人臉識別技術助公（gōng）安（ān）民警破案率提升200倍
香蕉电影网警用裝備（bèi）專賣店分（fèn）享消息：近期，“刷臉”成為了熱詞，人臉識別技術不斷進入大（dà）眾視野。蘋果新機iphoness X具備“刷（shuā）臉”解（jiě）鎖功能（néng），並且可（kě）運用到Apple Pay以及各種需要身份驗證的App中（zhōng）；首個“刷臉”支付的商用（yòng）試點也（yě）在杭州一家肯（kěn）德基餐廳開啟；一些銀（yín）行（háng）正嚐試啟用自動取款機“刷（shuā）臉（liǎn）”取款功能；高鐵檢票、賓館入住也在使用“刷（shuā）臉”技術……
資料圖：高中生靠臉吃飯（fàn）。學生隻要在“刷臉（liǎn）器”前站一秒鍾，身份就會被識別出來。
人臉識別已經在人們衣食住行（háng）的各個領域發力，迎來運用的“井噴期”，其中，金融（róng）和安防等（děng）行業成為應（yīng）用“先鋒”領域（yù）。隨著人臉識別（bié）技術的商用場景不斷擴充，市場潛力巨大，資本嗅到商機紛（fēn）紛湧入。來（lái）自（zì）前瞻產業研究（jiū）院（yuàn）的數據顯示，2016年我國人臉識別行業市場（chǎng）規模已超過10億（yì）元，預計到2021年將達到51億元左右。
“刷臉”時代帶來巨大市場
刷臉進站、刷臉取款、刷（shuā）臉支付、刷臉報到……隨（suí）著人（rén）臉識（shí）別技術的日漸成熟，“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（pò）各個（gè）行業應用的“閾（yù）值”，帶（dài）來日趨豐富（fù）的應用場景（jǐng）。
“隨著深度學習算法登場，人臉識別精度相比五年前（qián）已有大幅飛躍。”360公司副總裁、人工智能研（yán）究院院長顏水成說，各（gè）種設備拍攝人臉所提取的信息會結成數據對，不斷積累的海量數據成（chéng）為反哺技術完善的“充足養料”。
螞蟻金服生物識別（bié）技術負責人（rén）陳繼（jì）東說，近年來得益於深度學習的迅速發展，我們可以基於神經網絡讓機（jī）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海量的圖片數據進行訓練。生物（wù）識別從以前70%、80%的準確（què）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（zhōng）人臉識別技術的誤識率已經達到十萬分之（zhī）一。
曠視科技副總裁謝憶楠告訴記者，人臉識別技術主要有三大應用方向，一種為（wéi）1：N認證，判斷某（mǒu）個體是否為特定群（qún）體中的一員，用於人員出入管理和城市安防，包（bāo）括公安抓（zhuā）捕逃犯、小區門禁啟用刷臉（liǎn）係統，以及一些（xiē）商家的VIP管理等。
另一種為1：1認證，即證明本人與證件信（xìn）息是統一（yī）的（de），主要應（yīng）用於需要實名製驗證的場（chǎng）景。南航今年6月在河南南陽（yáng）機場（chǎng）啟用的“刷臉登機”，武漢火車站和廣州南站啟用的“刷臉進站”，即屬於此類。
第（dì）三種是活體（tǐ）檢（jiǎn）驗，證明是真人在操作（zuò）業（yè）務（wù），進（jìn）而做賬戶許可授權。中信銀行的ATM和移動客（kè）戶（hù）端可以進（jìn）行遠程身份認證（zhèng），海通證券可以遠程開戶，滴滴平台則可以查驗（yàn）駕駛者是否為注冊司機。
人臉識（shí）別正（zhèng）在（zài）慢慢從線上走到線下，在無人零售、快捷支（zhī）付、酒店入住等場景中亮（liàng）相。資本看準其（qí）中的商機，紛紛（fēn）入局。今年7月，商湯（tāng）科技宣布完成4.1億美元B輪融資。上海依圖科（kē）技與北京曠視科技完（wán）成了C輪融資，金額分別為3.8億元人民幣與1億（yì）美元。來自前瞻產業研究院的數據顯（xiǎn）示，2016年（nián）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（dá）到51億元左右。
商業應用場（chǎng）景不斷豐富
