兰德报告：切实规范执法部门使用面部识别技术

Facial Recognition

2023年2月15日，美国兰德公司官网发布《切实规范执法部门使用面部识别技术》报告，当前面部识别等远程生物识别技术正迅速发展，并用于警务工作，这将对立法者、政策制定者和刑事司法人员带来重大影响。本报告通过采访相关领域专家、对执法部门使用面部识别技术展开全国调研，总结了与面部识别技术推广相关的各种政策和观点。

研究背景

美国社会各界对执法部门和其他政府机构使用面部识别技术深感担忧。尽管面部识别技术可用来造福人类，但其潜在的风险也不容忽视。鉴于执法部门广泛使用面部识别技术，而其优势与风险又难以权衡，因此一些市区只是单纯禁止执法部门使用面部识别技术，并没有出台相关管理措施。基于此，本报告简要概述执法部门如何使用面部识别技术，并为决策者制定路线图，对各类不同用途的面部识别技术进行分类，区分不同的风险和益处。

人脸识别技术工作机制

人脸识别技术可用于验证和识别嫌疑人身份，监视疑似人员。其基于人工智能算法，具体过程分为人脸检测、图像预处理、特征提取和匹配识别四步。人脸检测在实际应用中主要用于人脸识别的预处理，即从输入图像中检测并提取人脸图像，标定出人脸的位置和大小。人脸检测获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，需要在人脸图像预处理部分对图像进行包括光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、滤波及锐化等处理。特征提取是人脸识别中最关键的一步，简单说它是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是要提取的特征。将提取到的待识别人脸特征与数据库中的人脸特征进行对比，根据相似度对人脸的身份信息进行判断。而这一过程又可以分为三大类：一对一验证，一对多辨认和多对多监视。

研究问题

1. 针对面部识别技术的不同用途，应制定怎样的管理政策？

2. 不同用途中面部识别技术的精准度有何差别？精准度对使用有何影响？

3. 存在哪些复杂的组织和程序问题？

研究发现

1. 美国联邦政府和各州政府在执法过程使用面部识别技术，但却没有相配套的法律法规来进行监管。

2. 鉴于脸部识别技术应用广泛，可利用该技术进行监控，这也是最令人担忧的一点。

3. 如何对执法部门使用面部识别技术进行监管？主要途径包括：缩小面部识别技术的使用范围；认真审查，确保严格执行相关法规。

4. 目前一些州在使用面部识别技术时需从外部得到授权，这可用来监督和审查执法部门如何行使收集和使用个人信息的权力。

5. 需要确定何时使用面部识别技术。

6. 需明晰相关监管政策和规定，并结合面部识别技术的实际应用情况，解决相关问题。

相关建议

1. 若执法部门误用面部识别技术或相关系统发生故障，会降低执法部门的公信力，应尽力减少潜在风险。

2. 为评估执法部门使用面部识别技术所引发的忧虑和其潜在好处，需要全面了解执法部门如何使用面部识别技术。

3. 应制定一套更为全面的标准，防止执法机构在使用面部识别技术时出现意外情况。

审核编辑 ：李倩