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侦查应用中人脸识别技术的限制和优化路径

时间:2021-03-20作者:张雪
本文导读:这是一篇关于侦查应用中人脸识别技术的限制和优化路径的文章,人脸识别技术是指给定一静止或动态图像,利用已有的人脸数据库来比对、确认图像中的一个或多个人的技术。[5]它是一项新的生物特征识别技术,比虹膜识别、指纹认证等具有更独特的优势,人脸的面部特征是该技术识别的

  摘    要: 近年来,人脸识别技术在刑事侦查领域得到一定的应用,但同时也存在一定的局限,如人脸识别技术依靠的算法还不够成熟,样本数据库的图像质量不高影响人脸比对的精确度,可能存在侵犯公民隐私权等法律风险。为了更好地将人脸识别技术运用于侦查实践,必须不断升级算法,避免算法偏见;对样本数据库中的人像进行优化,提高比对分析的效率;加强隐私权保护,明晰人脸识别技术在侦查应用中的程序和限制。

  关键词: 人脸识别; 人脸比对; 刑事侦查; 隐私权保护;

  人脸识别技术的应用始于20世纪60年代,国外对人脸识别技术的相关研究,限于当时的技术水平和应用领域,仅仅是在一般模式识别领域和人脸几何特征算法方面的研究[1],主要是从认知、感知和心理学方向进行探索[2],从面部轮廓曲线、基于面部的几何结构中提取特征。随着科技的发展,人脸识别技术已经实现了从“1.0监控时代”到“2.0识别智能时代”再到今天的“3.0数据智能时代”的飞跃。1随着人工智能的深入应用,人脸识别逐渐能够达到主动学习、自动识别的效果。[3]

  当前我国仍处于刑事犯罪的高发时期,刑事发案数量居高不下,刑事犯罪正在从“网下”传统接触式走向“网上”非接触式。诸如黑恶势力“网络化”、网络暴力、电信网络新型违法犯罪、网络贩枪和传统盗抢骗的有组织化、网络化、动态化等,正在形成新时代下刑事犯罪新形态。[4]在对这些犯罪案件的侦办中,人脸识别技术得到了越来越广泛的应用,其作用和地位日益凸显。

  一、人脸识别技术的定义及其在侦查应用中的现状

  (一)人脸识别技术的定义

  人脸识别技术是指给定一静止或动态图像,利用已有的人脸数据库来比对、确认图像中的一个或多个人的技术。[5]它是一项新的生物特征识别技术,比虹膜识别、指纹认证等具有更独特的优势,人脸的面部特征是该技术识别的信息来源。首先通过摄像头将人脸的面部特征捕捉和记录下来,随后通过特定的计算得出五官的距离以及比例,最后再与人脸样本数据库进行比对,若相同则为同一人。人脸识别技术为侦查破案带来了新的方法,提高了抓捕嫌疑人的准确度,在刑事侦查中发挥着重要的作用。

  (二)人脸识别技术在侦查应用中的现状

  现状之一,利用侦查机关掌握的样本数据库中的图像与收集到的嫌疑人的脸部特征进行比对,识别出嫌疑人,并将其抓捕归案,提高了侦查机关抓捕嫌疑人的效率。嫌疑人试图通过增重、改变发型等手段“改变”外表,以躲过人脸识别系统将是徒劳。
 

侦查应用中人脸识别技术的限制和优化路径
 

  现状之二,利用实时行人监测识别系统,对过往行人进行分析,分辨行人的服饰、发型、体型等,并将数据上传到大数据侦查实验中心,再与样本数据库中的图像进行人脸比对,核实真实身份。即通过人脸识别技术从这些稳定的位置信息提取出脸部的特征,然后与样本数据库中的人脸信息进行比对,从而识别出个人的身份。

