人臉識別（bié）技術助公安民警破案率提升200倍
榴莲视频黄色APP下载警用裝備（bèi）專賣店分享（xiǎng）消息：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（jī）iphoness X具備“刷臉”解鎖功能，並且可運用到Apple Pay以及各種需要身份驗證的App中（zhōng）；首（shǒu）個“刷臉”支付的商用（yòng）試點也在（zài）杭州一家肯德（dé）基餐廳開啟（qǐ）；一（yī）些銀行正嚐試啟用自動取款機“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：高中生靠臉吃飯。學生隻要在“刷臉器（qì）”前站一秒鍾，身份就會被（bèi）識別出來（lái）。
人臉識別已經在人們衣食住（zhù）行的各個領域發力（lì），迎來運用的“井噴期”，其中，金（jīn）融和安（ān）防等行（háng）業成為應用“先鋒”領域。隨著（zhe）人臉識（shí）別技術的商用場景不斷擴充，市場潛力巨大（dà），資本嗅到商機紛紛湧入。來自前瞻產業研究院的數（shù）據顯示，2016年我國人臉識別行業市場（chǎng）規（guī）模已（yǐ）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
刷臉進（jìn）站、刷臉取款、刷臉支付、刷（shuā）臉報到……隨著人臉識別技術的日漸成熟（shú），“刷臉”時代正在到來。在業內人士看來，人臉識別技術正在不斷突破各個行業應用的“閾值（zhí）”，帶來日趨豐富的應用場景。
“隨著深度學習算法登場，人臉識別精度相比五年前已有大幅飛躍。”360公司副總裁、人工智能研究院（yuàn）院長顏水成（chéng）說，各（gè）種設備拍攝人臉所（suǒ）提取的信息會結成數據對（duì），不（bú）斷積累的海量數（shù）據成為反哺技術（shù）完善的（de）“充足養料”。
螞蟻金服生物識別技術負責人陳（chén）繼東說，近年來（lái）得益（yì）於深度學（xué）習的迅速發展，我們可以（yǐ）基（jī）於（yú）神（shén）經網絡讓機器模（mó）擬出人類大腦的（de）學習過（guò）程，並（bìng）通過（guò）卷積神經網絡模型和海量（liàng）的圖片數據進行訓練（liàn）。生物識（shí）別從以（yǐ）前70%、80%的準確率提升至近兩年的99.6%甚至99.7%，具備商（shāng）用條件。同時，在支付場景中人臉識別技術的誤（wù）識率已經達到十萬分之一。
曠視科技副總裁謝憶楠告訴記者（zhě），人臉識別技術（shù）主要有三大應用方向（xiàng），一種為1：N認（rèn）證，判斷某個體是否為（wéi）特定群體中（zhōng）的一員，用於人員出入管理和城市（shì）安防（fáng），包（bāo）括公安抓（zhuā）捕逃犯、小（xiǎo）區門禁啟用刷臉係統（tǒng），以及一些商家的VIP管理等。
另一（yī）種為1：1認證，即證明本人與證件信息是統一的，主要應用於需要實名製驗證的場景。南航今年6月在河（hé）南南（nán）陽機場啟用的“刷臉登機”，武漢火車站和（hé）廣州（zhōu）南（nán）站啟用的“刷臉進站”，即屬於此類。
第三種是活體檢（jiǎn）驗，證明是真人在操作業務（wù），進而做賬戶許可（kě）授權。中信銀行的ATM和移動（dòng）客戶端可以進行遠程身份認證，海通證券可（kě）以遠程開戶（hù），滴滴平台（tái）則可以查驗駕駛者是否為注冊司（sī）機。
人（rén）臉識別正在慢慢從線上走到線下，在無人零售、快（kuài）捷支付、酒店入住等場景中亮相。資本看準其中（zhōng）的（de）商（shāng）機，紛紛入（rù）局。今年7月，商湯科技宣布（bù）完成4.1億美（měi）元B輪融資。上海依圖科技與北京（jīng）曠視科技完成了C輪融資，金（jīn）額分別（bié）為3.8億元（yuán）人民幣與（yǔ）1億美（měi）元。來自前瞻產業研究（jiū）院的數據顯示，2016年我國人臉識別行業市場規模已（yǐ）超過10億元（yuán），預（yù）計到2021年將達到51億（yì）元左右。
商業應用場景不斷豐富
