面部識別技術並不是什麼新鮮事。在過去的幾十年裡，它已經從一個科幻小說的概念發展成為我們日常生活中不可或缺的一部分——保護電話、家庭、帳戶和企業。話雖如此，雖然是一項成熟的技術，但最近的發展帶來了額外的改進，可以有意義地改變安全形勢。本文探討了有關生物識別性能和準確性的最新發現，以及在當前安全形勢下如何利用它。
面部識別準確性的現狀
近年來，面部識別技術的準確性達到了顯著的水準。根據定期進行人臉識別技術評估 （FRTE） 的美國國家標準與技術研究院 （NIST） 的數據，性能最佳的演算法現在展示了前所未有的精度。在最佳條件下，這些系統的準確率可以達到 99.5% 以上，一些驗證演算法可以達到 99.97%。
NIST 的持續評估表明，在比較高品質圖像時，測試的 105 種識別演算法中有 45 種的準確率超過 99%。這種精度水準可與其他成熟的生物識別技術相媲美，其性能可與領先的虹膜識別技術（99-99.8% 的準確率）相媲美， 並超越 了許多指紋解決方案。
2024 年發佈的最新 NIST 基準報告強調了不同供應商的持續改進。NEC、SenseTime 和 Idemia 等表現最好的公司始終實現低於 0.15% 的假陰性識別率 （FNIR），假陽性識別率 （FPIR） 為 0.001，在 99.85% 的時間內有效識別個人。
實驗室卓越與現實挑戰
雖然實驗室測試顯示出令人印象深刻的結果，但實際實施也存在額外的障礙。戰略與國際研究中心 （CSIS） 指出，當面臨次優條件時，準確性會顯著下降。例如，在匹配高品質面部照片時錯誤率為 0.1% 的演算法在處理「在野外」捕獲的圖像時可能會增加到 9.3%。
有幾個因素會影響實際性能：
- 照明變化：照明不一致會顯著降低識別準確性
- 面部位置和角度：非正面姿勢會降低匹配精度
- 遮擋：口罩、眼鏡和其他面罩是持續的挑戰
- 圖像品質：來自監控攝像頭的低解析度圖像產生的結果不太可靠
2025年1月發表在《埃及遙感與空間科學雜誌》上的一篇研究論文探討了這些挑戰，提出了膠囊網路作為分層建模面部特徵的解決方案，以提高不同條件下的識別能力。
塑造 2025 年面部識別的創新趨勢
到 2025 年，面部識別領域將繼續快速發展，幾項關鍵創新將增強性能和用戶體驗：
非接觸式生物識別技術
衛生友好型、非侵入性安全解決方案越來越受到重視。許多面部識別系統不需要物理交互，無需 人工干預或設備接觸即可通過面部掃描提供無縫驗證。雖然對衛生的實際影響有待商榷，但很明顯，自 2020 年大流行以來，非接觸式解決方案已經越來越受歡迎。
多模式生物識別身份驗證
將多種生物識別模式（面部、指紋和語音辨識）集成到單個身份驗證系統中正在成為標準做法。當一個或多個生物識別因素可能不可用或不方便時（口罩、手套等），這種多因素方法為使用者提供了備份選項。
AI 驅動的進步
人工智慧繼續推動面部識別演算法的重大改進。深度學習技術，尤其是捲積神經網路 （CNN） 和新興的膠囊網路，以前所未有的細節分析面部特徵。這些高級模型甚至可以識別最細微的面部特徵，從而大大提高準確性。
活體檢測和反欺騙
隨著 deepfake 技術的進步，對策也在進步。先進的活體檢測和反欺騙技術已成為現代面部識別系統 的重要組成部分 ，可確保生物識別數據的真實性。
市場增長和採用
面部識別市場表現出強勁的增長。2024年，市場規模達到69.4億美元，預計到2025年將擴大到79.2億美元，年增長率為14.2%。
這種增長反映了各行各業的廣泛採用：
- 超過 1.76 億美國人使用面部識別技術，其中 1.31 億人每天使用
- 十分之七的政府廣泛使用面部識別
- 68% 的使用者使用面部識別來解鎖個人設備
- 42% 使用面部驗證訪問金融機構
應用改變行業
邊境管制和旅行
面部識別正在徹底改變全球的邊境管理。在美國，海關和邊境保護局 （CBP） 已使用生物識別面部比較技術處理了超過 3 億名旅客，阻止了 1,800 多名冒名頂替者進入美國。到 2025 年，向無摩擦邊境管理的轉變將繼續加速，英國的電子旅客授權和歐盟的出入境系統等系統將實現遠端預登記。
金融服務
銀行和金融機構越來越多地實施面部識別，以實現安全的賬戶訪問和交易驗證。隨著 42% 的使用者通過面部身份驗證訪問金融服務，該行業繼續採用這項技術，因為它具有強大的安全優勢。
執法和公共安全
大約 78% 的受訪者認為面部識別技術可以提高警方尋找失蹤人員和破案的效率1 雖然在公共場所進行實時識別仍然存在爭議，但事後取證分析作為一種有價值的調查工具正在獲得認可。
應對關鍵挑戰
人口公平性
NIST 測試表明，一些演算法在人口統計群體之間表現出性能差異。雖然相對性能差距可能很大，但許多領先的演算法現在在每個人口統計群體中都能達到98-99%的準確率。該行業繼續優先考慮數據多樣性，以減少匹配偏差並促進包容性，與幾年前相比，情況有了顯著改善。
隱私和道德考慮
隨著面部識別變得越來越普遍，圍繞道德使用、數據隱私和演算法公平性的討論越來越激烈。GDPR、BIPA 和 CCPA 等法規繼續影響著生物識別數據的收集、存儲和 使用方式。歐盟 AI 法案現在對面部識別系統的開發人員和使用者提出了額外的要求。
安全威脅
深度偽造和其他 AI 生成的角色的興起帶來了越來越大的挑戰。作為回應，部署了先進的活體檢測和深度偽造檢測技術來維護系統完整性。
人臉識別的未來展望
面部識別市場不斷創新和增長。預計塑造未來的主要趨勢包括：
- 通過 AI 和深度學習提高準確性
- 加強對生物識別數據的捕獲、存儲和處理的法規
- 隱私保護解決方案
- 分散或本地化的生物識別技術
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