《經濟參考（kǎo）報》記者了解到，人臉識別技術（shù）在金融上的應用呈爆發（fā）式增長態勢。從我國自主研發的全球首台具有人（rén）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（sū）寧等推出“刷臉支付”應用，再到傳統銀行如招商銀行（háng）試點人臉識（shí）別應用……支付、取款、貸款等金（jīn）融領域（yù）的（de）應（yīng）用走到了其他領域應用的前麵。
今年9月（yuè），“刷臉”在金融上的應用賺足了眼球。在（zài）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，蘋果稱這一功能可（kě）運用到Apple Pay；金融（róng）科技公司螞蟻金服與肯德基共（gòng）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場景的消費中。
在杭（háng）州萬象城肯德基的KPRO餐廳裏，《經濟參考報》記者（zhě）看到不少消費者嚐試（shì）了“刷臉支付”：在自助點餐（cān）機（jī）上選好餐，進入支付頁（yè）麵，可選擇繼支付寶、微信（xìn）移動支付選項後的新選項“刷臉支（zhī）付”，然後進行人臉識別，大約需要1-2秒，再輸入（rù）與支付寶賬號綁（bǎng）定（dìng）的手機號，確認後即可支付，過程不到10秒。
在難度係數極高的城（chéng）市安防領域，人臉識別也在大顯神通。以往人臉識別（bié）技術隻能處理數百人級別的數據比對，但現（xiàn）在（zài）已經發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、光線變化複雜（zá）、分辨率低等不利條件，幫助公安機關迅速抓捕逃犯。
記者獲悉，人臉識別公司（sī）曠視科技已為多地公安係統提供了實（shí）時（shí）警情數據服務，其中直接協助警方破獲案件1032起，抓獲、控製的在逃（táo）人員超2000人。重慶市某公安（ān）分局使用商湯科技的人像比對係統，在40個工（gōng）作日內辨認出69名（míng）嫌疑人，相比人工效率提（tí）升200倍。
在人（rén）臉識別技（jì）術（shù）到來之前，指紋識別、虹膜識別等生物特征識別方式已經（jīng）在生活（huó）中得到廣泛運用。不過受訪人士（shì）表示，相（xiàng）比較而（ér）言，人臉識別最大的優點在於“非接觸性”，這可以（yǐ）大大提升係統響應速度，提高使用便捷度，同時避免指紋（wén）等（děng）接觸式識別（bié）產生的疾病傳播等衛生隱患。
此外，“非配合（hé）、非（fēi）侵入”式特征，意味著可以在不需要使用者配合的情況（kuàng）下采集到數據，這有利於公安在安防等領域（yù）的應用。
人（rén）臉識別技術還越來越用於娛樂。麵部識別解鎖功能（néng）成為平板電腦“賣點”、智能相冊可通過識別人臉進（jìn）行照片分類、“美顏”類（lèi）APP自動識別人臉並為其“化妝”……例如，一款火爆的“FACE U”軟件，可（kě）以將用（yòng）戶頭像（xiàng）“變成”大聖、兔子等形象，與朋友圈、微博等社交平台的朋友（yǒu）互動。
業內人士認為，智能家居將（jiāng）會是未來人臉識（shí）別的應用場（chǎng）景之一，智能防盜門（mén）在主人（rén）站在門口時才會打開，智能電視能識別你（nǐ）是誰，並推送給你常（cháng）看的節目（mù），甚至服務機器人也可以根據對象（xiàng）身份的不同提（tí）供相（xiàng）應的服務。未來人臉識別技術會讓用戶信息的深度挖掘成為可能，商家可以對會員的購買行（háng）為進行分析（xī），進而有針對性地安排商業布局或促銷活動。
技術準確度突破（pò）可（kě）期（qī）
專家認為，未來，人臉識（shí）別技術還會（huì）繼續突破。一方麵，準確度、安全性會繼續提升，針對整容、雙胞胎等特殊情況的處理能力也在提升。另一方麵，人臉識別能夠處理（lǐ）的數（shù）量（liàng）級也會繼續擴大。當技術已經進步到可（kě）以在上億張照片的數據（jù）庫中提（tí）取、比（bǐ）對某張人臉時，則應用場景會逐步擴大。
據顏水成介紹，通（tōng）常人臉識別包含以下環節（jiē）：相機或者專業設備先采集到圖片，人臉檢測（cè）技術定位圖片中的（de）人（rén）臉，然後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（kuò）光線補（bǔ）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（zuò）比對，以識別人臉身份。
