匿名的時代即將走向終結！
2013年4月，美國波士頓馬拉松比賽現場發生一起重大爆炸事故。爆炸發生在終點線附近觀看比賽的觀眾群中，導致3人當場死亡，250多人受傷，現場一片混亂。但是案發僅三天，警方就確定了嫌疑犯的身份，他們是兄弟兩人。隨後，哥哥在警方追捕中受重傷（送醫後不治而亡），弟弟最終被捕，並在法庭審判後被判為死刑。
能如此快速破案立下大功的，其實是一項高科技——面部識別技術。馬拉松現場有許多攝像機，警方從錄相、照片資料中發現兩名嫌疑人，經現場觀眾指認後進一步確認。然後利用日本電氣公司的一種面部識別技術演算法，對他們的臉部照片進行分析匹配。結果搜到一張學生畢業照，與其中一名嫌疑人完全匹配，他就是焦哈爾·薩納耶夫，19歲；警方接著順藤摸瓜，很快就確定另一名嫌疑人是他的哥哥塔梅爾蘭·薩納耶夫，26歲。警方按此線索展開了精準搜捕，僅一天就大獲成功。
類似這樣的破案，還發生過多次。面部識別技術正在展現它越來越強大的作用，為此美國政府準備在全國各地推廣這項技術，試圖建立全美的人臉資料庫，方便快速識別。如果美國順利實行，接下來其他國家恐怕就會紛紛效仿，由此便帶來一個嚴峻的挑戰：面部識別真的能帶來一個更安全、更和平的社會，使暴力更少、販童更少，入獄的罪犯更多嗎？如果它普及了，那麼同時人們匿名的隱私權是不是就終結了？
多種生物識別技術
2017年，蘋果公司發布iPhone X手機，正式把面部識別技術帶入了人們日常生活，並認為它將是未來身份識別的主流。在其帶動下，一大波類似手機紛紛問世，一時間面部識別方興未艾。但是作為一種生物識別技術，最早應用於警方的，其實是指紋識別。
1924年，美國聯邦調查局開始收集罪犯的生物識測標記，也就是指紋。一開始只是零散收集，而運用時法醫專家所能憑藉的只有眼睛，靠一雙肉眼把犯罪現場採集到的指紋，與指紋庫里的樣本進行對比匹配。20世紀80年代引入計算機，指紋分析工作從此開始了自動匹配，本來數月的匹配工作瞬間縮減至數小時，而現在基本就是「一瞬間」的事。目前，聯邦調查局已掌握1.35億指紋數據。
1994年，聯邦調查局建立美國第一個國家基因資料庫，收集人們的基因數據，作為新的生物識測標記。由於匹配演算法不斷發展，借基因分析識別身份的可信度非常高。同樣情況下，指紋匹配的準確度可以達到86%，但基因的準確度則可以高達99.99%。它們都是法庭可以採納的有效證據。
2014年夏天，也就是波士頓馬拉松爆炸後一年，聯邦調查局決定在全國普及面部識別技術。它是下一代身份識別項目的一部分，通過在全國採集超過1600萬面部拍攝照片，以及各地警察部門貢獻數百萬張照片，能建成最全、最大的面部識別資料庫。各地執法人員向聯邦調查局的伺服器提交嫌疑人照片，經過演算法篩選，很快就能返回多名高度匹配的嫌疑犯名單供參考。
與其他生物識別標記不同，面部信息在不經同意、無專門設備的情況下，仍然能被採集，只要有攝像頭就能做到，比如手機、商場監控。如今網路發達，監控攝像頭遍布大街小巷，這種情況下通過面部識別確定一個人身份，確實非常容易。
面部識別技術的突破
但罪犯也有應對之法，他們既然知道面部識別，自然就會盡量規避，比如化妝、蒙面等。事實上，這也是面部識別最大的「軟肋」。
指紋、基因一生中不會變化，但人臉是會變的。胖瘦可以引起圓臉、長臉之間的變化，年齡增長還會長鬍子，戴上眼鏡也會改變面相，還有漸漸變老長出的皺紋，等等。另外，雙胞胎或長相極像的人，計算機可能很難識別，或者某些低像素照片也會使識別難度加大。有時即使是高像素照片，結果也常是返回若干個可能的匹配對象，而沒辦法確定唯一的匹配對象。
面部識別的另一大困難，就是面部照片經常是不規範的。一方面是由於罪犯主動遮擋面部，另一方面是因為，沒有罪犯會故意把臉正對攝像頭，他們或走、或跑、或逃，總是匆匆地來，匆匆地去，甚至連一張靜態照片也拍不到。再加上攝像頭安裝的位置，或牆角、或天花板、或路燈柱，也幾乎不可能拍到正面照片。如果沒有正面的、完整的臉部照片，計算機很難進行匹配。
正面的臉部照片是一幅盡顯面部特徵的二維圖，它是計算機一切匹配演算法的基礎，也很容易受表情、姿勢等因素影響。不過，如今日本電氣公司在這方面實現了很多技術突破，利用人工智慧，使其不斷學習並識別出各種面部表情，近10年來已大大提高了面部識別的正確率。
近年來，面部識別技術有了突飛猛進的發展。例如，美國一家軟體公司開發出一套軟體，對於任何二維面部圖像，它能計算出其中缺失的部分。比如對於側面照片，它可以根據一側數據，計算出另一側的面部數據，並還原成三維正面像，或根據不規範臉部照片，它可以計算出缺失的鼻子、顴骨長度與角度，並還原。還有其他技術突破，諸如從紅外視頻中提取面部圖像，多用於公共場合的攝像監控；視頻分析技術，能自動提取面部圖像並分析；超解析度技術，可以增加面部圖像的有效像素數。這些技術軟體大大提高了任何一張面部照片的匹配概率，也使面部識別正式走上前台，開始大量推廣應用。
社交媒體上的面部識別
目前，除了警方採集各種面部照片外，還有一個世界上最大的面部照片庫，且每天還在更新增加，它就是社交網路，如美國的臉譜網、Instagram、谷歌相冊，中國的微信、微博等。
美國曾有人報案稱遭人持槍威脅，唯一線索就是一張側身照。當面部識別結果出來後，警方仍然無法確定持槍人的身份，因為只有名沒有姓，資料有限。但後來警方通過匹配演算法，搜索社交媒體上的照片，找到了持槍人的其他資料，打開了破案的突破口。
社交媒體上的照片，往往是自己上傳，而且大部分都是擺好姿勢拍下來，正面的、完整的照片。這種情況下，即使像素低，也能有很高的匹配概率。因此，社交媒體正是面部識別最需要的資料庫——數十億高質量的正面照片，其中許多都直接與身份相關。
以色列一家公司開發出一種新技術，會自動掃描數碼照片，並自動將其中的人臉與名字匹配對應。2012年臉譜網收購了這家公司後，立刻就把這種功能應用到了自己的網站上。如果有人發了照片，即使你自己完全不知道，但只要你在裡面一「露面」，系統就會自動提示你去「標記」，把自己名字標記上去，方便向更多朋友分享。
但是很不幸，這一功能被認為泄露隱私，遭到歐盟禁止。另一網路巨頭谷歌對此特別慎重，它在面部識別方面的技術也毫不遜色，但為避免隱私爭議，選擇暫不對外使用，最新開發的谷歌智能眼鏡也禁配此項技術。
越來越強大的智能演算法與越來越全面的資料庫之間一直在不斷融合，這種趨勢幾乎不可阻擋。隨著面部識別技術的普及，在打擊犯罪的同時，如何保障個人隱私不被泄露？這是一個需要引起高度重視的問題。
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