“看臉”的時代真的來了！不過，拼的不是顏值而是識別準確度。進入9月，刷臉新聞頻頻進入公眾視野：北京師范大學全部宿舍樓安裝了人臉識別門禁系統；杭州一家肯德基餐廳可以刷臉支付了，整個過程不超過10秒……
一名顧客在南京一無人商店用“刷臉”的方式進行購物。新華社發
人臉識別技術應用“爆發”，是否意味著證件、指紋識別等傳統身份識別方式將被取代？有網友著急地問：胖了、瘦了怎么辦？整容了怎么辦？有人假扮自己怎么辦？
通常人臉識別包含以下環節：
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，進行包括光線補償或者遮擋物剔除等校正
再用深度學習算法進行身份特征提取，跟數據庫中的人臉特征做比對，以識別人臉身份
應用場景從線上拓展到線下
商湯科技聯合創始人、副總裁楊帆說，這幾年，人臉識別的應用場景已從線上運用逐步往線下拓展。北京有無人超市能刷臉進出，河南有機場能刷臉登機，廈門有酒店能刷臉入住……
曠視科技副總裁謝憶楠等告訴記者，人臉識別技術主要有三大應用方向。一個應用場景是1：1認證，即證明人與證件信息是統一的，主要用于實名制驗證。
其次是1：N認證，即判斷某個人是否為特定群體中的一員，用于人員出入管理和城市安防等。重慶市某公安分局使用商湯科技的人像比對系統，在40個工作日內辨認出69名嫌疑人，相比人工效率提升200倍。
第三種是活體檢測，以確保是真人在操作業務，進而做賬戶許可授權。云從科技的人臉技術已經運用于全國50多家銀行。中信銀行的ATM和移動客戶端可以遠程身份認證，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。
識別雙胞胎還有困難
據360公司副總裁、人工智能研究院院長顏水成介紹，通常人臉識別包含以下環節：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，進行包括光線補償或者遮擋物剔除等校正。再用深度學習算法進行身份特征提取，跟數據庫中的人臉特征做比對，以識別人臉身份。
“隨著深度學習算法的采用，人臉識別精度相比5年前已有大幅飛躍。”顏水成說。盡管如此，國家“千人計劃”專家、西安交通大學電信學院特聘教授龔怡宏表示，在測試集中得到的成績，運用于現實中會大打折扣。在現實中人群樣本更大，不同光線、姿態、分辨率等條件都可能給機器識別帶來困難。
顏水成表示，雙胞胎、整容前后等特殊情況下機器能否識別，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，使用者只需去系統更新臉部照片就可解決。
“人證合一”是身份查驗趨勢
專家表示，相較指紋識別、虹膜識別等生物特征識別方式，人臉識別最大的優點在于“非接觸性”，可以大大提升系統響應速度，同時避免指紋機器接觸產生的衛生隱患。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，有利于安防領域的應用。
“人臉識別會成為主要的身份識別手段，兩三年內就可以大規模運用。”不過，龔怡宏也認為，未來身份查驗的一個主流趨勢是人證合一，即刷臉加證件，身份證還是會繼續存在。
謝憶楠表示，對于政府機關和銀行機構而言，有很多建立在“親見”和“本人到場”原則上的業務，也可能被遠程辦理所取代。
不過，人臉識別技術還面臨一些安全漏洞。目前通過一些特殊手段，比如用別人的照片等方式，都可能成功“騙”過人臉識別系統。對此，很多公司都加大了在“活體檢測”上的技術投入，而在安全性要求較高的場景中，很多公司都會要求進行雙重驗證。
原標題：“刷臉”應用也會“臉盲”
責任編輯：方迪