  现状之三,逐步认识到在公共场所安装人脸识别系统需谨慎,人脸识别装置安装的地点、数量以及需要监控的人员名单,都需要有相关的法律法规和地方政策的依据,防止侦查办案人员的自由裁量权过大。英国“爱德华诉南威尔士警署”案2就是一个例证。[6]许多国家将人脸识别技术运用于刑事侦查,收效颇丰,然而在人脸识别技术的运用上,不仅需要法律法规或相关政策的指导,也要对侦查机关的侦查权加以限制,防止权力被滥用。

  二、人脸识别技术在侦查应用中的局限

  虽然人脸识别技术已经被应用到刑事侦查的身份鉴定场合,但仍存在着一些局限和问题,如针对人脸识别技术的应用,法律应如何规制,技术方面的不成熟该如何应对,等等,都需要进一步研究和思考。

  (一)技术障碍

  1.技术本身的不成熟

  人脸识别目前尚是一项不成熟的技术。在人脸图像收集后,将会对该图像进行处理,提取出人脸的特征,在此过程中,人脸图像质量会受到图像的分辨率,算法的识别率,人脸的光照、遮挡等诸多外部条件等因素的影响,对动态中的人脸进行采集时,人脸特征获取的难度更大,会使得人脸识别技术应用于侦查实践时的效果受到影响。因此,需要提高对人脸动态跟踪和识别的能力。虽然目前有些地区已经安装了实时行人监测识别系统,但该系统对外界环境依赖性较强,必须与过往行人的身高保持相对合适的高度,才能在动态中对人脸进行很好的捕捉、分辨和识别。

  2.样本数据库资源有限

  侦查人员在侦查破案的过程中会利用人脸识别技术,将嫌疑人的人脸与样本数据库中的人脸图像进行对比,以此来确定是否为同一人。虽然目前提倡信息化办案,但是各地区的公安机关、检察机关并没有完全进行信息资源的统一化管理,还没有最大程度地实现资源共享。目前样本数据库中的“人脸”一般只有正面的图像(可能还不太清晰),所以实践中经常出现难以进行比对的情况。样本数据库中收集的人脸图像与达成侦查实践中人脸比对的要求还存在一定的差距。可借鉴国内外通行的人脸数据库的做法,增加人脸特征向量,提高人脸识别的准确性。3

  3.算法偏见

  人脸识别技术有其独特的算法,具有智能性,整个算法过程不被公众所知,输出的仅是一个结果。于是会引发一系列问题:公众无法判断设计该算法的责任人是否遵循了技术中立原则,是否需为人脸识别的结果负责,侦查机关能否对人脸识别系统比对出的“嫌疑人”直接逮捕等。

  人脸识别技术的算法偏见会形成不同人之间的不公正待遇,侦查人员仅凭人脸识别系统所得出的结果,直接采取抓捕行动,会导致对该结果进一步分析的缺失。这样可能会带来严重的后果:将一个无罪之人错当成有罪者进行逮捕,并对司法公信力造成损害。那么,问题就出现了:当应用于刑事侦查的人脸识别技术的算法给出错误的犯罪者线索,引起后续侦查工作的错误执行时,谁应该为算法偏见负责?

  (二)法律风险

  1.可能对公民隐私权构成侵犯

  人脸是具有可识别性的生物特征信息,具有唯一性、不可破坏性以及不可逆性。我国已经形成公共区域“电子眼”多数区域的全覆盖,实时监控流动人口。根据《民法典》第一千零一十九条4的规定,使用公民肖像须具有正当性。在公共场所为了侦查工作的需要使用人脸识别技术,对公民的肖像进行比对分析的行为并不会违反法律的规定。但是,若超出此范围,滥用公民的肖像,其涉及的领域可能会对公民的隐私权造成一定的侵犯。人脸识别技术是以大数据为基础,运用算法技术完成分析识别。在完成大量摄像头记录下的大数据分析后,完全有可能绘制出一个人在公共场所的行为踪迹,并可据此推断出其完整的活动轨迹,那么,公民在日常活动中将毫无隐私可言。

