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2013年4月，美国波士顿马拉松比赛现场发生一起重大爆炸事故。爆炸发生在终点线附近观看比赛的观众群中，导致3人当场死亡，250多人受伤，现场一片混乱。但是案发仅三天，警方就确定了嫌疑犯的身份，他们是兄弟两人。随后，哥哥在警方追捕中受重伤（送医后不治而亡），弟弟最终被捕，并在法庭审判后被判为死刑。
能如此快速破案立下大功的，其实是一项高科技——面部识别技术。马拉松现场有许多摄像机，警方从录相、照片资料中发现两名嫌疑人，经现场观众指认后进一步确认。然后利用日本电气公司的一种面部识别技术算法，对他们的脸部照片进行分析匹配。结果搜到一张学生毕业照，与其中一名嫌疑人完全匹配，他就是焦哈尔·萨纳耶夫，19岁；警方接着顺藤摸瓜，很快就确定另一名嫌疑人是他的哥哥塔梅尔兰·萨纳耶夫，26岁。警方按此线索展开了精准搜捕，仅一天就大获成功。
类似这样的破案，还发生过多次。面部识别技术正在展现它越来越强大的作用，为此美国政府准备在全国各地推广这项技术，试图建立全美的人脸数据库，方便快速识别。如果美国顺利实行，接下来其他国家恐怕就会纷纷效仿，由此便带来一个严峻的挑战：面部识别真的能带来一个更安全、更和平的社会，使暴力更少、贩童更少，入狱的罪犯更多吗？如果它普及了，那么同时人们匿名的隐私权是不是就终结了？
多种生物识别技术
2017年，苹果公司发布iPhone X手机，正式把面部识别技术带入了人们日常生活，并认为它将是未来身份识别的主流。在其带动下，一大波类似手机纷纷问世，一时间面部识别方兴未艾。但是作为一种生物识别技术，最早应用于警方的，其实是指纹识别。
1924年，美国联邦调查局开始收集罪犯的生物识测标记，也就是指纹。一开始只是零散收集，而运用时法医专家所能凭借的只有眼睛，靠一双肉眼把犯罪现场采集到的指纹，与指纹库里的样本进行对比匹配。20世纪80年代引入计算机，指纹分析工作从此开始了自动匹配，本来数月的匹配工作瞬间缩减至数小时，而现在基本就是“一瞬间”的事。目前，联邦调查局已掌握1.35亿指纹数据。
1994年，联邦调查局建立美国第一个国家基因数据库，收集人们的基因数据，作为新的生物识测标记。由于匹配算法不断发展，借基因分析识别身份的可信度非常高。同样情况下，指纹匹配的准确度可以达到86%，但基因的准确度则可以高达99.99%。它们都是法庭可以采纳的有效证据。
2014年夏天，也就是波士顿马拉松爆炸后一年，联邦调查局决定在全国普及面部识别技术。它是下一代身份识别项目的一部分，通过在全国采集超过1600万面部拍摄照片，以及各地警察部门贡献数百万张照片，能建成最全、最大的面部识别数据库。各地执法人员向联邦调查局的服务器提交嫌疑人照片，经过算法筛选，很快就能返回多名高度匹配的嫌疑犯名单供参考。
与其他生物识别标记不同，面部信息在不经同意、无专门设备的情况下，仍然能被采集，只要有摄像头就能做到，比如手机、商场监控。如今网络发达，监控摄像头遍布大街小巷，这种情况下通过面部识别确定一个人身份，确实非常容易。
面部识别技术的突破
但罪犯也有应对之法，他们既然知道面部识别，自然就会尽量规避，比如化妆、蒙面等。事实上，这也是面部识别最大的“软肋”。
指纹、基因一生中不会变化，但人脸是会变的。胖瘦可以引起圆脸、长脸之间的变化，年龄增长还会长胡子，戴上眼镜也会改变面相，还有渐渐变老长出的皱纹，等等。另外，双胞胎或长相极像的人，计算机可能很难识别，或者某些低像素照片也会使识别难度加大。有时即使是高像素照片，结果也常是返回若干个可能的匹配对象，而没办法确定唯一的匹配对象。
面部识别的另一大困难，就是面部照片经常是不规范的。一方面是由于罪犯主动遮挡面部，另一方面是因为，没有罪犯会故意把脸正對摄像头，他们或走、或跑、或逃，总是匆匆地来，匆匆地去，甚至连一张静态照片也拍不到。再加上摄像头安装的位置，或墙角、或天花板、或路灯柱，也几乎不可能拍到正面照片。如果没有正面的、完整的脸部照片，计算机很难进行匹配。
