人臉（liǎn）識別技術助（zhù）公安民警破案率提升200倍
2017-10-17 13:58:13 點擊：
榴莲视频黄色APP下载警用裝備專賣店分享消息：近期（qī），“刷（shuā）臉”成為了熱詞，人臉識別技術不斷進入大眾視野。蘋果新機iphoness X具備“刷臉”解鎖功能（néng），並且（qiě）可運用到Apple Pay以及（jí）各種需要（yào）身份（fèn）驗證的App中；首個“刷臉”支付的商用試點也在杭州一家肯（kěn）德基餐廳開啟；一些銀行正嚐試啟用自動取款機（jī）“刷臉”取款功能；高鐵檢票、賓館入住也（yě）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”前站一秒鍾，身份就會被識別出來（lái）。
人臉識別已經在人們衣食（shí）住行的各個領域發力，迎來運用的“井噴期”，其中，金融和（hé）安防等行業成為應用“先鋒”領域。隨著人臉識（shí）別技術的商用場景不斷擴充，市場潛力巨大，資本嗅到商機紛紛湧入。來自前瞻產業研究院（yuàn）的數據顯示，2016年我國人臉識別（bié）行業市場規模已超過10億元，預計到（dào）2021年將達到51億元左右。
“刷臉”時（shí）代帶（dài）來巨大市場
刷臉進站、刷臉取款、刷臉支付、刷臉報到……隨著人臉（liǎn）識別技術的日漸成熟，“刷（shuā）臉”時代正（zhèng）在到來。在業（yè）內人（rén）士看來，人臉識別技術正在不斷突破各個行業應用的“閾值”，帶（dài）來日趨豐富的應（yīng）用場景。
“隨著深度學習算（suàn）法登場，人臉（liǎn）識別精度相比五年前已有大幅飛躍。”360公（gōng）司副總裁、人工智能研究院院長顏水（shuǐ）成說，各種設備拍攝人臉所提取的信息會結成數據對，不斷積（jī）累的海量數據成為反哺技術完善的“充（chōng）足養料”。
螞蟻金服生物識（shí）別技術負（fù）責（zé）人陳繼東說，近年來得益於深度學習的迅速發展，我們（men）可以基於神經網絡讓機器模擬出人類大腦的學習過程，並通過卷積神經網絡模型和（hé）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（tí）升至（zhì）近兩年的99.6%甚至99.7%，具備（bèi）商用條件。同時（shí），在（zài）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（nán）告訴記者，人臉（liǎn）識別（bié）技術主要有三（sān）大應用方向，一種為1：N認證，判斷（duàn）某個體是否為特定群體中的一（yī）員（yuán），用於人員出入（rù）管理和城市安防，包（bāo）括（kuò）公安抓捕逃犯、小區門禁啟用刷臉（liǎn）係統，以及一些商家的VIP管理等。
另一種（zhǒng）為1：1認證，即（jí）證明（míng）本（běn）人與證件（jiàn）信（xìn）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月在河南（nán）南陽機場啟（qǐ）用的“刷臉登機”，武漢火車站和廣州南站啟用的“刷臉進站”，即屬於此類。
第三種（zhǒng）是活體檢驗，證明是真人在操作業務，進而做賬（zhàng）戶許可授權。中信銀行的ATM和移動客戶端（duān）可以進行遠程身份認證，海通證券可以遠程開戶，滴滴平台則可以查驗駕駛者是否為注冊司機。
人臉識別（bié）正在慢慢從線（xiàn）上走到線下，在無（wú）人零售、快捷支付、酒店入住等場景中亮相。資本看準其中的商機，紛（fēn）紛入局。今年7月，商湯科（kē）技宣布完成4.1億美元B輪融資。上海依圖科技與北京曠視科技完（wán）成（chéng）了（le）C輪融資（zī），金額分別為3.8億（yì）元人民幣與1億美（měi）元（yuán）。來自前瞻產業研究院的數據顯示（shì），2016年我國人臉識別行業市場規模已超過10億元，預計到2021年將達到51億元左右。
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（fā）式增長態勢。從我國自主（zhǔ）研發的全球首台具有人臉識別功能的ATM機通過驗收，到互聯網企業螞蟻金服、京東、蘇寧等推出“刷臉支付（fù）”應用，再到傳（chuán）統銀行如招商銀行試點人臉識別應用……支（zhī）付、取款、貸款等金融領域的應用走到了其他領域應用的前麵。