  2.未对人脸识别技术的侦查程序进行规定

  人脸识别技术应用于刑事侦查全过程均需谨慎对待,即不论是在刑事案件正在发生的紧急情况下,刑事力量必须立即介入,运用人脸识别技术进行实时监控,还是刑事案件发生后,需要运用该技术进行比对分析,确定犯罪嫌疑人的同一性。虽然人脸识别技术并不是刑事诉讼法明文规定的一种强制措施,但人脸识别监测系统一直处于监控的状态,能自动收集人脸图像,与图像数据库进行人脸特征的比对。整个人脸识别的过程并未经过权利人的同意,这种情况是否会损害公众的合法权益?而且,上述过程在使用人脸识别技术时需要经过哪些审批程序、运用的时间及范围怎样等问题都应当有严格的程序性规定。

  三、克服人脸识别技术在侦查应用中的局限的应对路径

  (一)技术层面

  1.升级算法,提高识别率

  人像对比成效的主要因素是核心算法和样本数据库。未来优化算法要着眼于结合多要素、多系统以及关联数据进行。5G时代已经来临,可以利用高网速,设置一定数量的WiFi信息采集点,如架设多路重点点位的人像识别摄像机和后端人脸处理机的“人员特征采集网”,实现人脸采集和识别的精准化。[7]随着物联网、云计算、移动互联、大数据和人工智能的深入推进,利用大数据技术,推动“智慧公安”、转型升级侦查治理手段,必将成为新时代推动公安事业发展的必由之路。[8]虽然一个人的身份、外貌可以进行伪装,骗取摄像头的“信任”,但人脸却不能。因此,应在不断优化算法的同时,加强人脸数据与WiFi数据、网络电子数据等的相互融合、提取,进一步提高侦查效率。另外,人脸识别算法具有不可解释性,其中的算法黑箱虽然申请了专利,但是里面运行操作的过程是不被公开的,缺乏透明性。因此,需要引入专业的第三方监管机构,针对不同的场景分层次设置监管,尽可能实现算法透明化。

  2.优化样本数据库人像的质量

  首先,人脸识别技术依靠的是对人脸特征的比对,因此,清晰图像的获取至关重要。由于样本数据库中部分人像照片质量不高,存在模糊性、昏暗性等问题,影响人脸比对的准确度,所以应提升人像采集环境,应达到两点要求:用于建库的人脸图像需导入质量高、清晰度好的照片,现场采集尽量在稳定且光照好的条件下进行。[9]其次,应加强数据库建设,并对基础照片库进行合理分类。可以制定《重点防控单位人脸识别预警系统建设规范》,逐步建立高危地区人员数据库,需按照情报研判来确定相关地区,合理实施建立。[10]最后,实现各地区的公安检察系统的资源共享,将人脸图像数据库实行公安检察系统统一管理,实时更新,优化样本数据库人像的质量,提高比对效率。

  3.避免算法偏见

  任何技术被发明出来都是中立的,没有被赋予任何属性,该技术的拥有者、控制者才是导致“中立技术”具有某种倾向性的决定因素。换言之,侦查人员在利用人脸识别技术时,将直接从第三方平台购买并使用,此时侦查人员并非该算法的提供者,不能预知人脸识别的结果是否准确,故在利用人脸识别技术进行侦查破案时,就存在“冤假错案”的风险。因此,提供该技术的第三方平台要严格履行法律规定的义务,并加强行业监督,做到技术中立。