正面的脸部照片是一幅尽显面部特征的二维图，它是计算机一切匹配算法的基础，也很容易受表情、姿势等因素影响。不过，如今日本电气公司在这方面实现了很多技术突破，利用人工智能，使其不断学习并识别出各种面部表情，近10年来已大大提高了面部识别的正确率。
近年来，面部识别技术有了突飞猛进的发展。例如，美国一家软件公司开发出一套软件，对于任何二维面部图像，它能计算出其中缺失的部分。比如对于侧面照片，它可以根据一侧数据，计算出另一侧的面部数据，并还原成三维正面像，或根据不规范脸部照片，它可以计算出缺失的鼻子、颧骨长度与角度，并还原。还有其他技术突破，诸如从红外视频中提取面部图像，多用于公共场合的摄像监控；视频分析技术，能自动提取面部图像并分析；超分辨率技术，可以增加面部图像的有效像素数。这些技术软件大大提高了任何一张面部照片的匹配概率，也使面部识别正式走上前台，开始大量推广应用。
社交媒体上的面部识别
目前，除了警方采集各种面部照片外，还有一个世界上最大的面部照片库，且每天还在更新增加，它就是社交网络，如美国的脸谱网、Instagram、谷歌相册，中国的微信、微博等。
美国曾有人报案称遭人持枪威胁，唯一线索就是一张侧身照。当面部识别结果出来后，警方仍然无法确定持枪人的身份，因为只有名没有姓，资料有限。但后来警方通过匹配算法，搜索社交媒体上的照片，找到了持枪人的其他资料，打开了破案的突破口。
社交媒体上的照片，往往是自己上传，而且大部分都是摆好姿势拍下来，正面的、完整的照片。这种情况下，即使像素低，也能有很高的匹配概率。因此，社交媒体正是面部识别最需要的数据库——数十亿高质量的正面照片，其中许多都直接与身份相关。
以色列一家公司开发出一种新技术，会自动扫描数码照片，并自动将其中的人脸与名字匹配对应。2012年脸谱网收购了这家公司后，立刻就把这种功能应用到了自己的网站上。如果有人发了照片，即使你自己完全不知道，但只要你在里面一“露面”，系统就会自动提示你去“标记”，把自己名字标记上去，方便向更多朋友分享。
但是很不幸，这一功能被认为泄露隐私，遭到欧盟禁止。另一网络巨头谷歌对此特别慎重，它在面部识别方面的技术也毫不逊色，但为避免隐私争议，选择暂不对外使用，最新开发的谷歌智能眼镜也禁配此项技术。
越来越强大的智能算法与越来越全面的数据库之间一直在不断融合，这种趋势几乎不可阻挡。随着面部识别技术的普及，在打击犯罪的同时，如何保障个人隐私不被泄露？这是一个需要引起高度重视的问题。
能如此快速破案立下大功的，其实是一项高科技——面部识别技术。马拉松现场有许多摄像机，警方从录相、照片资料中发现两名嫌疑人，经现场观众指认后进一步确认。然后利用日本电气公司的一种面部识别技术算法，对他们的脸部照片进行分析匹配。结果搜到一张学生毕业照，与其中一名嫌疑人完全匹配，他就是焦哈尔·萨纳耶夫，19岁；警方接着顺藤摸瓜，很快就确定另一名嫌疑人是他的哥哥塔梅尔兰·萨纳耶夫，26岁。警方按此线索展开了精准搜捕，仅一天就大获成功。
类似这样的破案，还发生过多次。面部识别技术正在展现它越来越强大的作用，为此美国政府准备在全国各地推广这项技术，试图建立全美的人脸数据库，方便快速识别。如果美国顺利实行，接下来其他国家恐怕就会纷纷效仿，由此便带来一个严峻的挑战：面部识别真的能带来一个更安全、更和平的社会，使暴力更少、贩童更少，入狱的罪犯更多吗？如果它普及了，那么同时人们匿名的隐私权是不是就终结了？
多种生物识别技术
2017年，苹果公司发布iPhone X手机，正式把面部识别技术带入了人们日常生活，并认为它将是未来身份识别的主流。在其带动下，一大波类似手机纷纷问世，一时间面部识别方兴未艾。但是作为一种生物识别技术，最早应用于警方的，其实是指纹识别。
1924年，美国联邦调查局开始收集罪犯的生物识测标记，也就是指纹。一开始只是零散收集，而运用时法医专家所能凭借的只有眼睛，靠一双肉眼把犯罪现场采集到的指纹，与指纹库里的样本进行对比匹配。20世纪80年代引入计算机，指纹分析工作从此开始了自动匹配，本来数月的匹配工作瞬间缩减至数小时，而现在基本就是“一瞬间”的事。目前，联邦调查局已掌握1.35亿指纹数据。
1994年，联邦调查局建立美国第一个国家基因数据库，收集人们的基因数据，作为新的生物识测标记。由于匹配算法不断发展，借基因分析识别身份的可信度非常高。同样情况下，指纹匹配的准确度可以达到86%，但基因的准确度则可以高达99.99%。它们都是法庭可以采纳的有效证据。