今年9月，“刷臉”在金融上的應用（yòng）賺足了眼球。在蘋果新機發布會上，iphoness X具備“刷臉”解鎖（suǒ）功能成為了（le）關注焦點，蘋果稱（chēng）這一功能可運用到Apple Pay；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（shì）刷臉支付從線上走到線下（xià），首次（cì）真正落地到商業場景的消費（fèi）中。
在杭州萬象城肯德（dé）基的KPRO餐廳裏，《經濟參考報》記者（zhě）看到不（bú）少消費者嚐試了“刷臉支付”：在自助點餐機上選好餐，進入支付頁麵，可選擇繼支付寶、微信移動支付選項後的新選項“刷臉支付”，然後進行人臉識別（bié），大約需要1-2秒，再輸入與支付寶賬號綁定的手機號，確認（rèn）後即可支付，過程不到10秒。
在難度係數極（jí）高的城市安防領域，人臉識別也在大顯神通。以往人臉識別技術隻能處理數百人級別的數據比（bǐ）對（duì），但現在已經發展到上（shàng）萬人甚至更高量級的數（shù）據比對，且突破拍攝（shè）角度不正、光線變化複雜、分辨率低等不利條件（jiàn），幫助公安機關迅速抓捕逃犯（fàn）。
記者獲悉，人臉識別公司曠視科技已為多地公（gōng）安係（xì）統提供了實時警情數據（jù）服務，其中直接協助警方破獲案（àn）件1032起，抓獲、控製的在逃人（rén）員超2000人。重慶市某公安分局使用商湯科技的人像比對係統，在40個工作日內辨認出69名嫌疑人（rén），相比人工效率（lǜ）提升200倍。
在人臉識別技術（shù）到來之前，指紋識別、虹（hóng）膜識別等生物特征識別方（fāng）式已經在生活中得到廣泛（fàn）運（yùn）用（yòng）。不過受訪人士表示，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（dù），同時避免指（zhǐ）紋等接觸式（shì）識（shí）別產生的疾病傳播（bō）等衛生隱患。
此外，“非（fēi）配合、非（fēi）侵入（rù）”式特征（zhēng），意味著可以（yǐ）在不需（xū）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（děng）領域的應用。
人臉識（shí）別技術還越來越用於娛（yú）樂。麵部（bù）識別解（jiě）鎖功能成為平板電腦“賣點”、智能相（xiàng）冊可（kě）通過識別人臉進行（háng）照片分類、“美顏”類APP自動識別人臉（liǎn）並為其“化妝”……例如，一（yī）款（kuǎn）火爆的“FACE U”軟（ruǎn）件，可以（yǐ）將用戶頭（tóu）像（xiàng）“變成”大（dà）聖、兔子等形象，與（yǔ）朋友（yǒu）圈、微（wēi）博等社交平台的朋友互動。
業（yè）內人士認為，智能家（jiā）居將會是未來人臉識別的（de）應用場景之一，智能防（fáng）盜門在主人站（zhàn）在門口時才會打開，智能電視能識別你是誰，並推送給你常看的節目，甚至服務機器人也可以根據對象身份的不同提供相應的服務。未來（lái）人臉識別技術會（huì）讓用戶信（xìn）息的深度挖掘成為可能，商家可以對會員（yuán）的購買行為進行分析，進（jìn）而有針對性地安排商業布局或促銷活動（dòng）。
技（jì）術準確（què）度突破可期（qī）
專家認為，未來，人臉（liǎn）識別技術還會（huì）繼續突破（pò）。一方麵，準確度、安全性會（huì）繼續提（tí）升，針對整容、雙胞胎等特殊情況的處理能力也在提升。另一方麵，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（shí），則（zé）應用場景會逐步擴大。
據（jù）顏水成介紹，通常人臉識（shí）別包含以下環節：相機或者專業設備先采集到圖片，人臉檢測技術定位（wèi）圖片中的人臉，然後（hòu）從中再定位諸如眼角（jiǎo）、鼻尖、嘴角、臉部輪廓線等特（tè）征，進行包括光線補（bǔ）償或者遮擋（dǎng）物剔除等校正。再用深度學習算法進行身（shēn）份特（tè）征提取，跟數據庫中的人臉（liǎn）特征做比（bǐ）對，以識別人臉身（shēn）份。
