技術(shù)準(zhǔn)確度突破可期

　　專家認(rèn)為，未來，人臉識(shí)別技術(shù)還會(huì)繼續(xù)突破。一方面，準(zhǔn)確度、安全性會(huì)繼續(xù)提升，針對(duì)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(shí)別能夠處理的數(shù)量級(jí)也會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大。當(dāng)技術(shù)已經(jīng)進(jìn)步到可以在上億張照片的數(shù)據(jù)庫(kù)中提取、比對(duì)某張人臉時(shí)，則應(yīng)用場(chǎng)景會(huì)逐步擴(kuò)大。

　　據(jù)顏水成介紹，通常人臉識(shí)別包含以下環(huán)節(jié)：相機(jī)或者專業(yè)設(shè)備先采集到圖片，人臉檢測(cè)技術(shù)定位圖片中的人臉，然后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(bǔ)償或者遮擋物剔除等校正。再用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行身份特征提取，跟數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉特征做比對(duì)，以識(shí)別人臉身份。

　　業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為，其中的技術(shù)關(guān)鍵在于通過不同臉部圖像上的特征關(guān)鍵點(diǎn)和面部表情網(wǎng)，找出彼此之間的關(guān)聯(lián)，最終判定這些圖像是否為同一個(gè)人。但人臉是變化的，不同角度、不同妝容都能影響特征關(guān)鍵點(diǎn)的抓取。

　　此外，“刷臉支付”是在線下公共設(shè)備和開放環(huán)境下進(jìn)行，真實(shí)場(chǎng)景復(fù)雜多變，且安全性要求更高。生物識(shí)別技術(shù)對(duì)人們的生活帶來更多便利還是挑戰(zhàn)？

　　疑惑一：“刷臉”如何確保精準(zhǔn)度？

　　在衡量人臉識(shí)別能力時(shí)，很多公司都會(huì)宣稱其準(zhǔn)確率超過“99%”。對(duì)此，長(zhǎng)期研究機(jī)器學(xué)習(xí)的西安交通大學(xué)電信學(xué)院特聘教授、國(guó)家“千人計(jì)劃”專家龔怡宏表示，這里的準(zhǔn)確率指的是在一些世界知名人臉數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)中取得的成績(jī)，但在現(xiàn)實(shí)運(yùn)用中，這種準(zhǔn)確度要大打折扣。

　　商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人楊帆也認(rèn)為，這些準(zhǔn)確度是在一定前置條件下取得的，但現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)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(jī)器識(shí)別帶來困難。

　　不過，這也不代表技術(shù)要達(dá)到100%準(zhǔn)確率才可以使用。“世界上沒有完美的技術(shù)，任何技術(shù)都是有錯(cuò)誤率和瑕疵的，但是如果在特定的場(chǎng)景下，技術(shù)的準(zhǔn)確度能夠滿足要求、錯(cuò)誤帶來的風(fēng)險(xiǎn)可以承受，那它就是有價(jià)值的。”顏水成說。

　　蘋果方面介紹，新機(jī)iPhone X的面容ID功能利用由點(diǎn)陣投影器、紅外鏡頭和泛光感應(yīng)元件組成的先進(jìn)原深感攝像頭系統(tǒng)，在A11仿生強(qiáng)勁動(dòng)力的支持下可繪制面譜并識(shí)別面容。該功能會(huì)投射30000多個(gè)肉眼不可見的紅外光點(diǎn)，然后將得到的紅外圖像和點(diǎn)陣圖案?jìng)鬏斀o神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)建用戶臉部的數(shù)學(xué)模型，再將這些數(shù)據(jù)發(fā)送至安全隔區(qū)，以確認(rèn)數(shù)據(jù)是否匹配。而且，用戶的樣貌隨著時(shí)間而改變，技術(shù)也能隨之進(jìn)行調(diào)整適應(yīng)。

