Issue #1｜猫鼠游戏——面部识别与反面部识别

Original 郑佩菡上海外滩美术馆RAM 2021-02-05

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早上八点，你睡眼惺忪地醒来，瞄了一眼你的手机――只需一秒钟，它便可识别你的面部ID，解锁。你走到街边的便利店，随手拿起一个三明治来到收银台，得益于手机支付应用软件，你输入价格、刷脸，一气呵成，甚至无需掏出你的钱包。行至十字路口，你看见一个行人因为闯了红灯，他的脸被曝光在信号灯旁的屏幕上。进入办公大楼，你的轨迹被建筑物里各个角落的摄像头所捕捉。下午，你到银行换取一些外币，为你下个月的旅行做准备；“请看向摄像头以便我们确认您的身份”，银行柜员如是说。你知道当你通过海关时同样要走这一套程序。晚上，你正看电视，新闻报道了一个逃犯在一场流行歌手的演唱会上被捕归案，这一切被归功于刑事侦查技术与视频监控。这只是平常的一天，面部识别技术无处不在，而短短十年之前，这一切只在科幻小说中发生。

在便利店里“刷脸”支付，图片来自搜狐新闻。

根据“Markets and Markets”的研究――该公司为企业提供市场调查报告与用户研究服务，从2019年到2024年，全球面部识别市场的规模预计将从32亿美元增长到70亿美元，该预测时段的年复合增长率（CAGR）为16.6%^[1]。日益增强的政府管理与国防部署是驱动市场的主要因素之一。

监控是各国政府使用面部识别技术的目的之一。9·11事件是世界各国开始效仿美国电子监控的一个转折点，这是“监控社会”领域的研究者们的共识。毋庸置疑，中国是这当中的“优等生”，因其拥有世界上最大的监控网络。

9·11事件的发生令中国政府意识到恐怖主义对国家安全的威胁，而几年后，2005年的伦敦七七爆炸案加强了中国政府促进城市电子监控平台建设的紧迫感^[2]。2005年，国务院转发了《关于深入开展平安建设的意见》，“平安城市”随之成为政治目标，而视频监控正是实现该目标的关键。通过对纽约、伦敦的综合监控平台建设经验的考察学习，“平安城市”这一集技防系统、物防系统、人防系统为一体的综合公共安全系统经过短期地方实验后，于2005年至2008年在大中型城市实施开来。“天网”――中国的大规模视频监控网络在“平安城市”项目中扮演了重要的角色，同时也是中国视频监控产业发展的主要动力。在政府项目的推动下，2015年中国视频监控市场的规模是2005年的14倍，催生了多家全球产业中龙头企业；其中，最大的企业是海康威视，其于2016年创造了近320亿营收^[3]。2016年推出的安全系统项目“雪亮工程”带动普通民众的参与，视频监控深入县、乡、村各级，带来了远超世界任何其他地区的政府资金。根据IHS Markit――一家拥有逾5000名分析师和专家的全球信息公司，中国的监控摄像头安装基数近年来飙升了近70%，自2015年至2018年从2.1亿增长至3.49亿，这意味着整个国家为每4.1个人安装了一个摄像头^[4]，这个比例国际领先。

2005-2015，中国视频监控市场规模，图片来自网络。

毫无疑问，由于面部识别和智能分析已成为视频监控的标准配置，中国面部识别技术的应用规模和累积数据均居于世界首位^[5^]。根据美国商务部国家标准与技术研究院（NIST）于2018年进行的人脸识别供应商测试（FRVT），在全球39种人脸识别算法中，前5名均来自中国^[6]。此外，从2008年开始，“智能城市”的概念已遍及全球，该概念使用不同类型的电子物联网（IoT）传感器收集数据，并通过分析这些数据有效地管理资产、资源和服务。这同样促进了面部识别技术的推广。