業內人士認為，其（qí）中的技術關（guān）鍵（jiàn）在於通過（guò）不同臉（liǎn）部（bù）圖像上的特征關（guān）鍵點和麵部（bù）表情網，找（zhǎo）出彼此之間的關聯，最終判定這些（xiē）圖像是否為同一個人。但（dàn）人臉是變化的，不同角度、不同（tóng）妝容都能影響特征關鍵點的（de）抓取。
此外，“刷臉支付”是（shì）在線下公共設備和開放環境下進行，真實場景複（fù）雜多變，且安全性要求更高。生物識別技術對人們的生活（huó）帶來更多便利還（hái）是挑戰？
疑惑一：“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（xuān）稱其準確率（lǜ）超過“99%”。對此，長期（qī）研究機器（qì）學習的西安交通大學電信學院特聘（pìn）教授、國家（jiā）“千人計劃”專家龔怡宏表示，這（zhè）裏的準確率指的是在一些世界知名人臉數據庫比對中取得的成績，但在現實運用中，這種準確度要大打（dǎ）折（shé）扣。
商湯科技聯合創始人楊帆也認為（wéi），這（zhè）些準確度是在一定前置條件下取得的，但現實應用場景複雜多變，人（rén）群樣本更大，不同光線、姿態、分（fèn）辨率等條件都可能給機（jī）器識別帶來困難。
不過，這也不代表技術要達到100%準確率才可以使用。“世界上（shàng）沒有完美的（de）技術，任何技術都（dōu）是有錯誤（wù）率和瑕疵的（de），但是如果在特（tè）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。
蘋果方麵介紹，新機iphoness X的麵容ID功能利用由點陣投影器、紅外鏡頭和（hé）泛（fàn）光感應元件組成的先進原深感攝像頭係統，在A11仿生強（qiáng）勁動力的支持下可繪製（zhì）麵譜並識別麵容。該功能會投射30000多個肉（ròu）眼不可見的紅外光點，然（rán）後將得到的紅外圖像和點陣圖（tú）案傳輸給神經網絡，創建用戶臉部的數學模型，再將（jiāng）這些（xiē）數（shù）據發送至安（ān）全隔區，以確認數（shù）據是（shì）否匹配。而且（qiě），用戶的樣貌隨著時間而改變，技術（shù）也能隨之進行調（diào）整適應。
螞蟻金服介紹，支付寶在肯德基KPRO的點餐機上配備了3D紅外深度攝像頭，在進行人臉識別前，會通過軟硬件結合的方法進行活（huó）體檢（jiǎn）測，來判斷采集到的（de）人臉是（shì）否是照片、視頻（pín）或者軟件模（mó）擬生成的，避免各種人臉偽造（zào）帶來的身（shēn）份冒用情況。
疑惑二：雙胞胎、過度化妝和整容能分（fèn）辨（biàn）嗎？
“人臉的角（jiǎo）度、光線、表情、年齡、化（huà）妝、遮擋、照片質量（liàng）等會影響我們的判斷，並且隨著數據（jù）庫樣本增大，兩個不同人（rén）長得像的概率會快速上升（shēng）。”陳繼東提出了生（shēng）物識別技術（shù）麵臨的難題，不過，他認為（wéi）深度學習會讓計算機更聰明（míng），能克服這些困難。
顏水成表示，麵對雙胞胎或者整容前後等（děng）特殊（shū）情況，機器能否識別，要（yào）看具體情況。比如整容幅度過大，機器無法識別是（shì）有（yǒu）可（kě）能的。此外，臉部信息也會隨著年齡增長而改（gǎi）變。如果到了機（jī）器無法識（shí）別的程度，使用者隻需去係統更新臉部照片就可解決。
為了提高識別率，不少應用場景都需要用戶采用除人臉（liǎn）識別技（jì）術外的雙重驗證。陳繼（jì）東表示，交（jiāo）叉驗證方式進一步提（tí）升識別率，即使是雙胞胎也“判若兩（liǎng）人”。在金融等對誤識別率容忍極低的領域中，單一（yī）識別要（yào）素即使精準度再（zài）高仍然會（huì）有漏網之魚，因此需要結合多因子綜合驗證。目前人臉識別準確率已遠（yuǎn）超肉眼，而且有活體檢測算法來判斷采集（jí）到的人臉信息是否為照片、視頻等冒充。“即便（biàn）出現賬（zhàng）戶被冒用的極小概率事（shì）件，支（zhī）付寶也會通過保險（xiǎn）公司全額賠付。”
疑惑三：用（yòng）戶隱私如何（hé）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（tè）征。例如，很多人都會發自拍照，也是相對公開的特征。如何（hé）保證（zhèng）用戶數（shù）據安全尤為關（guān）鍵。