　　螞蟻金服介紹，支付寶在肯德基KPRO的點(diǎn)餐機(jī)上配備了3D紅外深度攝像頭，在進(jìn)行人臉識(shí)別前，會(huì)通過軟硬件結(jié)合的方法進(jìn)行活體檢測(cè)，來判斷采集到的人臉是否是照片、視頻或者軟件模擬生成的，避免各種人臉偽造帶來的身份冒用情況。

　　疑惑二：雙胞胎、過度化妝和整容能分辨嗎？

　　“人臉的角度、光線、表情、年齡、化妝、遮擋、照片質(zhì)量等會(huì)影響我們的判斷，并且隨著數(shù)據(jù)庫(kù)樣本增大，兩個(gè)不同人長(zhǎng)得像的概率會(huì)快速上升。”陳繼東提出了生物識(shí)別技術(shù)面臨的難題，不過，他認(rèn)為深度學(xué)習(xí)會(huì)讓計(jì)算機(jī)更聰明，能克服這些困難。

　　顏水成表示，面對(duì)雙胞胎或者整容前后等特殊情況，機(jī)器能否識(shí)別，要看具體情況。比如整容幅度過大，機(jī)器無法識(shí)別是有可能的。此外，臉部信息也會(huì)隨著年齡增長(zhǎng)而改變。如果到了機(jī)器無法識(shí)別的程度，使用者只需去系統(tǒng)更新臉部照片就可解決。

　　為了提高識(shí)別率，不少應(yīng)用場(chǎng)景都需要用戶采用除人臉識(shí)別技術(shù)外的雙重驗(yàn)證。陳繼東表示，交叉驗(yàn)證方式進(jìn)一步提升識(shí)別率，即使是雙胞胎也“判若兩人”。在金融等對(duì)誤識(shí)別率容忍極低的領(lǐng)域中，單一識(shí)別要素即使精準(zhǔn)度再高仍然會(huì)有漏網(wǎng)之魚，因此需要結(jié)合多因子綜合驗(yàn)證。目前人臉識(shí)別準(zhǔn)確率已遠(yuǎn)超肉眼，而且有活體檢測(cè)算法來判斷采集到的人臉信息是否為照片、視頻等冒充。“即便出現(xiàn)賬戶被冒用的極小概率事件，支付寶也會(huì)通過保險(xiǎn)公司全額賠付。”

　　疑惑三：用戶隱私如何保護(hù)？

　　有專家指出，人臉特征與指紋、虹膜相比，是一個(gè)具有弱隱私的生物特征。例如，很多人都會(huì)發(fā)自拍照，也是相對(duì)公開的特征。如何保證用戶數(shù)據(jù)安全尤為關(guān)鍵。

　　據(jù)媒體報(bào)道，在一個(gè)名為“你的臉就是大數(shù)據(jù)”的項(xiàng)目中，俄羅斯攝影師葉戈?duì)?middot;茨韋特科夫在圣彼得堡用了6周時(shí)間拍攝100名地鐵乘客的人臉照片，之后利用人臉識(shí)別工具比對(duì)俄羅斯最大社交網(wǎng)站VK(VKontakte)上的5500萬用戶，找到了大約70名乘客的個(gè)人資料。

　　如何防范類似的隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)？曠視科技副總裁謝憶楠表示，曠視在采集到照片后會(huì)對(duì)照片進(jìn)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(jīng)對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了加密、脫敏的技術(shù)防范，可以將人臉信息變成一個(gè)不可逆的數(shù)字信息，不能還原、比對(duì)。

　　蘋果方面介紹，其所有保存的面容信息都被保護(hù)在安全隔區(qū)內(nèi)，以確保數(shù)據(jù)安全無虞。同時(shí)，所有處理都在設(shè)備上進(jìn)行，不會(huì)發(fā)生在云端，以充分保護(hù)用戶隱私。面容ID只有在用戶注視iPhone X時(shí)才會(huì)為它解鎖，并采用特別設(shè)計(jì)，可防止被照片或面具假冒的人臉欺騙。