尽管面部识别技术蓬勃发展，但全球范围内人们对该技术准确性和有关隐私的担忧都有增加。在美国，亚马逊的Rekognition曾将28名国会议员误认为犯罪分子^[7]。此外，根据麻省理工学院与斯坦福大学对三种不同的面部识别程序所进行的测试，面部识别软件被“指控”具有种族主义和性别歧视倾向，因其辨别白人男性的错误率仅为0.8％，而黑人女性的错误率为34％^[^8]。这个结果可能由面部识别程序的训练数据不够大、种类不够丰富所致。从这个角度来看，中国面部识别技术发展迅速的原因之一在于：与其他国家相比，中国拥有更庞大的人脸数据进行培训，而政府的大力支持为该产业提供了足够的资源升级设备并进行算法研究。由于面部识别技术可以通过人的面部纹理和形状来分析图像，并根据现有的人脸数据将其与个人信息进行一一匹配，人们开始质疑该数据的归属和使用情况。很多时候，数据在未曾通知当事人的情况下被收集。2018年3月，一封来自Google的内部电子邮件揭示其正为美国国防部的AI项目“Maven”提供TensorFlowAPI 数据，以分析无人机拍摄的图像^[9]。人们担心军事和工业的结合将被用为非法的杀伤性武器，同时这种合作可能催生机器学习发展与道德问题。2019年5月，旧金山城市监管委员会投票通过了一项“禁止面部识别”的决议，使其成为美国首个对该项技术说“不”的城市。不到一个月后，马萨诸塞州的萨默维尔也表示对面部识别技术说“不”。地方政府机构在使用人脸识别技术时将受到严格限制，并且任何采购新兴监控技术的计划都必须获得市政官员的同意。

观众在2016年中国国际社会公共安全产品博览会上观看人脸识别技术展示，图片来自新华社。

然而，这些情况仅仅是抵抗这项技术的个别案例――面部识别技术的接受度正在扩张。一方面各国政府多力推广面部识别技术以提高视频监控的效率；另一方面，对面部识别技术如何帮助警察抓捕罪犯的新闻报道在潜移默化中巩固了该技术应用的正面形象。面部识别技术的确为人们带来了便利和高效率，但也带来了隐私方面的隐患。为了保护隐私，一些个人和企业以其创造力、想象力和知识发明了数种对抗面部识别技术的方法。这些方法包括使用面部首饰、化妆、口罩、发亮镜片、防红外线眼镜等等。总体来说，这些方法可以分为两类：一种是通过遮挡面部特征的“反脸孔”工具以阻止检测，因为面部识别算法依赖于面部关键特征的空间关系的识别；另一种是使用他人的面部来误导识别。

面部首饰：“隐身”（Incognito）

“隐身”，图片来自NOMA。

设计师埃娃·诺瓦克（Ewa·Nowak）设计了一种可以使人脸无法被面部识别系统捕捉的面具。该面具名为“隐身”（Incognito），由黄铜制成的三个元素组成并勾勒出人脸的形状。该设计已被证实可用于对抗DeepFace系统――一项由Facebook研究团队开发的深度学习面部识别系统，能够以97.35％的精确度识别数字图像中的人脸^[1^0]。

面部化妆

可欺骗智能摄像头的未来主义妆容，图片来自格里高利·巴库诺夫。

俄罗斯最大科技公司之一的顶尖专家格里高利·巴库诺夫（Grigory Bakunov）发明了一种反面部识别算法，可以通过化妆来隐藏人们的身份^[11]。但格里高利决定不将其投放于市场中，因为有人可能将其用于邪恶目的，例如欺骗银行或警察。

进行CV Dazzle造型的模特，图片来自亚当·哈维。

CV Dazzle（计算机视觉伪装，Computer Vision Dazzle的缩写）是亚当·哈维（Adam·Harvey）的一个项目，其专攻计算机视觉下的数码迷彩^[12]。它使用粗线条的造型，以此分解计算机视觉算法对预期面部特征的识别。该项目的名称源自第一次世界大战所使用的一种海军伪装迷彩，通过立体主义风格的设计来掩饰船只的方向和大小，从而误导敌人关于航向的判断。