業內人士認為，其中的技術關（guān）鍵在於（yú）通過不同臉部圖像上的（de）特征關鍵點和麵（miàn）部表情網，找出彼此之間的關聯，最終判定這些（xiē）圖像是否（fǒu）為同（tóng）一個人。但人臉是變化（huà）的，不同（tóng）角度、不同妝容都能影響特征關（guān）鍵點的抓取。
此外，“刷臉支付”是（shì）在線下公共設（shè）備和開放環境（jìng）下進（jìn）行，真（zhēn）實場景複雜（zá）多變，且安全性要求（qiú）更高（gāo）。生物識別技術對人們的生活帶來更多便利還是挑戰？
疑惑一：“刷臉”如何確保精準度？
在衡量人臉識別能力時，很多公司都會宣稱其準確率超過“99%”。對此，長期研究機器學習的西（xī）安交通大學（xué）電信學院特（tè）聘教授（shòu）、國家“千人計劃”專家龔怡宏表（biǎo）示（shì），這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（dù）要大打折扣。
商湯科技聯合創始人楊帆也認為，這些準確度是在一定前置條（tiáo）件下取得的，但現實（shí）應用場景複雜多變，人群樣（yàng）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（lái）困難。
不過，這也不代表技術要達到100%準確率才可以使用（yòng）。“世界上沒有完美的技術（shù），任何技術都是（shì）有錯誤率和瑕疵的，但是如果（guǒ）在特定的場景下，技術的（de）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（shuō）。
蘋果方麵介紹，新機iphoness X的麵容ID功能利用由點陣投影器、紅外鏡頭和泛光感應元件組成的先進原深感攝像頭係統，在A11仿生強勁動力的支持（chí）下可（kě）繪製麵譜並識別（bié）麵容。該（gāi）功能會投射（shè）30000多個肉（ròu）眼不可見的紅外光點，然後（hòu）將得到的紅外圖像和點陣圖案傳輸給神（shén）經網絡，創建用戶臉部的數學模型，再將這些數據發送至安全隔區，以確認（rèn）數據是否匹配。而且，用戶的（de）樣貌隨著時間而改變，技術也能隨之進（jìn）行（háng）調（diào）整適應。
螞蟻（yǐ）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（xiàng）頭，在進（jìn）行人臉識別前，會通過軟硬件結合的方法進行活體檢測，來判斷采集到的（de）人臉是否是照片、視（shì）頻或者軟件模擬生（shēng）成的，避免各種人臉偽造（zào）帶來的身份冒用情況。
疑惑二：雙胞胎、過度（dù）化（huà）妝和整容能分辨嗎？
“人臉的角度、光線、表情、年齡、化妝、遮擋、照片質量等會影響我們的判斷（duàn），並且隨著數據庫樣（yàng）本增大，兩個不同人長得像的概率會快速上升。”陳繼東提出了生物識別技術麵臨的難題，不過，他認為（wéi）深度學習會讓計算機更聰（cōng）明，能克服這些困（kùn）難。
顏水成表示，麵對雙（shuāng）胞（bāo）胎或者整容前後等特殊情況，機器能否（fǒu）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（wài），臉部信息也會隨（suí）著年齡增長而改變。如果到了機器無法識別的程度，使用者隻需去係統（tǒng）更新臉部照片就可解決。
為了提高識別（bié）率，不少應用場景（jǐng）都需要用戶（hù）采用除人臉識別技術外的雙重驗證。陳繼東表示，交叉驗證方式進一步提升識別率，即使是雙胞（bāo）胎（tāi）也“判若兩人”。在（zài）金（jīn）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仍然會有漏網（wǎng）之魚，因此需要（yào）結合多因子綜合驗證。目前人臉識別準確率已遠超肉眼，而且（qiě）有活體檢測算法來判斷采集到的人臉信息是否為照片、視頻等冒充。“即便出現賬戶被冒用的極小概率事件，支付寶也（yě）會通過保險（xiǎn）公司全額（é）賠付。”
疑惑三：用戶隱私如（rú）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（de）生物特征。例如，很多人都會發自拍照，也是相對公開的特征。如何（hé）保證用（yòng）戶數據安全尤為關鍵。
