Ansiktsigenkänning

Varför oss?

Ansiktsigenkänning är en biometrisk teknik med allt bredare användning och viktiga tillämpningar. I denna text får du veta hur tekniken fungerar, dess fördelar och nackdelar samt de säkerhets- och integritetsfrågor som omger dess användning.

Vad är ansiktsigenkänning?

Ansiktsigenkänning är en typ av biometrisk teknik som kan upptäcka mänskliga ansikten i ett digitalt fotografi eller videoinspelning genom att analysera pixelmönster. Tekniken kan användas för en-mot-en ansiktsverifiering för att ge fysisk eller virtuell åtkomst, eller i en-mot-många ansiktsidentifiering för att matcha ett okänt ansikte med ett känt ansikte i en databas.

Visste du?

Det första systemet för ansiktsigenkänning utvecklades på 1960-talet av Woody Bledsoe tillsammans med forskarna Helen Chan Wolf och Charles Bisson. Deras metod innebar att manuellt mäta och kartlägga ansiktsdrag, som avståndet mellan ögon och öron, för att skapa en databas för att jämföra fotografier.

Illustration av ansiktsigenkänning med textförklaring om biometrisk teknik för identitetsverifiering.

Viktiga insikter om ansiktsigenkänningsteknik

  • Ansiktsigenkänningsteknik (Facial Recognition Technology, FRT) analyserar pixelmönster i en digital bild för att identifiera närvaron av ett mänskligt ansikte.
  • FRT-programvara använder avståndet mellan ögonen och andra mått för att skapa en digital representation (ansiktsavtryck) av varje ansikte i en bild.
  • Ansiktsavtryck kan användas för att ge tillgång eller identifiera specifika individer i en folkmassa.
  • Träffsäkerheten för ansiktsigenkänningssystem kan variera beroende på algoritmerna de använder och datan som de tränats på.
  • Ansiktsigenkänningsprogram använder tillförlitlighetspoäng för att indikera sannolikheten att två bilder visar samma person.

Hur ansiktsigenkänning fungerar

Ansiktsigenkänningsteknik (FRT) använder datorseende för att analysera pixelmönster i en digital bild eller videoinspelning, identifiera mänskliga ansikten och skapa digitala representationer (ansiktsavtryck) för varje ansikte.

Vanligtvis innehåller varje ansiktsavtryck nodal data om längden eller bredden på näsan, avståndet mellan ögonen, djupet på ögonhålorna, kindbenens form och käklinens längd.

Diagram över ansiktsigenkänningsteknik som visar stegen inhämtning av ansiktsdata, digitalt avtryck, och databasjämförelse.

Datan kan användas för att identifiera en okänd person genom att jämföra ansiktsavtrycket med kända bilder i en databas. Den kan också användas för att verifiera en påstådd identitet genom att matcha en liveupptagning med en tidigare sparad bild i ett identitets- och åtkomsthanteringssystem (Identity and Access Management, IAM).

I applikationer i realtid kan “liveliness”-funktioner användas för att förhindra spoofing-attacker som försöker använda utskrivna foton eller deepfake-videor.

Resultaten från ansiktsigenkänning är probabilistiska, inte deterministiska. Tekniken använder tillförlitlighetspoäng för att bedöma sannolikheten att två bilder föreställer samma person.

Träffsäkerheten beror på flera faktorer, inklusive kvaliteten på bilden eller liveupptagningen som används för jämförelsen, kvaliteten på de djupinlärningsalgoritmer som används vid bildanalysen, samt kvaliteten på datan som algoritmerna tränats på. Begränsad träningsdata kan leda till felaktiga eller diskriminerande resultat som är partiska mot vissa demografiska grupper.

Användningsområden för ansiktsigenkänningssystem

Ansiktsigenkänningssystem kan användas för att identifiera närvaron av ett ansikte i en bild, verifiera en påstådd identitet eller matcha en bild av en okänd person med en bild av en känd person.