隐私护目镜（Privacy Visor）

越前功（Isao Echizen），日本国立信息学研究所（NII）副总干事戴着“隐私护目镜”的原型，图片来自NII。

日本国立信息学研究所（NII）于2013年发布了“隐私护目镜”的首个原型。这种眼镜通过11个LED灯在眼睛、鼻子周围描绘出一个红外线轮廓^[13]。人眼看不见红外线光，但当人们通过摄像头时LED灯将亮起从而干扰检测。2015年，“隐私护目镜”的升级版进行了商业发布，并于2016年在全日本上市销售。升级版的产品用反光材料及采用角度与图案的遮罩代替了LED 灯，进而通过吸收和反射光源干扰面部识别技术。

在售的隐私护目镜，图片来自NII。

Reflectacles 眼镜

图中眼镜左边镜片使用反红外线材料，右边镜片为常规墨镜材料。在红外线环境下，反红外镜片变为深黑色，而常规墨镜镜片则变得清晰。图片来自Reflectacles。

美国企业家斯科特· 厄本（Scott Urban）首创了Reflectacles隐私眼镜，其使用阻隔红外线的镜片及反光镜框欺骗使用红外照射或3D扫描的面部识别系统^[14]。该系列主要有三种产品：“红外眼镜”（IPpair）、“幻影”（Phantom）和“幽灵”（Ghost）。在美国的全球众筹平台Kickstarter上，“幽灵”于2016年在60天内、从311个支持者手中获得了41315美元的资金，而“红外眼镜”和“幻影”则于2019年在30天内、从193 个支持者手中获得了33996美元的资金。

“红外眼镜”（IPpair）通过阻隔摄像头的红外线，使其3D红外面部扫描无论在白天抑或黑夜都无法读取眼部关键点的测量值。传统的监控摄像头在弱光条件下使用红外检测，“红外眼镜”的镜片可在该条件下变为深黑色，与太阳镜的原理相反。除了红外镜片，“幻影”（Phantom）还在镜框上使用了反红外线材料，其可使用户的眼部周围在传统的红外监控摄像头下发亮，以此对抗面部识别系统。“幽灵”（Ghost）则使用了一种同时可反射红外线和可见光的镜框材料。无论在使用红外线的摄影机还是使用闪光灯的图像、视频中，无论白天还是黑夜，该材料都可通过发出强光令一切识别系统失效。此外，可视的反射光线可使用户在夜间骑车或跑步时不被忽视，这无疑是一个额外的优点。

监控画面中测试者戴着“幻影”通过红外线安保摄像头，图片来自Reflectacles。

“你是我”（URME）面罩

“你是我”（URME）面罩让你以别人的身份通行，图片来自URME Surveillance。

2014年，利奥·塞尔瓦乔（Leo Selvaggio）发明了一款橡胶面罩，用以愚弄监控摄像头的检测。任何戴上该面罩的人都将被识别为利奥。“你是我”（URME）面罩是芝加哥艺术家创办的机构URME Surveillance所研发的三款产品之一，该机构致力于“保护公众免受监视，并创造一个安全的空间探索人们的数字身份”^[15]。

Hyperface 服装

Hyperface图案，包含数千个面部识别点。图片来自亚当·哈维。

Hyperface是亚当· 哈维（Adam Harvey）的另一个反面部识别项目。不同于干扰面部检测的CV Dazzle，Hyperface使用无数种可能被检测为人脸的图像扰乱、混淆面部识别系统，从而隐藏用户的真实面部。

可欺骗摄像头的特定图案眼镜

图片显示研究人员如何通过佩戴该眼镜“假扮”名人及同事。图片来自马哈茂德·谢里夫（Mahmoud Sharif）、什鲁蒂·博伽瓦塔斯（Shruti Bhagavatas）、迈克尔·雷特（Michael K Reiter）和卢霍·鲍尔（Lujo Bauer）。

利用人类与计算机识别面孔的差异，匹兹堡卡内基梅隆大学的一组研究人员发明了一款眼镜可令面部识别技术将使用者识别为毫不相干的人。眼镜上的图案对人们来说无甚出奇，但它可以选择性地更改面部识别系统所检测到的图像。

