人臉識別技術及風險研究
“人臉識別”也稱為面部識別，是一種旨在識別圖像或視頻中人的方法，被稱為“21 世紀十大人類生活”的革命性技術。一方面，大家都在關注“人臉識別”底層技術的發展；另一方面，隨著人臉識別技術逐漸被大規模推廣和使用，對其產生的風險也更為敏感，亟需建立一種技術實用性與公民隱私之間的平衡。本專題從法律規則、適用邊界、技術研究、風險考察等方面，研究探討人臉識別的技術發展及應用規則與邏輯。
歐盟關于公共場所人臉識別禁令的深層考量
2020 年 1 月，歐盟《人工智能白皮書》草案擬禁止未來 3 至 5 年在公共場所使用人臉識別技術， 在同年 2 月正式發布的文件中最終刪除了這一禁令。究其原因， 歐盟擬推出該禁令是因為公共場所人臉識別的特殊性對歐盟所倡導的用戶基本權利構成了挑戰；歐洲因 其歷史記憶，對人臉識別技術可能產生的歧視等風險更為敏感；現有的法律及技術都無法提供良好的解決方案。歐盟最終刪除了這一禁令， 則是因為技術和法律進步以及歐盟人工智能產業發展的需要，更是歐盟構建可信可控的人工智能環境，推動數字主權建設的體現。未來， 歐盟必然會同時強調監管能力與技術發展兩方面內容。一方面， 歐盟必然會對公共場所的人臉識別實行越來越嚴格的監管；另一方面， 歐盟并不會真正全面禁止公共場所人臉識別技術的使用，只會對特定目的予以限制。
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美國對人臉識別技術的法律規制及啟示
人臉識別技術在維護公共安全、打擊犯罪行為等方面具有廣泛應用，但同時使用該技術也存在著風險，包括侵犯隱私權、自由權等基本權利，技術被商業組織或政府部門濫用， 因技術不成熟而導致歧視、偏見等問題。基于對上述風險的擔憂，目前美國對人臉識別技術應用采取謹慎態度，在相關規則尚未出臺前，限制政府部門對該技術的使用。在聯邦和州立法層面，已經有規制人臉識別技術的立法嘗試。這些嘗試對我國規范人臉識別技術使用是很好的借鑒。
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最高人民檢察院：人臉識別合法適用的邊界在哪里
從人臉識別第一案引發能否要求顧客強制刷臉的討論，到濫用深度偽造技術突破人臉識別系統竊取支付寶內余額的刑事第一案，人臉識別的風險已困擾人們的日常生活。然而，智能技術的超前性與法律的滯后性之間存在天然鴻溝，帶來法律適用難題。同時，理論與實踐過分期待刑法功能，催生刑法適用擴張化，使人臉識別的發展空間日益逼仄。鑒于此，有必要界定涉人臉識別行為的合法性邊界，以保持刑法適用的限度，助力人臉識別的技術創新與法益保障之間的平衡。
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專題研究｜該不該限制人臉識別技術應用？
近年以來，對人臉識別技術應用的爭議不斷。2021年全國“兩會”期間，多名代表對人臉識別應用安全問題提出質疑，建議國家制定相關法律、法規，限制、監管人臉識別技術的應用。
央視3.15晚會也對科勒衛浴、寶馬、MaxMara等門店安裝人臉識別攝像頭，抓取人臉信息，分析顧客性別、年齡，甚至心情的事件進行曝光，引起了社會的強烈反響，為科勒、寶馬提供攝像頭設備的蘇州萬店掌網絡科技有限公司有關人員被市場監管和公安執法人員帶走調查。一時間，人臉識別技術被推到風口浪尖，加大了人們對人臉識別的擔憂。
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“人臉識別第一案”：生物識別信息應當更加謹慎處理和嚴格保護
“人臉識別第一案”二審增判刪除指紋識別信息，生物識別信息應當更加謹慎處理和嚴格保護。一滴水，能折射太陽光輝。一樁案，能彰顯法治道理。讓我們回顧一下“人臉識別第一案”，浙江大學法學院教授張谷，中國人民大學法學院副教授 、未來法治研究院副院長丁曉東對此進行了精彩點評。
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人臉識別技術——設計保護隱私和防止偏見的系統
