随着人工智能技术的发展，其技术在各行各业也有了广泛的应用，比如人脸识别就是其中一种比较成熟、而且比较广泛的应用。
近日，在太原一路口的红路灯下，设置了一块屏幕对闯红灯的行人进行曝光，曝光的内容不光是行人闯红灯下场的图像，还包括行人的身份证上的照片图像，既然行人的身份证照片都显示出来了，这意味着行人的个人信息，包括姓名、地址、身份证号码等都已经被掌握，甚至有些地方直接就把这些详细的信息都展示出来以作警示。
这是怎么实现的呢？从现场呈现出来的情况来看，采用的关键技术正是人脸识别。其实现原理是这样的——
第一步，通过摄像头将闯红灯的行人的图像信息采集下来；
第二步，通过人脸检测模型选取其中有用的信息，并利用人脸图像中的模式特征，实现人脸检测；
第三步，在得到初步的人脸检测结果后，通过人脸重塑模型，对人脸图像进行光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等预处理；而后通过人脸图像特征点提取出一个人的眼镜、表情等特征，将人脸特征进行向量化；
最后一步，将提取到对人脸图像的特征数据与数据库（比如，身份证信息库）中的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值（比如，95%），当相识度超过阈值时，输出匹配结果——从视频中一个陌生的、平凡的路人直接跟现实生活中一个真实的、鲜活的人挂上钩。
当然，这也不是什么创新性的应用了，人脸识别早就在安防方面发挥了巨大的作用，比如广泛流传的歌神张学友演唱会的“抓逃犯”功能，从去年五月份演唱会抓到第一名逃犯后，到18年年底，民警在张学友的多场演唱会上一共抓捕了46名逃犯，最多的一场一共抓获了多达8名逃犯。
通过人脸识别抓逃犯的原理跟抓闯红灯行人的原理几乎是一样的，只是比对的数据库不太一样，抓闯红灯行人比对的数据库是身份证信息库，而抓逃犯比对的数据库是逃犯信息数据库。
其实不光是张学友的演唱会具备抓逃犯功能，现在各地政府都在推进雪亮工程，在城市的大街小巷里布满了各式各样、或明或暗的摄像头，时刻在监控着城市公共空间里人们的行为，只要有犯罪行为发生，就会马上被监控捕捉并记录下来，而如果是记录在案的逃犯出现在摄像头前，也会迅速被发现，并作出警示。
人脸识别技术确实在维护公共秩序、保卫城市安全方面起到了很大的作用，这正是技术发展带来的福利，但是，我们在使用技术时还需警惕技术存在的缺陷，避免被有心的违法分子钻了空子。
比如，在不久前的世界智能大会上，周鸿祎就谈到，“人脸识别机器深度学习的算法是有先天的缺陷的，它是跟它训练的数据集有关，网络黑客们通过研究发现，只要给它一个从来没看见过的图案——比如，把一个奇怪的条纹打印在一个纸上，贴在自己的衣服上，然后摄像头看见这几个图像，就判断这个不是人，然后就不再对他做任何的人脸识别，就能“屏蔽”掉人脸识别系统，出入自由。”
而一旦这种小伎俩（技术bug）被犯罪分子掌握了，而我们的安防系统又过度依赖技术去保护大家安全，在这种情况下，人脸识别技术起到的就是一种反作用。
同时，我们还需要警惕我们过度对技术的依赖会把技术存在的缺陷的影响放大，比如当前人脸识别技术是有一定的错误率的，除了上述提到的特殊场景出错外，在正常的识别和比对过程中也有一定的错误率，虽然随着技术的完善，错误率一直在降低，但总不会完美，而如果随着人脸识别技术的应用面的扩大，比如，覆盖1亿人，假设技术错误率是百万分之一，那被“冤枉”的人也高达100人。
因此，我们要学会利用技术去达成我们的目的，同时也要清楚地知道，技术只是一种补充手段，它不能替代一切，至少现在不能。