  (二)法律层面

  1.加强对公民隐私权的保护

  首先,随着国家公权力的介入,公民的相关私权将会受到一定的限制,公民的生活轨迹若被公共场所的电子摄像头进行随时随地监控,无异于增大了公民隐私权被侵犯的风险。其次,涉及的行为太广泛,只要是摄像头能记录下的行为都可以被作为侦查权审视的对象。[11]为了更好地打击刑事犯罪,人脸识别技术的应用程度将会加深,因此,有关部门要尽量减少对公民隐私权的侵犯,强化对隐私权的保护。其一,要有合适的主体,即具有刑事侦查权的主体是运用人脸识别技术的适格主体,并且是要经过严格的审批程序才能应用。其二,在提取的电子监控视频的信息中,要剔除与案件无关的人员,要防止对比结果的泄露,防止潜在危害的发生。按照刑事诉讼法的要求还需要对可能侵犯公民隐私权的电子监控视频进行保密或删除。其三,加快制定与个人信息保护相关的法律法规,确立个人影像数据控制权、删除权、遗忘权等信息基本权利,建立健全个人对信息权利的诉讼及救济机制,维护个人名誉和隐私。[12]

  2.规范侦查程序

  其一,规范运用的时间。人脸识别技术作为侦查技术的一种,应当在刑事立案之后、侦查终结之前适用。根据《刑事诉讼法》第一百零九条5的规定可以得知,侦查权的行使只能在立案之后。即侦查机关在立案之前不能进行人脸识别以及样本数据的对比。根据《刑事诉讼法》第一百六十二条的规定可知,侦查终结的条件为案件事实应当清楚、证据确实充分、犯罪性质与罪名认定正确、法律手续完备、依法应当追究刑事责任。利用人脸识别技术将犯罪嫌疑人的人脸与样本数据库的人像进行比对后具有同一性,并能与其他资料相互印证的,就能确定该犯罪嫌疑人,随后对其进行搜索与追踪,直至侦查终结。

  其二,明确运用的范围。我国电子监控设备的建设较为完善,人脸识别技术应用的场合也比较广泛。例如可以利用该技术追捕在逃人员。侦查机关以往常用的方法是通过身份证号码来实现对在逃人员的追捕,该方法存在一定的局限性,如果在逃人员冒用其他人的身份隐藏起来就很难通过身份证比对的方式发现在逃人员。由于人脸相貌很难改变,因此,应用人脸比对方法可以有效地预警此类身份“漂白”的在逃人员,这是对传统方法的有效补充,是一种新的网上追逃渠道。[13]也有将人脸识别技术运用于动态视频进行侦查的案件,在海关、机场、火车站等公共交通场所,一旦过往的行人与样本数据库中的图像比对成功,就能实现对嫌疑人的抓捕。因此,明确该技术的运用范围非常必要。

  其三,建立严格的审批程序。美国2016年颁布的《人脸识别示范法》规定了特别许可制度,表明调查部门和执法部门如需运用人脸识别技术,必须在获得法院许可的情况下才能采用。虽然该项技术可被许可使用,但是其每年必须进行审计,防止人脸识别系统的滥用,并定期送交独立的检测部门对人脸识别系统进行准确性和偏见性检测,以确保其不作出种族、性别和年龄的歧视性对待。[14]我国公安机关在刑事案件侦查过程中,具有三级上报审批机制6。三级上报审批机制虽然过程比较复杂,但是能保证运用人脸识别技术进行侦查时的合法性及正当性,还能在审批过程中进行严格的层层监督,防止该技术被滥用。

  四、结语

  在大数据时代,将人脸识别技术与大数据相融合,利用算法进行比对分析,提高精确度,能够提高刑事侦查的效率。但是也应该注意到,一旦公权力遭到不正当的使用,其后果将无法估量,因此在运用人脸识别技术行使侦查权时,要有明确的法律规定,需要满足具有侦查权的侦查人员,在立案之后、侦查终结前应用等法定条件。未来人脸识别技术的核心在于人脸大数据平台的AI能力。信息化手段的有效利用,能最大限度地发挥人脸识别技术在刑事侦查中的优势,因此,无论是从技术规制层面还是法律应对层面都需要更加科学化、规范化。

  参考文献

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  [6] 宋建宝.英国监管人脸识别技术的法律框架及其司法审查——基于“爱德华诉南威尔士警署”案的观察[N].人民法院报,2020-11-20(8).
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  [14]邢会强.人脸识别的法律规制[J].比较法研究,2020(5):51-63.

