近期，“刷臉”成為了熱詞，人臉識別技術不斷進入大眾視野。蘋果新機ｉＰｈｏｎｅＸ具備“刷臉”解鎖功能，首個“刷臉”支付的商用試點在杭州一家肯德基餐廳開啟，一些銀行正嘗試啟用自動取款機“刷臉”取款功能，高鐵檢票、賓館入住也在使用“刷臉”技術……
資料圖：人臉識別技術（圖片來源：互聯(lián)網） 人臉識別已經在人們衣食住行的各個領域發(fā)力，迎來運用的“井噴期”，其中，金融和安防等行業(yè)成為應用先鋒領域。來自前瞻產業(yè)研究院的數據顯示，２０１６年我國人臉識別行業(yè)市場規(guī)模已超過１０億元，預計到２０２１年將達到５１億元左右。
“刷臉”時代帶來巨大市場
“隨著深度學習算法登場，人臉識別精度相比５年前已有大幅飛躍。”３６０公司副總裁、人工智能研究院院長顏水成說，各種設備拍攝人臉所提取的信息會結成數據對，而不斷積累的海量數據又成為反哺技術完善的“充足養(yǎng)料”。
螞蟻金服生物識別技術負責人陳繼東說，近年來得益于深度學習的迅速發(fā)展，可以基于神經網絡讓機器模擬出人類大腦的學習過程，并通過卷積神經網絡模型和海量的圖片數據進行訓練。生物識別從以前７０％、８０％的準確率提升至近兩年的９９．６％甚至９９．７％，已具備商用條件。同時，在支付場景中人臉識別技術的誤識率已經達到十萬分之一。
曠視科技副總裁謝憶楠表示，人臉識別技術主要有三大應用方向，一種為１：Ｎ認證，判斷某個體是否為特定群體中的一員，用于人員出入管理和城市安防，包括公安抓捕逃犯、小區(qū)門禁啟用刷臉系統(tǒng)，以及一些商家的ＶＩＰ管理等。
另一種為１：１認證，即證明本人與證件信息是統(tǒng)一的，主要應用于需要實名制驗證的場景。南航今年６月在河南南陽機場啟用的“刷臉登機”，武漢火車站和廣州南站啟用的“刷臉進站”，即屬于此類。
第三種是活體檢驗，證明是真人在操作業(yè)務，進而做賬戶許可授權。中信銀行的ＡＴＭ和移動客戶端可以進行遠程身份認證，海通證券可以遠程開戶，滴滴平臺則可以查驗駕駛者是否為注冊司機。
人臉識別正在慢慢從線上走到線下，在無人零售、快捷支付、酒店入住等場景中亮相。
商業(yè)應用場景不斷豐富
據了解，人臉識別技術在金融上的應用呈爆發(fā)式增長態(tài)勢。從我國自主研發(fā)的全球首臺具有人臉識別功能的ＡＴＭ機通過驗收，到互聯(lián)網企業(yè)螞蟻金服、京東、蘇寧等推出“刷臉支付”應用，再到傳統(tǒng)銀行如招商銀行試點人臉識別應用……支付、取款、貸款等金融領域的應用走到了其他領域應用的前面。
在今年９月舉行的蘋果新機發(fā)布會上，ｉＰｈｏｎｅＸ具備“刷臉”解鎖功能成為關注焦點，蘋果稱這一功能可運用到ＡｐｐｌｅＰａｙ；金融科技公司螞蟻金服與肯德基共同對外宣布“刷臉支付”進入商用試點階段，這是刷臉支付從線上走到線下，首次真正落地到商業(yè)場景的消費中。
在難度系數極高的城市安防領域，人臉識別也在大顯神通。以往人臉識別技術只能處理數百人級別的數據比對，但現(xiàn)在已經發(fā)展到上萬人甚至更高量級的數據比對，且突破拍攝角度不正、光線變化復雜、分辨率低等不利條件，幫助公安機關迅速抓捕逃犯。
據悉，人臉識別公司曠視科技已為多地公安系統(tǒng)提供實時警情數據服務，其中直接協(xié)助警方破獲案件１０３２起，抓獲、控制的在逃人員超２０００人。
業(yè)內人士表示，相比較而言，人臉識別最大的優(yōu)點在于“非接觸性”，這可以大大提升系統(tǒng)響應速度，提高使用便捷度，同時避免指紋等接觸式識別產生的疾病傳播等衛(wèi)生隱患。
此外，“非配合、非侵入”式特征，意味著可以在不需要使用者配合的情況下采集到數據，這有利于公安在安防等領域的應用。
技術準確度突破可期
專家認為，未來，人臉識別技術還會繼續(xù)突破。一方面，準確度、安全性會繼續(xù)提升，針對整容、雙胞胎等特殊情況的處理能力也在提升。另一方面，人臉識別能夠處理的數量級也會繼續(xù)擴大。當技術已經進步到可以在上億張照片的數據庫中提取、比對某張人臉時，則應用場景會逐步擴大。
