全。

的确，“人脸识别技术”的发展和应用有效地推动了许多行业的进步，相应地暴露出的许多潜在风险也必须得到充分重视。 “用户脸特征收集的安全性和隐私”、“用户信息泄露和恶意买卖”、“法律法规不健全”等问题，实现“磨脸”的真正普及还有很长的路要走。