《經濟參考報》記者了解到，人臉識別技術在金融上的應用呈爆發式增長態勢。從（cóng）我國（guó）自主研發的全球首台具有人臉識別功能的ATM機通過驗收，到互聯網企業（yè）螞蟻金服、京東、蘇寧等推出“刷臉支付”應用，再到（dào）傳統（tǒng）銀行如招商銀行試點人臉識別應用……支付、取款（kuǎn）、貸款（kuǎn）等（děng）金融領域的應用走到（dào）了其（qí）他領域應用的前麵。
今年9月，“刷臉”在金融上的應用賺足了眼球。在蘋果新機發布會上，iphoness X具備“刷臉”解鎖功能成為了關注焦點，蘋果（guǒ）稱這一功能可運用到Apple Pay；金（jīn）融科技公司螞蟻金服與（yǔ）肯德基共同對外宣布“刷（shuā）臉支付”進入商用試點階段，這是刷臉支付從線上走到線下（xià），首次真正落地到商業場景的（de）消費中。
在杭州萬象城肯德基的KPRO餐廳裏，《經濟參考報》記者看到不少消費（fèi）者（zhě）嚐試了“刷臉（liǎn）支付”：在自助點餐機上選好餐，進入支付頁麵，可選擇繼支付寶、微信（xìn）移動支付選項後的新選項“刷臉（liǎn）支付”，然（rán）後進行人臉識別，大（dà）約需要1-2秒，再輸入（rù）與支付寶賬號綁定的手機號，確認後（hòu）即可支付（fù），過程不到10秒。
在難度係數極高的城（chéng）市安防領（lǐng）域，人臉識（shí）別也在大顯神通。以往人臉識別技術隻能處理數（shù）百人級別的數據比對，但現在已經發展到上萬人甚至更高量級的數據比對（duì），且突破拍攝角度不正、光線變（biàn）化複雜、分辨率低等不利條件，幫助公安機關迅速抓捕逃犯。
記（jì）者獲悉，人臉識別公（gōng）司曠（kuàng）視科技已為多地公安係統提供了實時警情數據服務，其中直接協助警方破獲案件（jiàn）1032起，抓獲、控製的在逃（táo）人員超2000人。重（chóng）慶市某公安分局使用商湯科技的人像比對係（xì）統，在40個工作日內辨（biàn）認出（chū）69名嫌疑人，相比人工效率提升200倍。
在人臉（liǎn）識別技術到來之前，指紋識別、虹膜識別等生物特征識別方式已經在生活中得到廣泛運（yùn）用。不（bú）過受（shòu）訪（fǎng）人（rén）士表示，相（xiàng）比較而言，人臉識別最大的優點在於“非接觸性”，這可以大大提升係統響應速度，提高使用便捷度，同時避免指（zhǐ）紋等接觸式識別產生的疾病傳播等衛生隱患。
此外，“非配合、非（fēi）侵入”式特征，意味著可以在不（bú）需要使用者配合的情況下采集到數據，這有利於公安在安防等領域的應用。
人臉識別技術還越來越用於娛樂。麵（miàn）部識別解鎖功能成為平板電腦（nǎo）“賣（mài）點”、智（zhì）能相冊可通過識別人臉進（jìn）行照片分類、“美顏”類APP自動識別人臉並為其“化妝”……例如，一款火爆的“FACE U”軟件（jiàn），可以（yǐ）將用（yòng）戶頭像“變成（chéng）”大聖、兔子等形象，與朋友（yǒu）圈、微博（bó）等社交平（píng）台（tái）的朋友互動。
業內人士認為，智能家居將會是未來人臉識別的應用場景之一，智能（néng）防盜門在主人站在門口（kǒu）時才會打開，智（zhì）能（néng）電視能識別你是（shì）誰，並推送給你常看的節目，甚（shèn）至服務機器（qì）人也可以（yǐ）根據對象身份的不同提供（gòng）相（xiàng）應的服務。未來人臉識別技術會（huì）讓用戶信息的深度挖掘成為可能，商（shāng）家可以對會員的購買行為進行分析，進而有針對性地安排商（shāng）業（yè）布局或促銷活動。
技術準確度突破可期
專（zhuān）家認為，未來，人臉識別技（jì）術還會繼續突破。一方麵（miàn），準確度、安全性會繼續提（tí）升，針對整（zhěng）容、雙胞胎（tāi）等特殊情況的處（chù）理能力也在（zài）提升（shēng）。另一方麵，人（rén）臉識別能夠處理（lǐ）的數量級也會（huì）繼續擴大。當（dāng）技術已經進步到（dào）可以在上億張照（zhào）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。
據顏水成介紹，通常（cháng）人臉識別包含以下環節（jiē）：相機或者專業設備先采集到圖（tú）片，人臉檢測技術定位圖片中的人臉，然後（hòu）從中再定位諸如眼角、鼻尖、嘴角、臉部輪廓線等特征，進（jìn）行包括光線補償或（huò）者遮擋（dǎng）物剔除等（děng）校正。再用深度學習算法進行身份特征提取，跟數據（jù）庫中的（de）人臉特征做比（bǐ）對，以識別人（rén）臉身份。
