315 晚会「人脸识别」遭猛捶，喝着喜茶的我寻找「体面的」反人脸识别方式

昨日吃着韩式炸鸡喝着春阳茶事在电脑前面等 315 晚会节目，本认为最近安全事故高发的特斯拉汽车应当会与2020年的 315 晚会节目撞个满怀，想不到这一次特斯拉汽车躲避了雷神1之捶，被人脸识别截了胡。

全部晚会节目，犹如 “隐私保护盛典”，人脸识别乱用、个人简历注入黑市交易，我一个冷颤，韩式炸鸡不香了。

特斯拉汽车我没钱买，人脸我有些是!

据报道，只需安裝了具备人脸识别作用的监控摄像头，顾客只需进了在其中一家店，在不知道的状况下，便会被监控摄像头爬取面部信息内容并自动生成序号，之后消费者进到来过哪一家连锁店，来过几回，店家都能够迅速获知。

让我康康，是什么商户安裝了人脸识别系统软件。

宝马车 4s店 店、Max Mara 经销店、科勒卫浴，江苏大剧院、春阳茶事、老百姓大药房、三只松鼠、水星家纺、九芝堂、晨曦小玩具 ……

本次公布的监控摄像头企业包含苏州市万店掌、悠络客自动化科技、广州市雅量智能化、深圳市瑞为信息内容。

看得我大呼好家伙，躲避了房屋、宝马五系的高奢消費，没躲避春阳茶事、药店等日常情景。

百年老字号知名品牌科勒卫浴倒是聪明，利索地公示致歉，当晚拆卸监控摄像头，没法当晚拆卸监控摄像头做关闭电源退出解决，一系列姿势笔走龙蛇，算作稍微平复了群众的怒气。

各店面反响强烈，针对该机器设备的应用，仅作到店人数统计；对该机器设备所收集的信息内容不做储存、剖析及迁移。

被曝出的公司相继发出声明道歉。可是许多 网民并不待见。

有没有什么情景是沒有人脸识别的？大家只有被 “裸跑”吗？

看见手上的春阳茶事，我注意力不集中了，难道说我只有戴头盔，穿脸基尼吗？

大伙儿你是否还记得上年一小伙戴着帽子看楼盘的相片吧。

来看为了更好地信息内容不被泄漏，上到社会各界巨头，下到人民群众老百姓都施展了使出浑身解数。

巨头咋玩？

许多 艺术大师和服装设计师发挥优势，尝试与人脸识别技术性一较高下。

艺术大师亞當 · 哈维（Adam Harvey）开发设计了 CV Dazzle 反人脸识别妆面，应用戏剧化的画妆和动态性头型来切断人脸识别的优化算法。

▲ 人工智能算法眩目 : CV Dazzle

乃至，在纽约，艺术大师机构了眩目俱乐部队组员，炫酷衣着，按照计划游街。

有原因猜疑她们仅仅想要开个直爬梯。

之后，连字符试验室与亞當 · 哈维又心血来潮，比不上给 AI 许多 人脸呢？

因此就拥有超脸 HyperFace，与眩目妆面反过来，她们在服饰上展现很多虚报的人脸，为此蒙蔽优化算法。

很遗憾，艺术大师的脑洞乃至连 iPhone 都骗但是。

由于许多 人脸识别技术性应用红外线（不由此可见）光鉴别，他们根据突显红外线点投射网格图，这种优化算法建立一个人脸的 三维 实体模型，像一个雷达探测地图。

它不在意你用什么样的护肤品，或者衣着印着 3D 人脸的衣服裤子。

巴黎国立大学和华为公司巴黎研究所的专家明确提出 “额头纸贴”。

她们产品研发出一种具备独特纹理的纸符，在纸条上转化成了一种抵抗进攻图象，让其不会再是一张平面图的纸了，只是三维立体，能立即影响和蒙骗 AI 的纸。

大家将该纸贴在额头上，蒙蔽 AI。

理论上可行，仅仅觉得贴上面变为不太蠢的亚子。

我国一股曾消退的机构表明 so easy，立即上造型设计。

这次 “文艺复兴时期”最后只滞留在字面，终究这不符大家都市丽人的设计风格，这般佳人月貌怎会不今天日。

我觉得不行，有必寻找到一个可靠的、体面地的反人脸识别方式。

物理学挡住失效，可否用红外线抵抗红外线呢？

脑海中里忽然想到《甄嬛传》中安陵容的经典对白：“是王后杀了王后。”

