在當今社會信息安全問題備受人們關注。自身安全和個人隱私保護成為這個時代的熱門話題。基于密碼、個人識別碼、磁卡和鑰匙等傳統(tǒng)的安全措施已不能完全滿足社會要求。

在這樣一個背景下，人們把目光投向了生物特征識別技術 —— 利用人體固有的生理特征或行為特征來進行身份的鑒別或確認。

隨著科技的發(fā)展，人工智能、大數(shù)據(jù)等技術已經(jīng)在一些特定的領域得到應用。面部識別作為近些年流行起來的技術，目前也在不斷發(fā)展中。

早在2014年3月，香港中文大學信息工程系主任、中國科學院深圳先進技術研究院副院長湯曉鷗領軍的團隊發(fā)布研究成果，基于原創(chuàng)的人臉識別算法，準確率達到98．52％，首次超越人眼識別能力，準確率高達97．53％。

人臉識別技術中被廣泛采用的區(qū)域特征分析算法，它融合了計算機圖像處理技術與生物統(tǒng)計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統(tǒng)計學的原理進行分析建立數(shù)學模型，即人臉特征模板。

利用已建成的人臉特征模板與被測者的面像進行特征分析，根據(jù)分析的結果來給出一個相似值。通過這個值即可確定是否為同一人。

人臉識別經(jīng)過近 40 年的發(fā)展，取得了很大的發(fā)展，涌現(xiàn)出了大量的識別算法。這些算法的涉及面非常廣泛，包括模式識別、圖像處理、計算機視覺、人工智能、統(tǒng)計學習、神經(jīng)網(wǎng)絡、小波分析、子空間理論和流形學習等眾多學科。所以很難用一個統(tǒng)一的標準對這些算法進行分類。

人臉識別系統(tǒng)的普及，可謂人工智能技術的一場巨大飛躍。這種技術旨在為計算機提供一部分與人類思維相似的能力、功能性甚至是創(chuàng)造力。

目前全世界各大科技公司爭相在面部識別上進行研發(fā)，使得面部識別技術已經(jīng)成為了現(xiàn)實，這一技術在消費產(chǎn)品、汽車、零售以及酒店服務中都會有廣泛的應用，當然在安全方面也是受到了一些人的質(zhì)疑。

通過錄入當前用戶的日常習慣以及行程路線，可以快速的為用戶檢索出附近最合理的目的地，這項技術背后也是基于大數(shù)據(jù)和人工智能實現(xiàn)的。

如果有人走進商店，機器人會根據(jù)對方的性別、年齡以及面部表情定制化的給他推薦一些商品，這也讓吸引客戶購買，促進大眾的購買欲。

雖然人臉識別技術能夠帶來巨大的便利性，但同時也讓不少人產(chǎn)生了顧慮。隱私權倡導者們擔心其將引發(fā)新的“監(jiān)控時代”，或者令企業(yè)出于利益驅(qū)動而追蹤人們的行跡。

此外，AI技術還面臨著偏見問題的挑戰(zhàn)；如果使用大量白人圖像進行系統(tǒng)訓練（這也是目前的常見做法），那么系統(tǒng)可能會很難識別有色人種。

根據(jù)用于AI訓練的數(shù)據(jù)集的不同，這種偏見還會以其它方式進入數(shù)據(jù)集。舉例來說，如果用于AI訓練的照片中包含大量女性烹飪的內(nèi)容，那么系統(tǒng)可能天然認定女性就歸屬于廚房。

盡管如此，仍有很多企業(yè)在考慮如何利用人臉識別技術增強客戶、訪客、患者以及用戶的體驗。他們希望通過人臉識別技術簡化交互流程，而非帶來令人毛骨悚然的隱私危機。

當然隨著面部識別技術的不斷發(fā)展，一些人也在開始擔憂人們的隱私問題，特別是在平日的數(shù)據(jù)庫保存當中，面部識別的功能不得不將人類的各種日常行為記錄下來，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)大規(guī)模泄露，那么可能會對客戶造成很大的打擊。

目前一些安全方面的技術專家也開始致力于一些監(jiān)控和跟蹤的反偵查技術研發(fā)。美國在內(nèi)的一些安全人員開始將如何防范數(shù)據(jù)泄露提上了技術研發(fā)的議程上，

總體而言，這是一場科學技術的深刻變革。面部識別技術對我們來說非常重要，科技的進程是不會停止的，人們總是在不斷發(fā)現(xiàn)問題并解決問題，最終用科技手段來改善人們的日常生活。