業（yè）內人士認為，其中的技術關鍵在於（yú）通過不同臉部圖（tú）像上的特征關鍵點和麵（miàn）部表情網，找出彼（bǐ）此之間的關（guān）聯，最終判定（dìng）這些圖像是否為同一個人。但人臉（liǎn）是變（biàn）化（huà）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（zài）線下公共設備和開放環境下進行，真實場景（jǐng）複雜多變，且安全性要（yào）求更高。生物識別技術對人們的生活帶來更多便利還是挑（tiāo）戰？
疑惑一：“刷臉”如何確保精準（zhǔn）度？
在衡量人臉識（shí）別能力時，很多公司（sī）都會（huì）宣稱其準確率超（chāo）過“99%”。對此，長期研究機器（qì）學習的西安交（jiāo）通大學電信學院特聘教授、國家“千人計劃”專家龔怡宏表示，這裏的準確率（lǜ）指的是在一些（xiē）世界知名人臉數據庫比對中取得的成績，但在現實運用中，這（zhè）種準確度要大打折扣。
商湯科技聯合創始人（rén）楊帆也認為，這（zhè）些準確（què）度是在一定前置（zhì）條件下取得的，但（dàn）現實應（yīng）用場景（jǐng）複雜多變，人群樣本更大，不同光（guāng）線、姿態、分辨率等條件都（dōu）可能給（gěi）機器識別帶來困難。
不過，這也不代表（biǎo）技術要達到100%準（zhǔn）確（què）率才可以使用。“世界上沒有完美的技術，任（rèn）何技術都是有錯（cuò）誤率和（hé）瑕疵的，但是如（rú）果在特定的場景下，技術（shù）的準確度能夠滿足要（yào）求、錯誤帶來的（de）風險可以承受，那它就是有價值的。”顏水成說。
蘋果方麵介紹，新機（jī）iphoness X的麵容ID功（gōng）能利用由點陣投影器、紅外鏡頭（tóu）和泛光感應元件組成的先進原（yuán）深感攝像頭係統（tǒng），在A11仿生強勁動力（lì）的支持下可繪製麵譜並識別麵容。該功能會投射30000多個肉眼不可見的紅外光點，然後將（jiāng）得到的紅外圖像和點陣圖案傳（chuán）輸（shū）給神經網絡（luò），創建用戶臉部的數學模型，再將這些數據發送至安全隔區，以（yǐ）確認數據是否匹配。而（ér）且，用戶的樣貌隨（suí）著時間而改變，技術（shù）也能隨（suí）之進行調整適應。
螞蟻金服介紹，支（zhī）付寶在肯德基KPRO的點（diǎn）餐機上配備了3D紅外深度攝像頭（tóu），在（zài）進行人臉識別前，會通過軟硬（yìng）件結合的方法進行活體檢測，來判斷（duàn）采集到的人（rén）臉（liǎn）是否（fǒu）是照片、視頻或（huò）者（zhě）軟（ruǎn）件模擬生（shēng）成（chéng）的，避免各種人臉偽造帶來的身份冒用情況。
疑惑二：雙（shuāng）胞胎、過度化妝和整容能分辨嗎？
“人臉的角度、光線、表情、年齡、化（huà）妝、遮（zhē）擋（dǎng）、照片質量等（děng）會影響我們的判斷（duàn），並且隨著（zhe）數據庫樣本（běn）增大，兩個不同人長得像的概率會快（kuài）速上（shàng）升。”陳繼東提出了生物識別技術麵臨的難題，不過，他認（rèn）為深度學習會讓計（jì）算機更聰明，能克服這些（xiē）困難。
顏水成表（biǎo）示，麵對雙胞胎或者（zhě）整容前後（hòu）等特殊情況，機器能否（fǒu）識別（bié），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（líng）增長而改變。如果到了機器無法識別的程度，使用者（zhě）隻需去係統（tǒng）更新臉部照片就可解決。
為了（le）提高識（shí）別率，不少應用場（chǎng）景都需要用戶采用除人臉識別技術外（wài）的雙重驗證。陳繼東表示，交叉驗證方式進一步提（tí）升識別率，即使是雙胞胎也“判若兩人”。在金（jīn）融等對誤識別率容忍極低的（de）領域中，單一識別要素即使精準度再高仍（réng）然會有漏（lòu）網之（zhī）魚，因此需要結合多因子綜合驗證（zhèng）。目前人臉識別準確率已遠超（chāo）肉眼，而（ér）且（qiě）有活體檢測算法來判斷采集到的人臉信（xìn）息是否為照片、視頻等冒充。“即（jí）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。”