據媒（méi）體報道，在一個名為“你的臉就（jiù）是大（dà）數據”的項目中，俄羅斯攝影師葉戈爾·茨韋特科夫在聖彼得（dé）堡用了6周時間拍攝100名地鐵乘客（kè）的人臉照片，之後利用人臉識別工具比對俄羅斯最大社交網站VK(VKontakte)上的5500萬用（yòng）戶，找到（dào）了大約70名乘客的個人資料。
如何防（fáng）範類似的隱私泄露風險？曠視科技副總裁謝憶楠表（biǎo）示，曠視在采集到照片後會對照片進行（háng）脫敏處理（lǐ），隻提取照片特征（zhēng），而非照片本身，即使（shǐ）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（shuō），目（mù）前支付寶已經對人臉（liǎn）識別（bié）技術進行了加密、脫（tuō）敏（mǐn）的技術防範，可以（yǐ）將人臉信息變成一個不可逆的數字信息，不能（néng）還原、比對。
蘋果方麵介紹，其所有保（bǎo）存的（de）麵容信息都被保（bǎo）護在安全隔區（qū）內，以確（què）保數據安全無虞。同時，所有處（chù）理都在設備上進行，不（bú）會發生在雲端，以充分保護用（yòng）戶隱（yǐn）私。麵（miàn）容ID隻（zhī）有在用戶注視iphoness X時才會（huì）為它解（jiě）鎖，並采用特別設計，可防止被照片（piàn）或麵具假冒的人臉欺騙。
相關行業標準有待完善（shàn）
專（zhuān）家普遍認為，人臉識別技術的市場（chǎng）潛力（lì）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（qián）人（rén）臉識別（bié）技術還沒有一個行業標準，用戶隱私安全也亟待保障，建議製定並完善行業標準。
在中科院計算技術研究所研（yán）究員山世光看來，經過多年發展，人臉識別近幾年確實取得了突破式發展，完成了一些以前“不可能完成（chéng）的任務（wù）”。但用戶隱私也值得關注，即用戶的照片（piàn）是如何傳輸和保（bǎo）存（cún）的，有（yǒu）沒（méi）有在（zài）未經允許的情況下被保存或（huò）拷貝。相關（guān）應用如何設計人臉識別（bié）係統，確（què）保用戶數據（jù）不被盜用，目前看起來還不明確（què）。“人臉識別技術逐漸走向成熟，應（yīng）用越來（lái）越多，人臉識別技術的（de）各類標準，包括（kuò）保護公民隱私的標（biāo）準應盡快出台。”山世光（guāng）說。
華（huá）為（wéi）集團從事模式識別（bié）的技術人員田女士說，人臉數（shù）據很難更改，“例如（rú），我們不可能因為一次人臉數據被盜就去整容來更（gèng）改我們（men）獨有的生物密碼。因（yīn）此，當（dāng）下很（hěn）多技術都在突破活體檢測（cè），如用‘眨眨眼’‘張張（zhāng）口’來進一步確認”。
楊帆表示，人臉識別是一條很長的產業鏈，保護用戶隱（yǐn）私不僅需要靠公司的自律，更需要在（zài）政府引導下建立起整個行業的統一（yī）標準（zhǔn），共同築起保護用戶隱私的行業堤（dī）壩。
顏水成說，人臉識別更廣泛運（yùn）用的基礎在於進一步提升（shēng）識別準確率和安全性，而大量數據（jù）作為深（shēn）度（dù）學習的養料是必不可少的。以後，人臉（liǎn）識別采集設備會（huì）越來越多，會積累大量的數據，但這些數據如果變（biàn）成一個個數據孤島，就（jiù）無法使人臉識別技術得到（dào）提升（shēng），建議在（zài）數據的共享和開放上加大引（yǐn）導力度，促進技術發展（zhǎn）。