小彩蛋：笔者在查找“隐私护目镜（Privacy Visor）相关图片时，搜索引擎通过人脸识别准确指出了展示者的名字――越前功（Isao Echizen）；而于此同时图片所指向的报道标题则是“隐私护目镜让人脸识别无法找到你”。面部识别与反面部识别技术可能会一直相爱相杀下去吧。🙂

文 / 郑佩菡 RAM教育专员

搜索引擎通过面部识别找到了反面部识别产品佩戴者。

参考文献：

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¹ “Facial Recognition Market Worth $7.0 Billion by 2024,” Market Research Firm, June 27, 2019, https://www.marketsandmarkets.com/PressReleases/facial-recognition.asp

² 炎海路, “後疫情時代的治理：監視資本主義和數字利維坦,” theinitium.com, April 16, 2020, https://theinitium.com/article/20200416-opinion-will-data-leviathan-expand-after-epedimic/

³ 科技商业观察媒体, “中国的摄像头是如何监控十三亿人？”, 简书, February 22, 2019, https://www.jianshu.com/p/cec09c3efd00

⁴ MarketScreener, “IHS Markit : The US Has a Security Camera Penetration Rate Rivalling China's: MarketScreener,” MarketScreener.com | stock exchange quotes| Company News, December 10, 2019, https://www.marketscreener.com/IHS-MARKIT-LTD-61175208/news/IHS-Markit-The-US-has-a-security-camera-penetration-rate-rivalling-China-s-29708793/

⁵ 杨建, “人脸识别技术应用的法律规制,” 中国社会科学网 (中国社会科学院, March 25, 2020), http://www.cssn.cn/zx/bwyc/202003/t20200325_5105433.shtml?COLLCC=1325636667&

⁶ THE MANILA TIMES, “China a World Leader in Facial Recognition Algorithms,” THE MANILA TIMES, November 21, 2018, https://www.manilatimes.net/2018/11/21/news/world/china-a-world-leader-in-facial-recognition-algorithms/471280/

⁷ KYLE WIGGERS, “Amazon’s Rekognition Misidentified 28 Members of Congress as Criminals,” VB, July 26, 2018, https://venturebeat.com/2018/07/26/amazons-rekognition-misidentified-28-members-of-congress-as-criminals/

⁸ Alessandra Malito, “Your Facial Recognition Software May Be Racist and Sexist,” MarketWatch, February 13, 2018, https://www.marketwatch.com/story/your-facial-recognition-software-may-be-racist-and-sexist-2018-02-13

⁹ “隐私问题爆发人脸识别何去何从”, 中安网, August 19, 2019, http://ai.cps.com.cn/article/201908/936559.html

¹⁰ Setting Mind Staff, “Anti-Facial Recognition Mask Created by Designer Ewa Nowak,” Setting Mind, July 30, 2019, https://settingmind.com/anti-facial-recognition-mask-created-by-designer-ewa-nowak/

¹¹ Victoria Zavyalova, “Hiding from Artificial Intelligence in the Age of Total Surveillance,” Russia Beyond, July 22, 2017, https://www.rbth.com/science_and_tech/2017/07/22/hiding-from-artificial-intelligence-in-the-age-of-total-surveillance_808692

¹² Cache Valley Prepper, “6 Ways To Defeat Facial Recognition Cameras,” Survivopedia, April 22, 2016, https://www.survivopedia.com/6-ways-to-defeat-facial-recognition/

¹³ Charlie Osborne, “Privacy Visor Which Blocks Facial Recognition Software Set for Public Release,” ZDNet (ZDNet, August 10, 2015), https://www.zdnet.com/article/privacy-visor-which-blocks-facial-recognition-software-set-for-public-release/

¹⁴ Reflectacles, accessed April 29, 2020, https://www.reflectacles.com/#home

¹⁵ Leslie Katz, “Anti-Surveillance Mask Lets You Pass as Someone Else,” CNET (CNET, May 8, 2014), https://www.cnet.com/news/urme-anti-surveillance-mask-lets-you-pass-as-someone-else/

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