疑惑三：用戶隱私如何保護？
有（yǒu）專家（jiā）指出，人臉特征與指紋、虹膜相比，是一個具有弱隱私的（de）生物特征。例如，很多人都會（huì）發自拍照，也是相對公開的特征。如何保證用戶（hù）數據安全尤（yóu）為關鍵。
據媒體報道，在一個名為“你的臉就是大（dà）數據”的項目中，俄羅斯攝影師葉戈爾·茨（cí）韋特科夫在聖（shèng）彼得堡用了6周時間拍攝100名地鐵乘客的人臉照片，之後利用人（rén）臉識別工具比對俄羅斯（sī）最大（dà）社交網站VK(VKontakte)上的5500萬用戶，找到了大約70名（míng）乘（chéng）客的個人資料。
如何（hé）防範類似的隱（yǐn）私（sī）泄露風險（xiǎn）？曠視科技副總裁謝（xiè）憶（yì）楠表示，曠視在采集到照片後會對照片進行（háng）脫敏（mǐn）處理（lǐ），隻提取照（zhào）片特征，而非照片本身，即使這些特征（zhēng）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（shù）防範，可以將人（rén）臉信息變成一個不可逆的數字信息，不能還原、比對。
蘋果方麵介紹，其所有保存的麵容信息（xī）都被保護在安全隔區（qū）內（nèi），以確保（bǎo）數據安全無虞。同時，所有處理都在設備上進行，不會（huì）發生在雲端，以充分保護用戶隱私。麵容ID隻有在用戶注視iphoness X時才會為它解鎖，並采用特別設計，可防止被照片或麵具假冒的人臉欺騙。
相關行業標準有待完善
專家普遍認為，人臉識別技術的市場潛力巨大，技術要求高（gāo）安全性、高準（zhǔn）確率、高可用性、高實時性，但目（mù）前人臉（liǎn）識別技術還（hái）沒有（yǒu）一個行業標準，用戶隱私安（ān）全也亟待保障（zhàng），建議製定並完善行業標準。
在中科院計算技術研究所研究員山世光看（kàn）來，經過多年發（fā）展，人臉識別近幾年確實取得了突破式發展，完成了一些以前（qián）“不可能完成的任務”。但用戶隱私也值得關（guān）注（zhù），即用戶的照片是如何傳（chuán）輸和保存的，有沒有（yǒu）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係統，確保用戶數據不被盜用，目前（qián）看起來還不明確。“人（rén）臉識別技術逐漸走（zǒu）向成熟，應用越來越多，人臉識（shí）別技術的各類標準，包括保護公（gōng）民隱私的標（biāo）準應盡快出台。”山世光說。
華為（wéi）集團從（cóng）事模（mó）式識別的技術人員田女（nǚ）士說，人臉數據（jù）很難更改，“例如，我們不可能因為一次人（rén）臉數據被盜就去整容（róng）來更改我們獨有的生物密碼。因此，當下很多技術都在突破（pò）活（huó）體檢測，如用‘眨眨眼’‘張張口’來進一（yī）步（bù）確認”。
楊帆表示，人臉識別（bié）是一條很長的產業鏈，保護用戶隱私不僅需要靠公（gōng）司的自律，更需要（yào）在政府（fǔ）引導下建立起整個行業（yè）的統一標準，共同築起保護用戶隱（yǐn）私的行業堤壩。
顏水成說，人臉識（shí）別更廣泛（fàn）運用（yòng）的（de）基礎在於進一步提升識別準確（què）率和（hé）安全性，而（ér）大量（liàng）數據作（zuò）為深度學習的養料是必不可少的。以後，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（yī）個個（gè）數據孤（gū）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（shàng）加大引導力度，促進技（jì）術發展。