对，用 AI 来应对 AI，用魔法对抗法术！

由香港科技大学、复旦、马萨诸塞州高校构成的一个科学研究工作组想起了这一点。

她们产品研发出一款能传出红外感应的球帽，选用了 “抵抗方式”的反人脸识

别设计方案。据了解，这个球帽曾在阿里巴巴售卖。

有许多 专家学者从眼镜上下功夫。

2015 年，日本国立大学情报学研究室创造发明出新科技眼镜 Privacy Visor，运用红外线发送技术性，根据在眼镜架构上安裝 11 个近红外光谱仪发光二极管，使监控摄像头没法检验到人的脸部特点。

监控摄像头根据检验双眼和鼻部位置的光源比照分辨脸部，脸部的明暗交界线比照特点消退，监控摄像头也就无法识别到人脸了。

据了解，这款眼镜当时拟订市场价为 240 美金，折合 1490 元rmb。

emmmmmm，实际效果嘛，大伙儿看图片了解，总之我是不容易买这个市场价颇丰的眼镜。

2016 年，英国卡耐基梅隆高校和北卡罗来纳高校的科学研究工作人员也开发设计出一款反人脸识别眼镜。

这种眼镜能够让监控摄像头前的人表明变成另一个人，在对商业等级人脸识别手机软件的检测中，其错认人脸的通过率为 100%。

左侧男士在配戴后被鉴别变成女艺人琪亚 · 乔沃维奇，右侧的女士被鉴别成一个中东地区男生。

科学研究工作人员 Mahmood Sharif 曾表明，许多 人脸识别手机软件的神经元网络是根据对人脸清晰度色调的剖析来猜想一个人的真实身份的，被测者脸部一切轻度的转变 都是会危害到全部识别技术。

她们根据蚁群算法找到能够躲避系统软件鉴别的眼镜色调，而且确保色调能够光滑衔接 (类似当然图象)。这种图案设计会搅乱人脸识别系统软件的认知，危害 AI 载入他们的精确性。

可是，犯罪分子也许能根据眼镜易如反掌地躲过安全防范或是以他人的真实身份进到一些地区。充分考虑这一点，开发人员将科学研究結果递交给该国的运送安全性管理处 (TSA)。

除此之外，你要能够试一下 Reflectacles 的超强力返光眼镜 / 太阳眼镜：IRpair 和 Phantom。

他们的基本原理十分简易，在太阳光眼镜的眼镜框架上贴上高返光率的原材料。这类原材料能反射面绝大多数能见光和监控摄像头发送出的红外感应，进而 “亮瞎”监控摄像头。

此外，这款市场价 95 美金的眼镜还会继续有意愿不上的实际效果。

因为光源反射面，可以提升 夜里的能见度，客户在夜里戴着它，可以较大水平的减少被在街上过路的车子误撞的概率，提高安全系数。

此外，你需要接纳的是，监控摄像头里的你能有着《X-Men》的镭射眼，内置神圣，目光炯炯。

眼镜以外，大量的人還是在优化算法上狠下功夫，她们多选用 “抵抗训炼”的方式，给人脸释放 “隐私保护ps滤镜”。

2018 年，多伦多大学科学研究工作人员设计方案新优化算法，动态性地毁坏人脸识别系统软件。她们的解决方法运用了一种称为抵抗训炼（adversarial training）的深度神经网络技术性，这类技术性让二种人工智能技术优化算法互相抵抗。

简易而言，该优化算法根据更改一些人的眼睛基本上不能鉴别的细微清晰度来更改条形码扫描器的检验結果。

虽然优化算法针对清晰度的改动十分细微，但针对探测器而言确是致命性的。

结果显示，她们的系统软件能够将本来可检验到的人脸占比从贴近 100% 减少到 0.5% 。

据了解，这一反人脸识别系统软件具备神经元网络学生自主学习工作能力，能够伴随着人脸识别系统软件的演变而持续改变现状。

2019 年，来源于丹麦科技学院的《DeepPrivacy：A Generative Adversarial Network for Face  Anonymization》一篇毕业论文中称用新的更有挑戰表明的方式蒙骗了人脸识别系统软件。