人臉識別技術（FRTs）設計用來檢測和識別被攝像機鏡頭捕捉到的人的圖像。實施這種技術有許多與安全有關的實際情況。盡早識別FRTs系統中固有的隱私和偏見問題有助于緩解未來的風險。理解人臉識別技術有兩個維度。第一個維度描述了受試者如何與FRTs系統合作：同意和不同意。在同意的情況下，受試對象知道他們的圖像已被捕獲并自愿參加。在不同意的情況下，受試對象沒有機會拒絕捕獲其圖像。受試者愿意與FRTs合作的程度影響FRTs的錯誤率。
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人臉識別中AlexNet網絡設計和改進方法研究
針對傳統卷積神經網絡模型在靜態環境下人臉識別的過擬合問題，AlexNet網絡的各隱層 通過應用” Dropout”方法得以解決。但這個網絡較復雜，計算量大，訓練集通過驗證集測試的準 確率提升的太慢，人臉數據的損失值曲線和識別率曲線都存在振蕩問題。因此本文結合Cafe深度 學習框架中的AlexNet網絡結構進行改進，利用梯度下降法對批量的圖像數據進行特征提取器和分 類器的訓練。在原網絡的基礎上，刪除一個全連接層，同時放棄使用LRN層，根據VGG網絡的 結構，用7X7和5x5的兩個小卷積核替代原來的11 x 11的大卷積核，來彌補去掉的全連接層和 LRN層，這樣網絡參數減小從而加快計算速度，人臉數據的損失值和識別率的振蕩程度減小，從而達到平穩。
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人臉識別社會風險的橫向考察
人臉識別技術發展至現階段，除了可為政府、企業和個人提供便利，也可能造成“隱私黑盒”等隱患。目前，較為熱門的智慧課堂尚處于蓬勃發展的萌芽期，人臉簽到和課堂狀態監測是核心應用領域，主要用于滿足日常的教學管理和教學評估，至于服務于教學的課堂行為分析，則仍處于試水階段。與此同時，對數據收集和處理層面的不安，對數據識別準確率的擔憂，以及對監管不力的恐懼等也督促著人們盡快認清該技術的社會風險。
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一種基于掃碼認證和人臉識別的簽到系統設計與實現
基于高校、企事業單位的活動、會議現場簽到的應用場景，設計實現了一種基于掃碼認 證和人臉識別的簽到系統。該系統采用當前流行的Android手機作為簽到終端，使用方便且時效性 高，并能夠有效地避免目前指紋、人臉等固定簽到設備昂貴、不易于攜帶的問題。系統使用掃碼 身份認證與人臉活體識別相結合的模式，杜絕了代簽到、偽簽到的出現。簽到者出示個人身份二 維碼，現場管理員掃碼后，系統自動檢測簽到者身份信息，確保簽到者到達現場；簽到者再使用 個人Android終端進行人臉生物特征識別和交互式隨機動作的活體檢測，完成身份認證。
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基于人臉識別的智慧軌交安全支付系統
城市級地鐵軌道交通刷臉支付是當下公共交通領域的重點研究方向。刷臉支付具備的非接觸式生物信息識別特性給支付帶來了極大便利，但也給用戶的財產和個人隱私帶來了極大的安全隱患。為了解決地鐵軌交支付系統的安全問題，設計了針對“中國數谷”貴陽市的智慧軌交安全支付系統，提出了可能存在的安全風險，并就可能存在的風險提出了詳細的系統安全保護措施，論述了系統的可用性與可靠性。最后，提出了針對地鐵刷臉支付的泛軌交支付場景，對其未來發展進行了展望。
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基于多任務卷積神經網絡的人臉識別技術研究
深度神經網絡是目前計算機機器學習領域的一個關鍵技術，可應用于圖像處理。其中，多任務卷積神經網絡（Multi-task Convolutional Neural Network，MTCNN）是一種基于卷積神經網絡的多任務人臉檢測框架，這里采用MTCNN人臉檢測模型代替傳統的卷積神經網絡，在深度學習框架TensorFlow上進行人臉識別。首先，在數據預處理階段利用灰度化方法將圖像集轉變為灰度圖，降低圖像通道。其次，基于MTCNN構建人臉檢測模型，并利用Softmax函數進行分類識別。最后，實驗過程中選擇不同迭代次數進行準確性對比，在模型趨于穩定的情況下，得到較高的準確性。