金（jīn）輝警用裝備專賣店銷售顧問提（tí）示，榴莲视频黄色APP下载警用裝備專賣店隸屬榴莲视频黄色APP下载警用（yòng）裝備有限公司，本公司是一家專業生產和（hé）對（duì）公安執法單位銷售警用安保裝備、警用服裝和交通（tōng）用品的（de）製造和經銷型企業，本公司專業提供交警執勤儀器，交警專用酒精測試儀，道路路障，阻車釘（dìng），警用指揮棒，警察反光錐等，警用製式（shì）皮衣，警察錢包，警用禮品類，警察99式常服，警服春秋執勤服、警察夏短袖執勤（qín）服、警用夏季（jì）長袖（xiù）衫，警察冬執（zhí）勤服，警察防寒大（dà）衣，交警（jǐng）反光大衣（yī），警（jǐng）察催淚器、二（èr）級（jí）防彈衣、三級防彈衣（yī）、單（dān）警執勤（qín）執法記錄儀、警用頭盔係列、警（jǐng）用（yòng）無人偵察機（jī）、警（jǐng）用皮帶、武裝裝備，警車貼紙，警車警報器，警車配件，高檔警務禮品等一直是全（quán）國各公（gōng）安院校和全國3000個基層派出所的合作夥伴和供應商，產品質量符合部級標準，種（zhǒng）類齊全乃行業領先。
迎接公安隊伍改革及十三五規劃綱要，榴莲视频黄色APP下载（huī）公司繼續跟隨黨的路線方針走科技（jì）強警道路。經過多年的發展，本公司在安保、警用服裝研發、新型警（jǐng）用小型裝備專利技術、警察禮儀紀念產品（pǐn）設計和製作都（dōu）是行業占有率高，經過（guò）多年的市場發展我們有著寶貴的市場經驗和客戶群（qún）體。展望未（wèi）來，我（wǒ）們將不斷的加大服務力度和（hé）研發（fā）力（lì）度，打（dǎ）造警用裝備強（qiáng）警理念。
人臉識別已經在人們衣食住（zhù）行的各個領域發力（lì），迎來運用的“井噴期”，其中，金（jīn）融和安（ān）防等行（háng）業成為應用“先鋒”領域。隨著（zhe）人臉識（shí）別技術的商用場景不斷擴充，市場潛力巨大（dà），資本嗅到商機紛紛湧入。來自前瞻產業研究院的數（shù）據顯示，2016年我國人臉識別行業市場（chǎng）規（guī）模已（yǐ）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
刷臉進（jìn）站、刷臉取款、刷臉支付、刷（shuā）臉報到……隨著人臉識別技術的日漸成熟（shú），“刷臉”時代正在到來。在業內人士看來，人臉識別技術正在不斷突破各個行業應用的“閾值（zhí）”，帶來日趨豐富的應用場景。
“隨著深度學習算法登場，人臉識別精度相比五年前已有大幅飛躍。”360公司副總裁、人工智能研究院（yuàn）院長顏水成（chéng）說，各（gè）種設備拍攝人臉所（suǒ）提取的信息會結成數據對（duì），不（bú）斷積累的海量數（shù）據成為反哺技術（shù）完善的（de）“充足養料”。
螞蟻金服生物識別技術負責人陳（chén）繼東說，近年來（lái）得益（yì）於深度學（xué）習的迅速發展，我們可以（yǐ）基（jī）於（yú）神（shén）經網絡讓機器模（mó）擬出人類大腦的（de）學習過（guò）程，並（bìng）通過（guò）卷積神經網絡模型和海量（liàng）的圖片數據進行訓練（liàn）。生物識（shí）別從以（yǐ）前70%、80%的準確率提升至近兩年的99.6%甚至99.7%，具備商（shāng）用條件。同時，在支付場景中人臉識別技術的誤（wù）識率已經達到十萬分之一。
曠視科技副總裁謝憶楠告訴記者（zhě），人臉識別技術（shù）主要有三大應用方向（xiàng），一種為1：N認（rèn）證，判斷某個體是否為（wéi）特定群體中（zhōng）的一員，用於人員出入管理和城市（shì）安防（fáng），包（bāo）括公安抓（zhuā）捕逃犯、小（xiǎo）區門禁啟用刷臉係統（tǒng），以及一些商家的VIP管理等。
另一（yī）種為1：1認證，即證明本人與證件信息是統一的，主要應用於需要實名製驗證的場景。南航今年6月在河（hé）南南（nán）陽機場啟用的“刷臉登機”，武漢火車站和（hé）廣州（zhōu）南（nán）站啟用的“刷臉進站”，即屬於此類。
第三種是活體檢（jiǎn）驗，證明是真人在操作業務（wù），進而做賬戶許可（kě）授權。中信銀行的ATM和移動（dòng）客戶端可以進行遠程身份認證，海通證券可（kě）以遠程開戶（hù），滴滴平台（tái）則可以查驗駕駛者是否為注冊司（sī）機。
人（rén）臉識別正在慢慢從線上走到線下，在無人零售、快（kuài）捷支付、酒店入住等場景中亮相。資本看準其中（zhōng）的（de）商（shāng）機，紛紛入（rù）局。今年7月，商湯科技宣布（bù）完成4.1億美（měi）元B輪融資。上海依圖科技與北京（jīng）曠視科技完成了C輪融資，金（jīn）額分別（bié）為3.8億元（yuán）人民幣與（yǔ）1億美（měi）元。來自前瞻產業研究（jiū）院的數據顯示，2016年我國人臉識別行業市場規模已（yǐ）超過10億元（yuán），預（yù）計到2021年將達到51億（yì）元左右。
