人臉識別容易“走光”？這事兒不用過分擔心

大智慧經典版

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最近人臉識別容易走光的事情引發了不少網友的熱議。

有博主發帖表示，人臉識別時采集到的區域不僅僅是屏幕所顯示的頭部，而是攝像頭覆蓋的整個范圍。并且采集到的照片都會上傳到后臺，后臺的真人審核人員都能看到。

也就是說，你以為的人臉識別只是臉，但后臺能看到的卻是攝像頭拍下的所有畫面！

很多網友表示：你別嚇我，我有好幾次沒穿衣服識別了。更有自稱銀行內部人士的網友表示，自己在審核的時候看到很多辣眼睛的畫面。

有網友表示，一直以為人臉識別就只是拍攝了圓圈內頭部的畫面。而之所以大部分的人臉識別系統都只設定為一個圓形的區域，只是為了引導用戶將人臉放在正確的識別位置，降低識別過程中的誤差。

也就是這樣的設計，給很多人造成了人臉識別只是拍攝頭部的錯覺。于是很多人在不知情的情況下，就走光了。

其實細想一下這個問題其實也很好解釋，人臉識別其實調用的是手機的前置攝像頭，而攝像頭的取景并非僅僅是頭部，而是涵蓋了攝像頭視野覆蓋的所有區域。

不過即便如此，你也不用過分緊張。

首先大部分的人臉識別系統其實都是機器和AI在審核，人工審核的只是極少數。尤其是對于一些用戶基數比較龐大的社交平臺或者是大型應用來說，完全做到人工審核基本是不可能的情況。只有針對一些異常情況，機器和AI識別有異常，人工審核才會介入。

機身審核的部分，其實系統審核的并非是圖像。而是根據實時提取人臉圖像特征生成的人臉編碼。所有的傳輸、存儲和比對等操作，都是依據的這些編碼數據。也就是說在終端機器那里，人臉早已變成了一串數字，它們可以表示眼睛之間的距離，嘴角的位置、臉型的大小、皮膚的粗糙程度等等。

此外，很多人擔心系統后臺會存儲自己的照片信息。實際上，業內人士表示一般的企業都不會在后臺存儲用戶的原始圖像。單從存儲和傳輸等方面的成本上看，對公司而言，把原始圖像送往后臺也是不合算的做法。

而如果一些企業需要通過大量的人像數據來進行AI和機器學習的訓練，有存儲用戶原始圖像的需求，那么他們往往只會存儲頭部的圖像。因為過于復雜的背景和其他的圖像信息會對機器學習的算法進行干擾，反而會造成人臉識別算法的不準確。

所以即便是你之前有走光風險的人臉識別，自己的隱私被泄露的可能性也不大。而對于網絡上盛傳的后臺圖片，有專家表示這種操作是”不合規“的。

不管怎么說，當前很多時候我們都會用到人臉識別這樣的功能。同時這些功能也會采集到我們的一些數據和隱私信息。從根源上看，人們對于這個問題的恐慌還是由于當前在隱私安全方面依然還缺少相應的法律法規。不管是采集還是使用、保存隱私信息，都存在很大的漏洞。

不過即便如此，后續建議大家在人臉識別的時候還是要注意一下，雖然目前法規對企業有制約作用，但不能保證整個流程中沒有人違規。因此在日常生活中最好關注個人隱私保護，千萬不要因此造成一些隱私的泄露。

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