近几年，人脸识别技术应用加速落地，从火车站刷脸进站到新零售刷脸支付，从智能门锁到上班打卡，人脸识别技术仿佛已经无处不在，但长久以来一直存在着一个问题：在夜晚中或是光线不足的地方，人脸识别的准确率会急剧下降，如何才能在黑暗中进行人脸识别呢？

美国的技术创新

近日，美国军方搞出了一个大新闻，据报道，美国陆军研究实验室正在研究一项技术，通过人工智能深度学习技术的加持，未来将可以实现黑暗中识别人脸。

美国军方准备怎么做呢？众所周知，热成像技术是通过非接触探测红外能量，将其转换为电信号，进而在显示器上生成图像和温度值的一种技术，这种技术在军事用途中非常常见。不过对于军队而言，热成像仅仅能够显现出对面出现的障碍物的基本轮廓，眼前的人是敌还是友，或者具体是哪个人，这还没有办法解决。

为此，美国陆军研究实验室开发出了一套基于深度学习的人工智能识别系统，通过卷积神经网络的处理，热图像中人的眼睛、鼻子、嘴唇等的边界被标记出来，从而可以确定出人脸的整体形状。

不过如同其他的生物识别方式一样，这套人脸识别系统需要一个庞大的数据库，用来对即时生成的人脸进行比对。目前看来，这项技术在追捕在逃犯、打击恐怖分子、夜间作战方面有很大的用武之地，前提是将监狱罪犯、恐怖分子，以及所有队友的面孔全部加入到图像与数据库中，从而为人脸识别提供最初的图像数据基础。

等等，在美国军方之前，没有人在黑暗中进行人脸识别的方向上努力过吗？

人脸识别的改进

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，也就是在各种场合环境下我们经常能看到的技术，它的研发历史已有30多年，不过这种识别方式在环境光照发生较大变化时，识别效果会大幅下降，于是人们开始用各种方式进行改进。

例如“超星光”，当光线严重不足的情况下提升画面对比度，只要有一丝微弱的亮光，摄像机就能对画面进行深度分析，并显示出黑暗中的面孔，从而进行人脸识别。2016年时日本的研究人员开发出一种技术，通过运用反射模型，调整光线对人类面部的影响，让机器人在不同的光线下进行人脸识别。“超星光”人脸识别是传统人脸识别技术的一种延伸。

另一种有效的解决方式是红外线，比较有代表性的就是手机和智能门锁中应用到的人脸识别技术。通过点阵投影器将不可见的光点投射在用户面部来绘制面谱，然后通过红外镜头来读取面谱数据，借助这样的技术我们就可以在黑暗中解锁手机，或是刷脸开门。不过这种红外光线进行人脸识别有一个比较致命的缺陷：需要非常非常近的距离才可以，远距离无法使用。

技术的反思

如今，人脸识别技术已经无处不在，从刷脸支付、远程业务办理到安防门禁等场合，很多人说刷脸时代已经到来。但我们也应认识到，目前的人脸识别技术依旧很有限，在黑夜中，路边的摄像头依旧无法判别来去匆匆的路人的身份。

但是，在帮尼看来，我们应当为这种尚不成熟的技术而感到庆幸。想象一下，在一个人和朋友在深夜的路边行走，享受着片刻的轻松，而旁边的红外摄像头正在偷偷检索这两个人的身份，和数据库中的头像进行对比，然后判断是否是危险人员。

也许这并不会影响正常人的生活，但依旧让帮尼感到忧虑，如果我们的生活时时刻刻处在无数双眼睛的监控之下，在这个城市中，恐怕依旧就失去了未被授权的隐私，至少帮尼不愿意成为个人信息商业链条中的商品。幸运的是，不少科技公司为了实现“反人脸识别”的效果不懈努力，从智能眼镜到贴纸片，在保护个人隐私的道路上不懈努力。

帮尼有话说

如果美国的人脸识别系统研发成功，有可能会改变生物识别的行业格局，尽管不少企业仍旧在黑暗中实现人脸识别技术的道路上努力。但在帮尼看来，如果街边的摄像监控具备了在黑暗中识别每个人身份的能力，那将是非常恐怖的一件事情，否则也不会有那么多企业在“反人脸识别”的道路上孜孜不倦。

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