商業應用場景不斷豐富
《經濟參考報》記者了解到，人臉識別技術在金融上的應用呈爆發式增長態勢。從（cóng）我國（guó）自主研發的全球首台具有人臉識別功能的ATM機通過驗收，到互聯網企業（yè）螞蟻金服、京東、蘇寧等推出“刷臉支付”應用，再到（dào）傳統（tǒng）銀行如招商銀行試點人臉識別應用……支付、取款（kuǎn）、貸款（kuǎn）等（děng）金融領域的應用走到（dào）了其（qí）他領域應用的前麵。
今年9月，“刷臉”在金融上的應用賺足了眼球。在蘋果新機發布會上，iphoness X具備“刷臉”解鎖功能成為了關注焦點，蘋果（guǒ）稱這一功能可運用到Apple Pay；金（jīn）融科技公司螞蟻金服與（yǔ）肯德基共同對外宣布“刷（shuā）臉支付”進入商用試點階段，這是刷臉支付從線上走到線下（xià），首次真正落地到商業場景的（de）消費中。
在杭州萬象城肯德基的KPRO餐廳裏，《經濟參考報》記者看到不少消費（fèi）者（zhě）嚐試了“刷臉（liǎn）支付”：在自助點餐機上選好餐，進入支付頁麵，可選擇繼支付寶、微信（xìn）移動支付選項後的新選項“刷臉（liǎn）支付”，然（rán）後進行人臉識別，大（dà）約需要1-2秒，再輸入（rù）與支付寶賬號綁定的手機號，確認後（hòu）即可支付（fù），過程不到10秒。
在難度係數極高的城（chéng）市安防領（lǐng）域，人臉識（shí）別也在大顯神通。以往人臉識別技術隻能處理數（shù）百人級別的數據比對，但現在已經發展到上萬人甚至更高量級的數據比對（duì），且突破拍攝角度不正、光線變（biàn）化複雜、分辨率低等不利條件，幫助公安機關迅速抓捕逃犯。
記（jì）者獲悉，人臉識別公（gōng）司曠（kuàng）視科技已為多地公安係統提供了實時警情數據服務，其中直接協助警方破獲案件（jiàn）1032起，抓獲、控製的在逃（táo）人員超2000人。重（chóng）慶市某公安分局使用商湯科技的人像比對係（xì）統，在40個工作日內辨（biàn）認出（chū）69名嫌疑人，相比人工效率提升200倍。
在人臉（liǎn）識別技術到來之前，指紋識別、虹膜識別等生物特征識別方式已經在生活中得到廣泛運（yùn）用。不（bú）過受（shòu）訪（fǎng）人（rén）士表示，相（xiàng）比較而言，人臉識別最大的優點在於“非接觸性”，這可以大大提升係統響應速度，提高使用便捷度，同時避免指（zhǐ）紋等接觸式識別產生的疾病傳播等衛生隱患。
此外，“非配合、非（fēi）侵入”式特征，意味著可以在不（bú）需要使用者配合的情況下采集到數據，這有利於公安在安防等領域的應用。
人臉識別技術還越來越用於娛樂。麵（miàn）部識別解鎖功能成為平板電腦（nǎo）“賣（mài）點”、智（zhì）能相冊可通過識別人臉進（jìn）行照片分類、“美顏”類APP自動識別人臉並為其“化妝”……例如，一款火爆的“FACE U”軟件（jiàn），可以（yǐ）將用（yòng）戶頭像“變成（chéng）”大聖、兔子等形象，與朋友（yǒu）圈、微博（bó）等社交平（píng）台（tái）的朋友互動。
業內人士認為，智能家居將會是未來人臉識別的應用場景之一，智能（néng）防盜門在主人站在門口（kǒu）時才會打開，智（zhì）能（néng）電視能識別你是（shì）誰，並推送給你常看的節目，甚（shèn）至服務機器（qì）人也可以（yǐ）根據對象身份的不同提供（gòng）相（xiàng）應的服務。未來人臉識別技術會（huì）讓用戶信息的深度挖掘成為可能，商（shāng）家可以對會員的購買行為進行分析，進而有針對性地安排商（shāng）業（yè）布局或促銷活動。
技術準確度突破可期
專（zhuān）家認為，未來，人臉識別技（jì）術還會繼續突破。一方麵（miàn），準確度、安全性會繼續提（tí）升，針對整（zhěng）容、雙胞胎（tāi）等特殊情況的處（chù）理能力也在（zài）提升（shēng）。另一方麵，人（rén）臉識別能夠處理（lǐ）的數量級也會（huì）繼續擴大。當（dāng）技術已經進步到（dào）可以在上億張照（zhào）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。