Populära användningsområden för mjukvara för ansiktsigenkänning inkluderar:

  • Skapande och verifiering av digitala ID:n
  • Taggning av foton på sociala medier
  • Sökning efter foton av specifika individer i ett fotobibliotek
  • Anpassning av annonser i offentliga miljöer
  • Hjälp att hitta en saknad person
  • Identifiering av kända brottslingar
  • Betalning för varor eller tjänster
  • Möjlig verifiering av en persons ålder

Exempel på ansiktsigenkänning

Populära ansiktsigenkänningsprogram och API:er inkluderar:

  • Microsoft Azure Face Service
  • Amazon Rekognition
  • Face++
  • Google Cloud Vision API
  • Clearview AI

Ansiktsigenkänning vs andra typer av biometrisk identifieringsteknik

Varje biometrisk metod har sina styrkor och svagheter, och valet av vilken biometrisk teknik som ska användas beror på det specifika användningsområdet. Till exempel är ansiktsigenkänningsteknik skalbar och kan implementeras på distans, men den är inte alltid helt exakt. I kontrast är fingeravtrycksläsare och irisigenkänning mycket noggranna men kräver närkontakt.

Multi-modal biometrik använder mer än en biometrisk teknik för att öka noggrannheten och ge ett extra lager av säkerhet. Denna strategi minskar inte bara risken för felaktiga matchningar, utan gör det även svårare för hotaktörer att manipulera systemet.

Säkerhets- och integritetsfrågor kring ansiktsigenkänning

Ansiktsigenkänningens förmåga att fungera passivt och på avstånd innebär både unika fördelar och integritetsutmaningar.

Dold datainsamling

Med digitala kameror i offentliga utrymmen och bilder som enkelt kan skrapas från sociala medier kan regeringar och företag samla in ansiktsdata utan att människor vet om det. Detta väcker frågor kring personlig integritet och medborgerliga rättigheter, särskilt om datan missbrukas av myndigheter eller privata företag.

Datasäkerhetsrisker

Säkerheten för ansiktsigenkänningsdata är avgörande. Om en databas blir komprometterad kan konsekvenserna vara allvarliga. Till skillnad från lösenord är ansiktsavtryck permanenta och kan inte ändras. Dagens system blir allt bättre på att hantera variationer i utseende och kan ofta känna igen individer trots förändringar som skägg, glasögon, viktfluktuationer eller ålder.

För- och nackdelar med ansiktsigenkänningsteknik

Fördelar pros

  • Stärker säker åtkomst
  • Hjälper till att spåra brottslingar
  • Verifierar resenärers identiteter
  • Automatiserar närvaro- och identifieringsuppgifter
  • Hjälper till att hitta saknade personer
  • Möjliggör automatisk taggning i foton

Nackdelar cons

  • Samlar in data utan samtycke
  • Möjliggör spårning utan samtycke
  • Minskar anonymiteten i offentliga miljöer
  • Ökar felmarginalen för vissa demografiska grupper
  • Riskerar identitetsstöld med ansiktsdata
  • Ökar kostnader för efterlevnad och underhåll

Slutsatsen om betydelsen av ansiktsigenkänning

Ansiktsigenkänning är ett kraftfullt verktyg för autentisering och verifiering, men det väcker också allvarliga frågor kring integritet, partiskhet och risk för missbruk.

Det vore ett misstag om definitioner av ansiktsigenkänning enbart förklarade teknikens möjligheter utan att undersöka behovet av standarder och reglering.

Vanliga frågor om ansiktsigenkänning

Vad är ansiktsigenkänning enkelt förklarat?

Hur fungerar ansiktsigenkänning?

Vad är ett exempel på ansiktsigenkänning?

Varför är ansiktsigenkänning olagligt?

Hur vet ansiktsigenkänning vem du är?

Relaterade termer

Margaret Rouse
Technology expert
Margaret Rouse
Teknikexpert

Margaret Rouse är en prisbelönt teknisk skribent och lärare som är känd för sin förmåga att förklara komplexa tekniska ämnen för en icke-teknisk affärspublik. Under de senaste tjugo åren har hennes förklaringar publicerats på TechTargets webbplatser och hon har citerats som en auktoritet i artiklar av New York Times, Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine och Discovery Magazine.Margarets idé om en rolig dag är att hjälpa IT- och affärsproffs att lära sig tala varandras högt specialiserade språk. Om du har ett förslag på en ny definition eller hur man kan förbättra en teknisk förklaring, vänligen maila Margaret eller kontakta…