業(yè)內人士認為，其中的技術關鍵在于通過不同臉部圖像上的特征關鍵點和面部表情網，找出彼此之間的關聯(lián)，最終判定這些圖像是否為同一個人。但人臉是變化的，不同角度、不同妝容都能影響特征關鍵點的抓取。
此外，“刷臉支付”是在線下公共設備和開放環(huán)境下進行，真實場景復雜多變，且安全性要求更高。
未來，生物識別技術將對人們的生活帶來哪些挑戰(zhàn)？
首先，“刷臉”如何確保精準度？在衡量人臉識別能力時，很多公司都會宣稱其準確率超過“９９％”。對此，商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人楊帆認為，這些準確度是在一定前置條件下取得的，但現(xiàn)實應用場景復雜多變，人群樣本更大，不同光線、姿態(tài)、分辨率等條件都可能給機器識別帶來困難。
“世界上沒有完美的技術，任何技術都是有錯誤率和瑕疵的，但是如果在特定的場景下，技術的準確度能夠滿足要求、錯誤帶來的風險可以承受，那它就是有價值的。”顏水成說。
其次，雙胞胎、過度化妝和整容能分辨嗎？顏水成表示，面對雙胞胎或者整容前后等特殊情況，機器能否識別，要看具體情況。比如整容幅度過大，機器無法識別是有可能的。此外，臉部信息也會隨著年齡增長而改變。如果到了機器無法識別的程度，使用者只需去系統(tǒng)更新臉部照片就可解決。
為提高識別率，不少應用場景都需要用戶采用除人臉識別技術以外的雙重驗證。陳繼東表示，交叉驗證方式進一步提升識別率，即使是雙胞胎也“判若兩人”。在金融等對誤識別率容忍極低的領域中，單一識別要素即使精準度再高也會有漏網之魚，因此需要結合多因子綜合驗證。“即便出現(xiàn)賬戶被冒用的極小概率事件，支付寶也會通過保險公司全額賠付。”
最后，用戶隱私如何保護？有專家指出，人臉特征與指紋、虹膜相比，是一個具有弱隱私的生物特征。例如，很多人都會發(fā)自拍照，也是相對公開的特征。
如何防范類似的隱私泄露風險？謝憶楠表示，曠視在采集到照片后會對照片進行脫敏處理，只提取照片特征，而非照片本身，即使這些特征在傳輸過程中被竊取，也無法還原出照片，過程是不可逆的。
陳繼東說，目前支付寶已經對人臉識別技術進行了加密、脫敏的技術防范，可以將人臉信息變成一個不可逆的數字信息，不能還原、比對。
相關行業(yè)標準有待完善
專家普遍認為，人臉識別技術的市場潛力巨大，技術要求高安全性、高準確率、高可用性、高實時性，但目前人臉識別技術還沒有一個行業(yè)標準，用戶隱私安全也亟待保障，建議制定并完善行業(yè)標準。
在中國科學院計算技術研究所研究員山世光看來，經過多年發(fā)展，人臉識別近幾年確實取得了突破式發(fā)展，但用戶隱私也值得關注，即用戶的照片是如何傳輸和保存的，有沒有在未經允許的情況下被保存或拷貝。相關應用如何設計人臉識別系統(tǒng)，確保用戶數據不被盜用，目前看起來還不明確。“人臉識別技術逐漸走向成熟，應用越來越多，人臉識別技術的各類標準，包括保護公民隱私的標準應盡快出臺。”山世光說。
華為集團從事模式識別的技術人員田女士說，人臉數據很難更改，“例如，我們不可能因為一次人臉數據被盜就去整容來更改我們獨有的生物密碼。因此，當下很多技術都在突破活體檢測，如用‘眨眨眼’‘張張口’來進一步確認”。
楊帆表示，人臉識別是一條很長的產業(yè)鏈，保護用戶隱私不僅需要依靠公司的自律，更需要在政府引導下建立起整個行業(yè)的統(tǒng)一標準，共同筑起保護用戶隱私的行業(yè)堤壩。
顏水成說，人臉識別更廣泛運用的基礎在于進一步提升識別準確率和安全性，而大量數據作為深度學習的養(yǎng)料是必不可少的。以后，人臉識別采集設備會越來越多，會積累大量的數據，但這些數據如果變成一個個數據孤島，就無法使人臉識別技術得到提升，建議在數據的共享和開放上加大引導力度，促進技術發(fā)展。（馬曉澄 張璇 汪奧娜）
轉自：中國高新技術產業(yè)導報
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