扫脸有什么风险？使用扫脸要知道的几件事！

说起来，最近搞个挺有意思的实践，就是那个“扫脸”的事儿。

起因：

是因为我住的小区，物业新上个人脸识别门禁，说是为安全。当时我就觉得这玩意儿有点悬，毕竟现在新闻上老说人脸信息泄露啥的，心里总觉得不踏实。

准备工作：

我就寻思着，要不自己也研究研究这人脸识别到底是怎么回事，看看有没有啥安全隐患。于是乎，就开始我的“扫脸”实践之旅。

• 查资料：在网上搜一大堆关于人脸识别的文章，什么算法、模型、SDK之类的，看得我头都大。不过大概也明白，人脸识别就是通过摄像头捕捉你的脸，然后提取特征，再跟数据库里的信息比对。
• 搞设备：光看理论不行，还得上手实操。我从网上淘个摄像头，又找台配置还行的电脑，准备搭建个简单的环境。
• 选工具：软件方面，我选Python，毕竟这玩意儿库多，资料也多，适合我这种半路出家的人。然后又找OpenCV和Face_recognition这两个库，一个是用来处理图像的，一个是用来做人脸识别的。

实践过程：

1. 环境搭建：

先把Python环境装然后用pip把OpenCV和Face_recognition装上。这步还算顺利，没遇到啥大坑。

2. 图像采集：

用OpenCV调用摄像头，写个简单的程序，可以把摄像头拍到的画面显示出来。然后又加个按钮，按下按钮就可以保存当前画面，也就是把我的脸给拍下来。

3. 人脸特征提取：

用Face_recognition库，把刚才拍下来的照片里的人脸特征提取出来。这个过程挺简单的，就几行代码搞定。

4. 人脸数据录入：

我建个文件夹，专门用来存放人脸数据。每拍一张照片，就提取一次特征，然后把特征数据保存到文件里。这样就相当于建立一个简单的人脸数据库。

5. 人脸识别：

再写个程序，摄像头实时捕捉画面，然后提取画面中的人脸特征，跟数据库里的特征数据进行比对。如果比对成功，就说明识别成功，就可以在画面上显示出我的名字。

遇到的问题：

1. 识别率不高：

刚开始的时候，识别率特别低，有时候我站在摄像头前，它愣是认不出来。后来发现，是因为光线太暗或者角度不对。调整光线和角度之后，识别率提高不少。

2. 误判：

有时候，我戴个帽子或者换个发型，它就认不出来。这说明人脸识别算法还是有局限性的，容易受到外界因素的干扰。

3. 速度慢：

识别速度有点慢，大概要等个一两秒才能识别出来。这主要是因为我的电脑配置不高，算法也比较简单。如果用更高级的算法和更好的硬件，速度应该会更快。

实现：

经过一番折腾，总算是把这个简单的“扫脸”系统给搞出来。虽然还有很多不足，但至少能实现基本的人脸识别功能。

这回实践让我对人脸识别有更深入的解。它确实很方便，但同时也存在一些安全隐患。我们在享受科技带来的便利的也要注意保护自己的个人信息。像那种强制收集人脸信息的行为，咱就得多个心眼，能拒绝就拒绝。

这回“扫脸”实践，还是挺有意义的。不仅学到新知识，还提高安全意识，感觉自己又进步一点点！