榴莲视频黄色APP下载（huī）警（jǐng）用裝備專賣店銷售（shòu）顧問提（tí）示，榴莲视频黄色APP下载警用（yòng）裝備（bèi）專賣店隸屬榴莲视频黄色APP下载（huī）警用裝備有限公（gōng）司（sī），本（běn）公司是一家（jiā）專業生產和對公安執（zhí）法單位（wèi）銷售警用安保裝備、警用服裝（zhuāng）和交通用品（pǐn）的製造和經銷（xiāo）型企業，本公司專業提供交（jiāo）警執勤儀（yí）器，交警專用酒精測試儀，道路路障，阻車釘，警用指揮棒，警（jǐng）察反光錐等，警用製式皮衣，警察錢包，警用（yòng）禮品類，警察99式常服，警服春秋執勤服（fú）、警察夏短袖執勤服、警用夏季長袖衫，警察（chá）冬（dōng）執勤服，警察防寒大衣，交警反光（guāng）大衣，警察催淚器、二級防（fáng）彈衣、三級防彈衣、單（dān）警執勤執法記錄（lù）儀、警用頭盔（kuī）係列、警用無人偵察機、警用（yòng）皮帶、武裝裝備，警車貼紙，警車警報（bào）器，警車配件，高檔警務禮品（pǐn）等一直是全國各公安（ān）院校和全國3000個基層派出所（suǒ）的合作夥伴和（hé）供應商，產品（pǐn）質量符合部級標準，種類齊全乃行業領先。
迎接公安隊伍改革及十三五規劃綱要，榴莲视频黄色APP下载公司繼續跟隨黨的路線方針走科技（jì）強警（jǐng）道路。經過多（duō）年的發展，本公司在安保、警用服裝研發、新型（xíng）警（jǐng）用小（xiǎo）型裝備專利（lì）技術、警（jǐng）察禮（lǐ）儀紀念產品設計和製作都（dōu）是行業占有率高，經過多年的市場發展我（wǒ）們有著寶貴的市場經驗和（hé）客戶群體。展望未來（lái），我們將不（bú）斷的加大服（fú）務力度和研（yán）發力度，打造警用裝備強警理念。
人臉識別已經在人們衣食（shí）住行的各個領域發力，迎來運用的“井噴期”，其中，金融和（hé）安防等行業成為應用“先鋒”領域。隨著人臉識（shí）別技術的商用場景不斷擴充，市場潛力巨大，資本嗅到商機紛紛湧入。來自前瞻產業研究院（yuàn）的數據顯示，2016年我國人臉識別（bié）行業市場規模已超過10億元，預計到（dào）2021年將達到51億元左右。
“刷臉”時（shí）代帶（dài）來巨大市場
刷臉進站、刷臉取款、刷臉支付、刷臉報到……隨著人臉（liǎn）識別技術的日漸成熟，“刷（shuā）臉”時代正（zhèng）在到來。在業（yè）內人（rén）士看來，人臉識別技術正在不斷突破各個行業應用的“閾值”，帶（dài）來日趨豐富的應（yīng）用場景。
“隨著深度學習算（suàn）法登場，人臉（liǎn）識別精度相比五年前已有大幅飛躍。”360公（gōng）司副總裁、人工智能研究院院長顏水（shuǐ）成說，各種設備拍攝人臉所提取的信息會結成數據對，不斷積（jī）累的海量數據成為反哺技術完善的“充（chōng）足養料”。
螞蟻金服生物識（shí）別技術負（fù）責（zé）人陳繼東說，近年來得益於深度學習的迅速發展，我們（men）可以基於神經網絡讓機器模擬出人類大腦的學習過程，並通過卷積神經網絡模型和（hé）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（tí）升至（zhì）近兩年的99.6%甚至99.7%，具備（bèi）商用條件。同時（shí），在（zài）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（nán）告訴記者，人臉（liǎn）識別（bié）技術主要有三（sān）大應用方向，一種為1：N認證，判斷（duàn）某個體是否為特定群體中的一（yī）員（yuán），用於人員出入（rù）管理和城市安防，包（bāo）括（kuò）公安抓捕逃犯、小區門禁啟用刷臉（liǎn）係統，以及一些商家的VIP管理等。
另一種（zhǒng）為1：1認證，即（jí）證明（míng）本（běn）人與證件（jiàn）信（xìn）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月在河南（nán）南陽機場啟（qǐ）用的“刷臉登機”，武漢火車站和廣州南站啟用的“刷臉進站”，即屬於此類。
第三種（zhǒng）是活體檢驗，證明是真人在操作業務，進而做賬（zhàng）戶許可授權。中信銀行的ATM和移動客戶端（duān）可以進行遠程身份認證，海通證券可以遠程開戶，滴滴平台則可以查驗駕駛者是否為注冊司機。
人臉識別（bié）正在慢慢從線（xiàn）上走到線下，在無（wú）人零售、快捷支付、酒店入住等場景中亮相。資本看準其中的商機，紛（fēn）紛入局。今年7月，商湯科（kē）技宣布完成4.1億美元B輪融資。上海依圖科技與北京曠視科技完（wán）成（chéng）了（le）C輪融資（zī），金額分別為3.8億（yì）元人民幣與1億美（měi）元（yuán）。來自前瞻產業研究院的數據顯示（shì），2016年我國人臉識別行業市場規模已超過10億元，預計到2021年將達到51億元左右。