據媒體（tǐ）報（bào）道，在一個名為“你的臉就是大數據（jù）”的項目中，俄羅斯攝（shè）影師葉戈爾·茨韋特科夫在聖彼得堡用了6周時間拍攝100名地鐵乘客的人臉照片，之後利用人臉識別工具比對（duì）俄羅斯（sī）最大社（shè）交網站VK(VKontakte)上的5500萬用戶，找到了大約70名（míng）乘客（kè）的個人資料（liào）。
如何防範類（lèi）似的隱私泄露（lù）風險？曠視科技副總裁謝憶楠表示，曠視在采集到照（zhào）片後會對照片進行脫敏（mǐn）處理，隻提取照片（piàn）特征，而非照片（piàn）本身，即使這些特征在傳輸過程中被竊取，也無法還（hái）原出照片，過程是不可逆的。
陳繼東說，目前支（zhī）付寶已經對人臉識別技術進行了（le）加密、脫敏的技術防範，可（kě）以將人臉信息（xī）變成（chéng）一個不可逆的（de）數字信息，不能還原、比對。
蘋（píng）果（guǒ）方麵介紹（shào），其（qí）所（suǒ）有保存的（de）麵容信息都（dōu）被保護（hù）在安全隔區內，以確保數據安全無虞。同時，所有處（chù）理都（dōu）在設備上進行，不會發生在雲（yún）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（tè）別設計，可防止（zhǐ）被照片或麵具假冒的人臉欺騙。
相關行業標準有待（dài）完善
專家普遍認為，人臉識別技術的（de）市場潛（qián）力巨大，技術要求高安全性、高準確率（lǜ）、高可用性、高實時性，但目前人臉識別技術還沒有一個行業標準，用戶隱私安（ān）全也亟待（dài）保障，建議製定（dìng）並完善行業標準。
在（zài）中科院計算（suàn）技術研究所研究員山世光看來，經過多（duō）年發展，人臉識別近幾年（nián）確實取（qǔ）得了（le）突破式發（fā）展，完成了一些以前“不可能（néng）完成的任務”。但用戶隱私也值得關注（zhù），即用戶的照片是如何傳輸和（hé）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（bié）係統（tǒng），確保用戶數據不被盜用，目前看（kàn）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（de）各類標準，包括（kuò）保護公民隱私的標準應盡快出台。”山世光說（shuō）。
華為集（jí）團從事模式識別的（de）技術人員田（tián）女士說，人臉數據很（hěn）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（mǎ）。因此，當下很多技術都在突破活（huó）體檢測，如用（yòng）‘眨眨眼’‘張張口’來進一步確（què）認”。
楊帆表示，人（rén）臉識別（bié）是一條很長的（de）產業鏈，保（bǎo）護用戶（hù）隱私不僅需要靠公司的自律，更需要在政府（fǔ）引導下（xià）建（jiàn）立起整個行業的統一標準，共同築起保護用戶隱私的行業堤壩。
顏水成說，人臉識別更廣泛運用的基礎在於進一步（bù）提升識別準確率和安全性，而大量數據作為深度學習的養料是（shì）必（bì）不可少的。以（yǐ）後，人臉識別采集設備會越來越多，會積（jī）累大（dà）量的數（shù）據，但這些（xiē）數（shù）據如果變成一個個數據孤島，就無法（fǎ）使人臉識別技術得到提升（shēng），建議在（zài）數（shù）據的共享和開放上加大引導力度，促（cù）進技術發展。
香蕉电影网警用（yòng）裝備專賣店銷售顧（gù）問（wèn）提（tí）示，香蕉电影网警用裝備專（zhuān）賣店隸屬香蕉电影网警用裝備有限公司，本公司是（shì）一家專（zhuān）業生產和對公安執法單位（wèi）銷（xiāo）售警用安保裝備、警用服裝和交通用品的製造和經銷型企（qǐ）業，本（běn）公司專（zhuān）業提供交警（jǐng）執勤儀器，交警（jǐng）專（zhuān）用（yòng）酒精測（cè）試儀（yí），道（dào）路路障，阻車釘，警用指揮（huī）棒，警察反光錐等，警用製（zhì）式皮衣，警察錢包，警用禮品類，警察99式常服，警服春秋執（zhí）勤服、警察夏短袖執勤服、警用夏季長袖衫，警察冬執（zhí）勤服，警察防寒大（dà）衣，交警反光（guāng）大衣（yī），警（jǐng）察催淚器、二級防彈衣、三級防彈衣、單警執勤執法記錄儀、警用頭盔係列、警用無人偵察機、警用皮帶（dài）、武裝裝備，警（jǐng）車貼紙，警車警報器，警車配件，高（gāo）檔警務禮品等一直是全國各公安院校和全國3000個（gè）基層派出所的合作夥伴和供應商，產品質量符合部（bù）級標準，種類齊全乃行業領先。