在没有更改原先的数据分布的前提条件下把人脸密名化，更简单而言，便是輸出一张真实的人脸，可是不更改原照人的姿势和情况。

在这类技术性的扶持下，人脸识别系统软件依然可以一切正常运作，可是彻底无法识别出原先的人脸真实身份。

依据创作者们的检测，历经她们密名化的面部依然维持了贴近于原照的面部可辨识度，一般的人脸识别针对密名化后的图象，鉴别出面部的均值准确度只降低了 0.7% 。而面部带有的当然信息内容当然是 100% 不重叠的。

但此项技术一样存有风险性，例如伪造者假冒别人随意进出具备人脸识别系统的设备。

同一年，Facebook 的人工智能技术试验室 Facebook AI Research（FAIR）开发设计出一种 “去鉴别”系统，该系统能够蒙骗面部识别系统，比如，让面部识别系统将你鉴别为一位女星。

该技术应用深度学习即时地更改视频中角色的重要脸部特点，引诱面部识别系统不正确地鉴别目标。

据悉，该技术将一个抵抗自编码器与一个训炼过的脸部支持向量机匹配，以让人的脸部略微歪曲，进而在蒙蔽面部识别系统的另外，又能保持一个大家能够认出的当然外貌，它可以用在视频，乃至是即时视频中。

Facebook 表明，为了更好地操纵人脸识别技术的乱用，才发布了对视频开展去鉴别的方式，充分考虑此项科学研究很有可能会对将来的私人信息维护专用工具造成危害，Facebook 并不准备在一切商业服务商品中应用这一反人脸识别技术。

2020 年，芝加哥大学 Sand Lab 精英团队建立了 “福特福克斯” Fawkes 技术。与所述技术基本原理类似，关键根据 AI 技术，不露痕迹地改动你的照片，以蒙骗面部识别系统。

福特福克斯的运作基本原理非常复杂，简易而言，它根据编码对清晰度开展一些调整，平常人难以看得出二者的差别，但针对人脸识别系统而言，这就是天差地别。

从总体上，Fawkes 将 A 更新改造成 B，虽然 A 图和 B 图的区别十分微小，可是当今生产商的人脸识别系统，会觉得 A 图和 B 图并不是同一个人，那样就可以维护客户隐私保护。

并且，Fwkes 的响应速度迅速，单独图象仅必须数分钟。历经 Fawks 迅速解决的图象，能够在没有更改原状的基本上，随便共享在各种社交网络服务平台，而不必担心相片被有关企业随便爬取或用以非法途径。

不会太难发觉，技术上，大伙儿的方式如出一辙，即运用 AI 系统的神经元网络系统漏洞，设计方案优化算法与之抵抗，或开展进攻，进而具有影响、欺诈和蒙骗鉴别系统的实际效果。

总结

人脸识别，从手机支付到手机解锁，从城市交通到度假旅游验票，从门禁系统打卡签到到副本智能安防，从金融机构申请办理到政务服务帮助，大家从好奇心，到不以为意，到接纳，到见怪不怪。

它给大家产生了方便快捷、安全性和智能化，也会产生隐私保护、安全性和躁动不安。

但人脸识别技术自身，并不是暗黑之魂2。

“人脸识别技术是没罪的，钢材能够被用于生产制造枪械，还可以被用以生产制造宝宝育幼箱。”

针对人脸识别技术落地式所遭受的窘境，amazon CTO Werner Vogels 查拉图斯特拉。

刀能够致伤，还可以作出温暖的晚饭。有些人用人脸识别技术牟取暴利违法犯罪，也是有所述人员为技术的安全性应用披肝沥胆。

决策技术发展趋势的迈向，在于监督机构的挑选。

以往一段时间，以人脸识别为意味着的 AI 技术在一部分地域的发展趋势确实遭受了一些挑戰，但大家也决不能因而去否认它全部的光晕。

终究技术的顺向创新通常全是随着着疼痛匍匐前行的。