2014年夏天，也就是波士顿马拉松爆炸后一年，联邦调查局决定在全国普及面部识别技术。它是下一代身份识别项目的一部分，通过在全国采集超过1600万面部拍摄照片，以及各地警察部门贡献数百万张照片，能建成最全、最大的面部识别数据库。各地执法人员向联邦调查局的服务器提交嫌疑人照片，经过算法筛选，很快就能返回多名高度匹配的嫌疑犯名单供参考。
与其他生物识别标记不同，面部信息在不经同意、无专门设备的情况下，仍然能被采集，只要有摄像头就能做到，比如手机、商场监控。如今网络发达，监控摄像头遍布大街小巷，这种情况下通过面部识别确定一个人身份，确实非常容易。
面部识别技术的突破
但罪犯也有应对之法，他们既然知道面部识别，自然就会尽量规避，比如化妆、蒙面等。事实上，这也是面部识别最大的“软肋”。
指纹、基因一生中不会变化，但人脸是会变的。胖瘦可以引起圆脸、长脸之间的变化，年龄增长还会长胡子，戴上眼镜也会改变面相，还有渐渐变老长出的皱纹，等等。另外，双胞胎或长相极像的人，计算机可能很难识别，或者某些低像素照片也会使识别难度加大。有时即使是高像素照片，结果也常是返回若干个可能的匹配对象，而没办法确定唯一的匹配对象。
面部识别的另一大困难，就是面部照片经常是不规范的。一方面是由于罪犯主动遮挡面部，另一方面是因为，没有罪犯会故意把脸正對摄像头，他们或走、或跑、或逃，总是匆匆地来，匆匆地去，甚至连一张静态照片也拍不到。再加上摄像头安装的位置，或墙角、或天花板、或路灯柱，也几乎不可能拍到正面照片。如果没有正面的、完整的脸部照片，计算机很难进行匹配。
正面的脸部照片是一幅尽显面部特征的二维图，它是计算机一切匹配算法的基础，也很容易受表情、姿势等因素影响。不过，如今日本电气公司在这方面实现了很多技术突破，利用人工智能，使其不断学习并识别出各种面部表情，近10年来已大大提高了面部识别的正确率。
近年来，面部识别技术有了突飞猛进的发展。例如，美国一家软件公司开发出一套软件，对于任何二维面部图像，它能计算出其中缺失的部分。比如对于侧面照片，它可以根据一侧数据，计算出另一侧的面部数据，并还原成三维正面像，或根据不规范脸部照片，它可以计算出缺失的鼻子、颧骨长度与角度，并还原。还有其他技术突破，诸如从红外视频中提取面部图像，多用于公共场合的摄像监控；视频分析技术，能自动提取面部图像并分析；超分辨率技术，可以增加面部图像的有效像素数。这些技术软件大大提高了任何一张面部照片的匹配概率，也使面部识别正式走上前台，开始大量推广应用。
社交媒体上的面部识别
目前，除了警方采集各种面部照片外，还有一个世界上最大的面部照片库，且每天还在更新增加，它就是社交网络，如美国的脸谱网、Instagram、谷歌相册，中国的微信、微博等。
美国曾有人报案称遭人持枪威胁，唯一线索就是一张侧身照。当面部识别结果出来后，警方仍然无法确定持枪人的身份，因为只有名没有姓，资料有限。但后来警方通过匹配算法，搜索社交媒体上的照片，找到了持枪人的其他资料，打开了破案的突破口。
社交媒体上的照片，往往是自己上传，而且大部分都是摆好姿势拍下来，正面的、完整的照片。这种情况下，即使像素低，也能有很高的匹配概率。因此，社交媒体正是面部识别最需要的数据库——数十亿高质量的正面照片，其中许多都直接与身份相关。
以色列一家公司开发出一种新技术，会自动扫描数码照片，并自动将其中的人脸与名字匹配对应。2012年脸谱网收购了这家公司后，立刻就把这种功能应用到了自己的网站上。如果有人发了照片，即使你自己完全不知道，但只要你在里面一“露面”，系统就会自动提示你去“标记”，把自己名字标记上去，方便向更多朋友分享。
但是很不幸，这一功能被认为泄露隐私，遭到欧盟禁止。另一网络巨头谷歌对此特别慎重，它在面部识别方面的技术也毫不逊色，但为避免隐私争议，选择暂不对外使用，最新开发的谷歌智能眼镜也禁配此项技术。
越来越强大的智能算法与越来越全面的数据库之间一直在不断融合，这种趋势几乎不可阻挡。随着面部识别技术的普及，在打击犯罪的同时，如何保障个人隐私不被泄露？这是一个需要引起高度重视的问题。