迎接公安隊伍改革及十三（sān）五規劃綱（gāng）要，香蕉电影网公司繼續跟隨黨的路線方針走科技強（qiáng）警道路。經過多年（nián）的發展，本公司在安保、警用服裝研發、新（xīn）型警用小型裝備專利技術、警（jǐng）察禮儀紀念產品設計和製作（zuò）都是行業占有率高，經過（guò）多年的市場（chǎng）發展我們有著寶貴的市場經驗和客戶群體。展望未來，我們將不斷的加大服務力度（dù）和研發（fā）力度，打造警用裝備強警（jǐng）理念。
人臉識別已經在人們衣食住行（háng）的各個領域發力，迎來運用的“井噴期”，其中，金融（róng）和安防等（děng）行業成為應（yīng）用“先鋒”領域（yù）。隨著人臉識別（bié）技術的商用場景不斷擴充，市場潛力巨大，資本嗅到商機紛（fēn）紛湧入。來（lái）自（zì）前瞻產業研究（jiū）院（yuàn）的數據顯示，2016年我國人臉識別行業市場（chǎng）規模已超過10億（yì）元，預計到2021年將達到51億元左右。
“刷臉”時代帶來巨大市場
刷臉進站、刷臉取款、刷（shuā）臉支付、刷臉報到……隨（suí）著人（rén）臉識（shí）別技術的日漸成熟，“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（pò）各個（gè）行業應用的“閾（yù）值”，帶（dài）來日趨豐富（fù）的應用場景（jǐng）。
“隨著深度學習算法登場，人臉識別精度相比五年前（qián）已有大幅飛躍。”360公司副總裁、人工智能研（yán）究院院長顏水成說，各（gè）種設備拍攝人臉所提取的信息會結成數據對，不斷積累的海量數據成（chéng）為反哺技術完善的“充足養料”。
螞蟻金服生物識別（bié）技術負責人（rén）陳繼（jì）東說，近年來得益於深度學習的迅速發展，我們可以基於神經網絡讓機（jī）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海量的圖片數據進行訓練。生物（wù）識別從以前70%、80%的準確（què）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（zhōng）人臉識別技術的誤識率已經達到十萬分之（zhī）一。
曠視科技副總裁謝憶楠告訴記者，人臉識別技術主要有三大應用方向，一種為（wéi）1：N認證，判斷某（mǒu）個體是否為特定群（qún）體中的一員，用於人員出入管理和城市安防，包（bāo）括公安抓（zhuā）捕逃犯、小區門禁啟用刷臉（liǎn）係統，以及一些（xiē）商家的VIP管理等。
另一種為1：1認證，即證明本人與證件信（xìn）息是統一（yī）的（de），主要應（yīng）用於需要實名製驗證的場（chǎng）景。南航今年6月在河南南陽（yáng）機場（chǎng）啟用的“刷臉登機”，武漢火車站和廣州南站啟用的“刷臉進站”，即屬於此類。
第（dì）三種是活體（tǐ）檢（jiǎn）驗，證明是真人在操作（zuò）業（yè）務（wù），進（jìn）而做賬戶許可授權。中信銀行的ATM和移動客（kè）戶（hù）端可以進（jìn）行遠程身份認證（zhèng），海通證券可以遠程開戶，滴滴平台則可以查驗（yàn）駕駛者是否為注冊司機。
人臉識（shí）別正（zhèng）在（zài）慢慢從線上走到線下，在無人零售、快捷支（zhī）付、酒店入住等場景中亮（liàng）相。資本看準其（qí）中的商機，紛紛（fēn）入局。今年7月，商湯（tāng）科技宣布完成4.1億美元B輪融資。上海依圖科（kē）技與北京曠視科技完（wán）成了C輪融資，金額分別為3.8億元人民幣與1億（yì）美元。來自前瞻產業研究院的數據顯（xiǎn）示，2016年（nián）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（dá）到51億元左右。
商業應用場（chǎng）景不斷豐富