  注释

  1在2015年以前,人脸识别还处于“1.0监控时代”,机器仅能够实现极简场景的1:1比对,识别率在十万分之一左右。到了“2.0识别智能时代”,深度学习的大范围使用使得机器突破了人眼的极限,机器开始代替人类做一些人类无法做到的事情,实现十亿级静态检索,百万级动态布控。2017年,全国公安依托依图人像大平台,破获案件数量达到10万件。而到了今天的“3.0数据智能时代”,人脸识别达到了千亿级的水平。可以用大数据技术将机器对世界的感知提升到对世界的认知,实现八千万动态布控,支持一万路摄像头实时归档,日均一亿张人脸自动更新,一年数据一秒处理返回,构建城市级人像围栏。参见辛闻:《依图科技人脸识别3.0赋能智慧安保》,载http://www.cpd.com.cn.cslg.naihes.cn/n30135868/n30136046/201901/t20190118_830160.html, 访问日期:2020年11月29日。
  2英国公民爱德华对南威尔士警署在公共场所利用人脸识别技术的合法性提出质疑:南威尔士警署利用该技术对过往的行人进行随机抓拍,并将抓拍的人脸图像与南威尔士警署数据库中的人脸图像样本进行比对以此确定警方监控名单上的人员。爱德华认为南威尔士警署的上述行为违反了《欧洲人权公约》以及英国《数据保护法》等。该案裁判结果是:英国高等法院驳回爱德华提出司法审查的请求后,爱德华向英国上诉法院提起上诉,英国上诉法院部分支持了爱德华的上诉请求,认为南威尔士警署的裁量权过大。参见宋建宝:《英国监管人脸识别技术的法律框架及其司法审查——基于“爱德华诉南威尔士警署”案的观察》,载《人民法院报》2020年11月20日,第8版。
  3如国内的 BJUT-3D人脸数据库、CAS-PEAL 人脸数据库,国外的 MIT人脸数据库、FERET 人脸数据库,它们基本上都是志愿者的人脸及在不同姿态、表情、光照下采集的。以MIT 媒体实验室为例,该实验选取了从1到16的人脸面部图像来考察特征向量个数对识别的影响。以光照(头顶上方、45 度、90 度)、摄像镜头尺度(全镜距、中镜距、小镜距)、旋转(正面、左旋 22.5 度、右旋 22.5 度)为参数,进行 KL 变换,得到 16 个特征向量,作为特征脸,共计432(16 乘以27)幅人脸。该实验表明,特征向量个数取得越多,识别准确率越高;当特征向量个数少于8时,得到的重构图像只是一个模糊的人脸图像,只具有人脸图像的共性,随着特征向量的增加,重构的图像更多地反映了人脸图像的具体特征,从而能够分辨出具体的人脸图像。
  4《中华人民共和国民法典》第一千零一十九条规定:任何组织或者个人不得以丑化、污损,或者利用信息技术手段伪造等方式侵害他人的肖像权。未经肖像权人同意,不得制作、使用、公开肖像权人的肖像,但是法律另有规定的除外。
  5《中华人民共和国刑事诉讼法》第一百零九条规定,立案的机关公安机关或者人民检察院发现犯罪事实或者犯罪嫌疑人,应当按照管辖范围,立案侦查。
  6是指办案单位送案后由技术民警接案并根据具体案情做好登记,比对后若有嫌疑人员(相似度较高人员),可出示相关报告并交至科室领导审批,科室领导审批后交至支队领导审批,支队领导审批后方可将结果交至办案单位。参见骆宏、陈德俊、孙晓、杨宁、路大为:《人脸识别技术在公安工作中的应用与推广——充分发挥人脸识别技术在侦查办案及民生服务中作用》,载《中国公共安全》2016年第11期,第129—132页。

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