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（fā）式增長態勢。從我國自主（zhǔ）研發的全球首台具有人臉識別功能的ATM機通過驗收，到互聯網企業螞蟻金服、京東、蘇寧等推出“刷臉支付（fù）”應用，再到傳（chuán）統銀行如招商銀行試點人臉識別應用……支（zhī）付、取款、貸款等金融領域的應用走到了其他領域應用的前麵。
今年9月，“刷臉”在金融上的應用（yòng）賺足了眼球。在蘋果新機發布會上，iphoness X具備“刷臉”解鎖（suǒ）功能成為了（le）關注焦點，蘋果稱（chēng）這一功能可運用到Apple Pay；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（shì）刷臉支付從線上走到線下（xià），首次（cì）真正落地到商業場景的消費（fèi）中。
在杭州萬象城肯德（dé）基的KPRO餐廳裏，《經濟參考報》記者（zhě）看到不（bú）少消費者嚐試了“刷臉支付”：在自助點餐機上選好餐，進入支付頁麵，可選擇繼支付寶、微信移動支付選項後的新選項“刷臉支付”，然後進行人臉識別（bié），大約需要1-2秒，再輸入與支付寶賬號綁定的手機號，確認（rèn）後即可支付，過程不到10秒。
在難度係數極（jí）高的城市安防領域，人臉識別也在大顯神通。以往人臉識別技術隻能處理數百人級別的數據比（bǐ）對（duì），但現在已經發展到上（shàng）萬人甚至更高量級的數（shù）據比對，且突破拍攝（shè）角度不正、光線變化複雜、分辨率低等不利條件（jiàn），幫助公安機關迅速抓捕逃犯（fàn）。
記者獲悉，人臉識別公司曠視科技已為多地公（gōng）安係（xì）統提供了實時警情數據（jù）服務，其中直接協助警方破獲案（àn）件1032起，抓獲、控製的在逃人（rén）員超2000人。重慶市某公安分局使用商湯科技的人像比對係統，在40個工作日內辨認出69名嫌疑人（rén），相比人工效率（lǜ）提升200倍。
在人臉識別技術（shù）到來之前，指紋識別、虹（hóng）膜識別等生物特征識別方（fāng）式已經在生活中得到廣泛（fàn）運（yùn）用（yòng）。不過受訪人士表示，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（dù），同時避免指（zhǐ）紋等接觸式（shì）識（shí）別產生的疾病傳播（bō）等衛生隱患。
此外，“非（fēi）配合、非（fēi）侵入（rù）”式特征（zhēng），意味著可以（yǐ）在不需（xū）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（děng）領域的應用。
人臉識（shí）別技術還越來越用於娛（yú）樂。麵部（bù）識別解（jiě）鎖功能成為平板電腦“賣點”、智能相（xiàng）冊可（kě）通過識別人臉進行（háng）照片分類、“美顏”類APP自動識別人臉（liǎn）並為其“化妝”……例如，一（yī）款（kuǎn）火爆的“FACE U”軟（ruǎn）件，可以（yǐ）將用戶頭（tóu）像（xiàng）“變成”大（dà）聖、兔子等形象，與（yǔ）朋友（yǒu）圈、微（wēi）博等社交平台的朋友互動。
業（yè）內人士認為，智能家（jiā）居將會是未來人臉識別的（de）應用場景之一，智能防（fáng）盜門在主人站（zhàn）在門口時才會打開，智能電視能識別你是誰，並推送給你常看的節目，甚至服務機器人也可以根據對象身份的不同提供相應的服務。未來（lái）人臉識別技術會（huì）讓用戶信（xìn）息的深度挖掘成為可能，商家可以對會員（yuán）的購買行為進行分析，進（jìn）而有針對性地安排商業布局或促銷活動（dòng）。
技（jì）術準確（què）度突破可期（qī）
專家認為，未來，人臉（liǎn）識別技術還會（huì）繼續突破（pò）。一方麵，準確度、安全性會（huì）繼續提（tí）升，針對整容、雙胞胎等特殊情況的處理能力也在提升。另一方麵，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（shí），則（zé）應用場景會逐步擴大。