《經濟參考（kǎo）報》記者了解到，人臉識別技術（shù）在金融上的應用呈爆發（fā）式增長態勢。從我國自主研發的全球首台具有人（rén）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（sū）寧等推出“刷臉支付”應用，再到傳統銀行如招商銀行（háng）試點人臉識（shí）別應用……支付、取款、貸款等金（jīn）融領域（yù）的（de）應（yīng）用走到了其他領域應用的前麵。
今年9月（yuè），“刷臉”在金融上的應用賺足了眼球。在（zài）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，蘋果稱這一功能可（kě）運用到Apple Pay；金融（róng）科技公司螞蟻金服與肯德基共（gòng）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場景的消費中。
在杭（háng）州萬象城肯德基的KPRO餐廳裏，《經濟參考報》記者（zhě）看到不少消費者嚐試（shì）了“刷臉支付”：在自助點餐（cān）機（jī）上選好餐，進入支付頁（yè）麵，可選擇繼支付寶、微信（xìn）移動支付選項後的新選項“刷臉支（zhī）付”，然後進行人臉識別，大約需要1-2秒，再輸入（rù）與支付寶賬號綁（bǎng）定（dìng）的手機號，確認後即可支付，過程不到10秒。
在難度係數極高的城（chéng）市安防領域，人臉識別也在大顯神通。以往人臉識別（bié）技術隻能處理數百人級別的數據比對，但現（xiàn）在（zài）已經發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、光線變化複雜（zá）、分辨率低等不利條件，幫助公安機關迅速抓捕逃犯。
記者獲悉，人臉識別公司（sī）曠視科技已為多地公安係統提供了實（shí）時（shí）警情數據服務，其中直接協助警方破獲案件1032起，抓獲、控製的在逃（táo）人員超2000人。重慶市某公安（ān）分局使用商湯科技的人像比對係統，在40個工（gōng）作日內辨認出69名（míng）嫌疑人，相比人工效率提（tí）升200倍。
在人（rén）臉識別技（jì）術（shù）到來之前，指紋識別、虹膜識別等生物特征識別方式已經（jīng）在生活（huó）中得到廣泛運用。不過受訪人士（shì）表示，相（xiàng）比較而（ér）言，人臉識別最大的優點在於“非接觸性”，這可以（yǐ）大大提升係統響應速度，提高使用便捷度，同時避免指紋（wén）等（děng）接觸式識別（bié）產生的疾病傳播等衛生隱患。
此外，“非配合（hé）、非（fēi）侵入”式特征，意味著可以在不需要使用者配合的情況（kuàng）下采集到數據，這有利於公安在安防等領域（yù）的應用。
人（rén）臉識別技術還越來越用於娛樂。麵部識別解鎖功能（néng）成為平板電腦“賣點”、智能相冊可通過識別人臉進（jìn）行照片分類、“美顏”類（lèi）APP自動識別人臉並為其“化妝”……例如，一款火爆的“FACE U”軟件，可（kě）以將用（yòng）戶頭像（xiàng）“變成”大聖、兔子等形象，與朋友圈、微博等社交平台的朋友（yǒu）互動。
業內人士認為，智能家居將（jiāng）會是未來人臉識（shí）別的應用場（chǎng）景之一，智能防盜門（mén）在主人（rén）站在門口時才會打開，智能電視能識別你（nǐ）是誰，並推送給你常（cháng）看的節目（mù），甚至服務機器人也可以根據對象（xiàng）身份的不同提（tí）供相（xiàng）應的服務。未來人臉識別技術會讓用戶信息的深度挖掘成為可能，商家可以對會員的購買行（háng）為進行分析（xī），進而有針對性地安排商業布局或促銷活動。
技術準確度突破（pò）可（kě）期（qī）
專家認為，未來，人臉識（shí）別技術還會（huì）繼續突破。一方麵，準確度、安全性會繼續提升，針對整容、雙胞胎等特殊情況的處理能力也在提升。另一方麵，人臉識別能夠處理（lǐ）的數（shù）量（liàng）級也會繼續擴大。當技術已經進步到可（kě）以在上億張照片的數據（jù）庫中提（tí）取、比（bǐ）對某張人臉時，則應用場景會逐步擴大。
據顏水成介紹，通（tōng）常人臉識別包含以下環節（jiē）：相機或者專業設備先采集到圖片，人臉檢測（cè）技術定位圖片中的（de）人（rén）臉，然後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（kuò）光線補（bǔ）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（zuò）比對，以識別人臉身份。