據顏水成介紹，通常（cháng）人臉識別包含以下環節（jiē）：相機或者專業設備先采集到圖（tú）片，人臉檢測技術定位圖片中的人臉，然後（hòu）從中再定位諸如眼角、鼻尖、嘴角、臉部輪廓線等特征，進（jìn）行包括光線補償或（huò）者遮擋（dǎng）物剔除等（děng）校正。再用深度學習算法進行身份特征提取，跟數據（jù）庫中的（de）人臉特征做比（bǐ）對，以識別人（rén）臉身份。
業（yè）內人士認為，其中的技術關鍵在於（yú）通過不同臉部圖（tú）像上的特征關鍵點和麵（miàn）部表情網，找出彼（bǐ）此之間的關（guān）聯，最終判定（dìng）這些圖像是否為同一個人。但人臉（liǎn）是變（biàn）化（huà）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（zài）線下公共設備和開放環境下進行，真實場景（jǐng）複雜多變，且安全性要（yào）求更高。生物識別技術對人們的生活帶來更多便利還是挑（tiāo）戰？
疑惑一：“刷臉”如何確保精準（zhǔn）度？
在衡量人臉識（shí）別能力時，很多公司（sī）都會（huì）宣稱其準確率超（chāo）過“99%”。對此，長期研究機器（qì）學習的西安交（jiāo）通大學電信學院特聘教授、國家“千人計劃”專家龔怡宏表示，這裏的準確率（lǜ）指的是在一些（xiē）世界知名人臉數據庫比對中取得的成績，但在現實運用中，這（zhè）種準確度要大打折扣。
商湯科技聯合創始人（rén）楊帆也認為，這（zhè）些準確（què）度是在一定前置（zhì）條件下取得的，但（dàn）現實應（yīng）用場景（jǐng）複雜多變，人群樣本更大，不同光（guāng）線、姿態、分辨率等條件都（dōu）可能給（gěi）機器識別帶來困難。
不過，這也不代表（biǎo）技術要達到100%準（zhǔn）確（què）率才可以使用。“世界上沒有完美的技術，任（rèn）何技術都是有錯（cuò）誤率和（hé）瑕疵的，但是如（rú）果在特定的場景下，技術（shù）的準確度能夠滿足要（yào）求、錯誤帶來的（de）風險可以承受，那它就是有價值的。”顏水成說。
蘋果方麵介紹，新機（jī）iphoness X的麵容ID功（gōng）能利用由點陣投影器、紅外鏡頭（tóu）和泛光感應元件組成的先進原（yuán）深感攝像頭係統（tǒng），在A11仿生強勁動力（lì）的支持下可繪製麵譜並識別麵容。該功能會投射30000多個肉眼不可見的紅外光點，然後將（jiāng）得到的紅外圖像和點陣圖案傳（chuán）輸（shū）給神經網絡（luò），創建用戶臉部的數學模型，再將這些數據發送至安全隔區，以（yǐ）確認數據是否匹配。而（ér）且，用戶的樣貌隨（suí）著時間而改變，技術（shù）也能隨（suí）之進行調整適應。
螞蟻金服介紹，支（zhī）付寶在肯德基KPRO的點（diǎn）餐機上配備了3D紅外深度攝像頭（tóu），在（zài）進行人臉識別前，會通過軟硬（yìng）件結合的方法進行活體檢測，來判斷（duàn）采集到的人（rén）臉（liǎn）是否（fǒu）是照片、視頻或（huò）者（zhě）軟（ruǎn）件模擬生（shēng）成（chéng）的，避免各種人臉偽造帶來的身份冒用情況。
疑惑二：雙（shuāng）胞胎、過度化妝和整容能分辨嗎？
“人臉的角度、光線、表情、年齡、化（huà）妝、遮（zhē）擋（dǎng）、照片質量等（děng）會影響我們的判斷（duàn），並且隨著（zhe）數據庫樣本（běn）增大，兩個不同人長得像的概率會快（kuài）速上（shàng）升。”陳繼東提出了生物識別技術麵臨的難題，不過，他認（rèn）為深度學習會讓計（jì）算機更聰明，能克服這些（xiē）困難。
顏水成表（biǎo）示，麵對雙胞胎或者（zhě）整容前後（hòu）等特殊情況，機器能否（fǒu）識別（bié），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（líng）增長而改變。如果到了機器無法識別的程度，使用者（zhě）隻需去係統（tǒng）更新臉部照片就可解決。