據（jù）顏水成介紹，通常人臉識（shí）別包含以下環節：相機或者專業設備先采集到圖片，人臉檢測技術定位（wèi）圖片中的人臉，然後（hòu）從中再定位諸如眼角（jiǎo）、鼻尖、嘴角、臉部輪廓線等特（tè）征，進行包括光線補（bǔ）償或者遮擋（dǎng）物剔除等校正。再用深度學習算法進行身（shēn）份特（tè）征提取，跟數據庫中的人臉（liǎn）特征做比（bǐ）對，以識別人臉身（shēn）份。
業內人士認為，其（qí）中的技術關（guān）鍵（jiàn）在於通過（guò）不同臉（liǎn）部（bù）圖像上的特征關（guān）鍵點和麵部（bù）表情網，找（zhǎo）出彼此之間的關聯，最終判定這些（xiē）圖像是否為同一個人。但（dàn）人臉是變化的，不同角度、不同（tóng）妝容都能影響特征關鍵點的（de）抓取。
此外，“刷臉支付”是（shì）在線下公共設備和開放環境下進行，真實場景複（fù）雜多變，且安全性要求更高。生物識別技術對人們的生活（huó）帶來更多便利還（hái）是挑戰？
疑惑一：“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（xuān）稱其準確率（lǜ）超過“99%”。對此，長期（qī）研究機器（qì）學習的西安交通大學電信學院特聘（pìn）教授、國家（jiā）“千人計劃”專家龔怡宏表示，這（zhè）裏的準確率指的是在一些世界知名人臉數據庫比對中取得的成績，但在現實運用中，這種準確度要大打（dǎ）折（shé）扣。
商湯科技聯合創始人楊帆也認為（wéi），這（zhè）些準確度是在一定前置條件下取得的，但現實應用場景複雜多變，人（rén）群樣本更大，不同光線、姿態、分（fèn）辨率等條件都可能給機（jī）器識別帶來困難。
不過，這也不代表技術要達到100%準確率才可以使用。“世界上（shàng）沒有完美的（de）技術，任何技術都（dōu）是有錯誤（wù）率和瑕疵的（de），但是如果在特（tè）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。
蘋果方麵介紹，新機iphoness X的麵容ID功能利用由點陣投影器、紅外鏡頭和（hé）泛（fàn）光感應元件組成的先進原深感攝像頭係統，在A11仿生強（qiáng）勁動力的支持下可繪製（zhì）麵譜並識別麵容。該功能會投射30000多個肉（ròu）眼不可見的紅外光點，然（rán）後將得到的紅外圖像和點陣圖（tú）案傳輸給神經網絡，創建用戶臉部的數學模型，再將（jiāng）這些（xiē）數（shù）據發送至安（ān）全隔區，以確認數（shù）據是（shì）否匹配。而且（qiě），用戶的樣貌隨著時間而改變，技術（shù）也能隨之進行調（diào）整適應。
螞蟻金服介紹，支付寶在肯德基KPRO的點餐機上配備了3D紅外深度攝像頭，在進行人臉識別前，會通過軟硬件結合的方法進行活（huó）體檢（jiǎn）測，來判斷采集到的（de）人臉是（shì）否是照片、視頻（pín）或者軟件模（mó）擬生成的，避免各種人臉偽造（zào）帶來的身（shēn）份冒用情況。
疑惑二：雙胞胎、過度化妝和整容能分（fèn）辨（biàn）嗎？
“人臉的角（jiǎo）度、光線、表情、年齡、化（huà）妝、遮擋、照片質量（liàng）等會影響我們的判斷，並且隨著數據（jù）庫樣本增大，兩個不同人（rén）長得像的概率會快速上升（shēng）。”陳繼東提出了生（shēng）物識別技術（shù）麵臨的難題，不過，他認為（wéi）深度學習會讓計算機更聰明（míng），能克服這些困難。
顏水成表示，麵對雙胞胎或者整容前後等（děng）特殊（shū）情況，機器能否識別，要（yào）看具體情況。比如整容幅度過大，機器無法識別是（shì）有（yǒu）可（kě）能的。此外，臉部信息也會隨著年齡增長而改（gǎi）變。如果到了機（jī）器無法識（shí）別的程度，使用者隻需去係統更新臉部照片就可解決。
為了提高識別率，不少應用場景都需要用戶采用除人臉（liǎn）識別技（jì）術外的雙重驗證。陳繼（jì）東表示，交（jiāo）叉驗證方式進一步提（tí）升識別率，即使是雙胞胎也“判若兩（liǎng）人”。在金融等對誤識別率容忍極低的領域中，單一（yī）識別要（yào）素即使精準度再（zài）高仍然會（huì）有漏網之魚，因此需要結合多因子綜合驗證。目前人臉識別準確率已遠（yuǎn）超肉眼，而且有活體檢測算法來判斷采集（jí）到的人臉信息是否為照片、視頻等冒充。“即便（biàn）出現賬（zhàng）戶被冒用的極小概率事（shì）件，支（zhī）付寶也會通過保險（xiǎn）公司全額賠付。”