為了（le）提高識（shí）別率，不少應用場（chǎng）景都需要用戶采用除人臉識別技術外（wài）的雙重驗證。陳繼東表示，交叉驗證方式進一步提（tí）升識別率，即使是雙胞胎也“判若兩人”。在金（jīn）融等對誤識別率容忍極低的（de）領域中，單一識別要素即使精準度再高仍（réng）然會有漏（lòu）網之（zhī）魚，因此需要結合多因子綜合驗證（zhèng）。目前人臉識別準確率已遠超（chāo）肉眼，而（ér）且（qiě）有活體檢測算法來判斷采集到的人臉信（xìn）息是否為照片、視頻等冒充。“即（jí）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。”
疑惑三：用戶隱私如何保護？
有（yǒu）專家（jiā）指出，人臉特征與指紋、虹膜相比，是一個具有弱隱私的（de）生物特征。例如，很多人都會（huì）發自拍照，也是相對公開的特征。如何保證用戶（hù）數據安全尤（yóu）為關鍵。
據媒體報道，在一個名為“你的臉就是大（dà）數據”的項目中，俄羅斯攝影師葉戈爾·茨（cí）韋特科夫在聖（shèng）彼得堡用了6周時間拍攝100名地鐵乘客的人臉照片，之後利用人（rén）臉識別工具比對俄羅斯（sī）最大（dà）社交網站VK(VKontakte)上的5500萬用戶，找到了大約70名（míng）乘（chéng）客的個人資料。
如何（hé）防範類似的隱（yǐn）私（sī）泄露風險（xiǎn）？曠視科技副總裁謝（xiè）憶（yì）楠表示，曠視在采集到照片後會對照片進行（háng）脫敏（mǐn）處理（lǐ），隻提取照（zhào）片特征，而非照片本身，即使這些特征（zhēng）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（shù）防範，可以將人（rén）臉信息變成一個不可逆的數字信息，不能還原、比對。
蘋果方麵介紹，其所有保存的麵容信息（xī）都被保護在安全隔區（qū）內（nèi），以確保（bǎo）數據安全無虞。同時，所有處理都在設備上進行，不會（huì）發生在雲端，以充分保護用戶隱私。麵容ID隻有在用戶注視iphoness X時才會為它解鎖，並采用特別設計，可防止被照片或麵具假冒的人臉欺騙。
相關行業標準有待完善
專家普遍認為，人臉識別技術的市場潛力巨大，技術要求高（gāo）安全性、高準（zhǔn）確率、高可用性、高實時性，但目（mù）前人臉（liǎn）識別技術還（hái）沒有（yǒu）一個行業標準，用戶隱私安（ān）全也亟待保障（zhàng），建議製定並完善行業標準。
在中科院計算技術研究所研究員山世光看（kàn）來，經過多年發（fā）展，人臉識別近幾年確實取得了突破式發展，完成了一些以前（qián）“不可能完成的任務”。但用戶隱私也值得關（guān）注（zhù），即用戶的照片是如何傳（chuán）輸和保存的，有沒有（yǒu）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係統，確保用戶數據不被盜用，目前（qián）看起來還不明確。“人（rén）臉識別技術逐漸走（zǒu）向成熟，應用越來越多，人臉識（shí）別技術的各類標準，包括保護公（gōng）民隱私的標（biāo）準應盡快出台。”山世光說。
華為（wéi）集團從（cóng）事模（mó）式識別的技術人員田女（nǚ）士說，人臉數據（jù）很難更改，“例如，我們不可能因為一次人（rén）臉數據被盜就去整容（róng）來更改我們獨有的生物密碼。因此，當下很多技術都在突破（pò）活（huó）體檢測，如用‘眨眨眼’‘張張口’來進一（yī）步（bù）確認”。
楊帆表示，人臉識別（bié）是一條很長的產業鏈，保護用戶隱私不僅需要靠公（gōng）司的自律，更需要（yào）在政府（fǔ）引導下建立起整個行業（yè）的統一標準，共同築起保護用戶隱（yǐn）私的行業堤壩。
顏水成說，人臉識（shí）別更廣泛（fàn）運用（yòng）的（de）基礎在於進一步提升識別準確（què）率和（hé）安全性，而（ér）大量（liàng）數據作（zuò）為深度學習的養料是必不可少的。以後，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（yī）個個（gè）數據孤（gū）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（shàng）加大引導力度，促進技（jì）術發展。
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