疑惑三：用（yòng）戶隱私如何（hé）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（tè）征。例如，很多人都會發自拍照，也是相對公開的特征。如何（hé）保證（zhèng）用戶數（shù）據安全尤為關（guān）鍵。
據媒（méi）體報道，在一個名為“你的臉就（jiù）是大（dà）數據”的項目中，俄羅斯攝影師葉戈爾·茨韋特科夫在聖彼得（dé）堡用了6周時間拍攝100名地鐵乘客（kè）的人臉照片，之後利用人臉識別工具比對俄羅斯最大社交網站VK(VKontakte)上的5500萬用（yòng）戶，找到（dào）了大約70名乘客的個人資料。
如何防（fáng）範類似的隱私泄露風險？曠視科技副總裁謝憶楠表（biǎo）示，曠視在采集到照片後會對照片進行（háng）脫敏處理（lǐ），隻提取照片特征（zhēng），而非照片本身，即使（shǐ）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（shuō），目（mù）前支付寶已經對人臉（liǎn）識別（bié）技術進行了加密、脫（tuō）敏（mǐn）的技術防範，可以（yǐ）將人臉信息變成一個不可逆的數字信息，不能（néng）還原、比對。
蘋果方麵介紹，其所有保（bǎo）存的（de）麵容信息都被保（bǎo）護在安全隔區（qū）內，以確（què）保數據安全無虞。同時，所有處（chù）理都在設備上進行，不（bú）會發生在雲端，以充分保護用（yòng）戶隱（yǐn）私。麵（miàn）容ID隻（zhī）有在用戶注視iphoness X時才會（huì）為它解（jiě）鎖，並采用特別設計，可防止被照片（piàn）或麵具假冒的人臉欺騙。
相關行業標準有待完善（shàn）
專（zhuān）家普遍認為，人臉識別技術的市場（chǎng）潛力（lì）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（qián）人（rén）臉識別（bié）技術還沒有一個行業標準，用戶隱私安全也亟待保障，建議製定並完善行業標準。
在中科院計算技術研究所研（yán）究員山世光看來，經過多年發展，人臉識別近幾年確實取得了突破式發展，完成了一些以前“不可能完成（chéng）的任務（wù）”。但用戶隱私也值得關注，即用戶的照片（piàn）是如何傳輸和保（bǎo）存（cún）的，有（yǒu）沒（méi）有在（zài）未經允許的情況下被保存或（huò）拷貝。相關（guān）應用如何設計人臉識別（bié）係統，確（què）保用戶數據（jù）不被盜用，目前看起來還不明確（què）。“人臉識別技術逐漸走向成熟，應（yīng）用越來（lái）越多，人臉識別技術的（de）各類標準，包括（kuò）保護公民隱私的標（biāo）準應盡快出台。”山世光（guāng）說。
華（huá）為（wéi）集團從事模式識別（bié）的技術人員田女士說，人臉數（shù）據很難更改，“例如（rú），我們不可能因為一次人臉數據被盜就去整容來更（gèng）改我們（men）獨有的生物密碼。因（yīn）此，當（dāng）下很（hěn）多技術都在突破活體檢測（cè），如用‘眨眨眼’‘張張（zhāng）口’來進一步確認”。
楊帆表示，人臉識別是一條很長的產業鏈，保護用戶隱（yǐn）私不僅需要靠公司的自律，更需要在（zài）政府引導下建立起整個行業的統一（yī）標準（zhǔn），共同築起保護用戶隱私的行業堤（dī）壩。
顏水成說，人臉識別更廣泛運（yùn）用的基礎在於進一步提升（shēng）識別準確率和安全性，而大量數據（jù）作為深（shēn）度（dù）學習的養料是必不可少的。以後，人臉（liǎn）識別采集設備會（huì）越來越多，會積累大量的數據，但這些數據如果變（biàn）成一個個數據孤島，就（jiù）無法使人臉識別技術得到（dào）提升（shēng），建議在（zài）數據的共享和開放上加大引（yǐn）導力度，促進技術發展（zhǎn）。
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