業內人士認為，其中的技術關（guān）鍵在於（yú）通過不同臉部圖像上的（de）特征關鍵點和麵（miàn）部表情網，找出彼此之間的關聯，最終判定這些（xiē）圖像是否（fǒu）為同（tóng）一個人。但人臉是變化（huà）的，不同（tóng）角度、不同妝容都能影響特征關（guān）鍵點的抓取。
此外，“刷臉支付”是（shì）在線下公共設（shè）備和開放環境（jìng）下進（jìn）行，真（zhēn）實場景複雜（zá）多變，且安全性要求（qiú）更高（gāo）。生物識別技術對人們的生活帶來更多便利還是挑戰？
疑惑一：“刷臉”如何確保精準度？
在衡量人臉識別能力時，很多公司都會宣稱其準確率超過“99%”。對此，長期研究機器學習的西（xī）安交通大學（xué）電信學院特（tè）聘教授（shòu）、國家“千人計劃”專家龔怡宏表（biǎo）示（shì），這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（dù）要大打折扣。
商湯科技聯合創始人楊帆也認為，這些準確度是在一定前置條（tiáo）件下取得的，但現實（shí）應用場景複雜多變，人群樣（yàng）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（lái）困難。
不過，這也不代表技術要達到100%準確率才可以使用（yòng）。“世界上沒有完美的技術（shù），任何技術都是（shì）有錯誤率和瑕疵的，但是如果（guǒ）在特定的場景下，技術的（de）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（shuō）。
蘋果方麵介紹，新機iphoness X的麵容ID功能利用由點陣投影器、紅外鏡頭和泛光感應元件組成的先進原深感攝像頭係統，在A11仿生強勁動力的支持（chí）下可（kě）繪製麵譜並識別（bié）麵容。該（gāi）功能會投射（shè）30000多個肉（ròu）眼不可見的紅外光點，然後（hòu）將得到的紅外圖像和點陣圖案傳輸給神（shén）經網絡，創建用戶臉部的數學模型，再將這些數據發送至安全隔區，以確認（rèn）數據是否匹配。而且，用戶的（de）樣貌隨著時間而改變，技術也能隨之進（jìn）行（háng）調（diào）整適應。
螞蟻（yǐ）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（xiàng）頭，在進（jìn）行人臉識別前，會通過軟硬件結合的方法進行活體檢測，來判斷采集到的（de）人臉是否是照片、視（shì）頻或者軟件模擬生（shēng）成的，避免各種人臉偽造（zào）帶來的身份冒用情況。
疑惑二：雙胞胎、過度（dù）化（huà）妝和整容能分辨嗎？
“人臉的角度、光線、表情、年齡、化妝、遮擋、照片質量等會影響我們的判斷（duàn），並且隨著數據庫樣（yàng）本增大，兩個不同人長得像的概率會快速上升。”陳繼東提出了生物識別技術麵臨的難題，不過，他認為（wéi）深度學習會讓計算機更聰（cōng）明，能克服這些困（kùn）難。
顏水成表示，麵對雙（shuāng）胞（bāo）胎或者整容前後等特殊情況，機器能否（fǒu）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（wài），臉部信息也會隨（suí）著年齡增長而改變。如果到了機器無法識別的程度，使用者隻需去係統（tǒng）更新臉部照片就可解決。
為了提高識別（bié）率，不少應用場景（jǐng）都需要用戶（hù）采用除人臉識別技術外的雙重驗證。陳繼東表示，交叉驗證方式進一步提升識別率，即使是雙胞（bāo）胎（tāi）也“判若兩人”。在（zài）金（jīn）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仍然會有漏網（wǎng）之魚，因此需要（yào）結合多因子綜合驗證。目前人臉識別準確率已遠超肉眼，而且（qiě）有活體檢測算法來判斷采集到的人臉信息是否為照片、視頻等冒充。“即便出現賬戶被冒用的極小概率事件，支付寶也（yě）會通過保險（xiǎn）公司全額（é）賠付。”
疑惑三：用戶隱私如（rú）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（de）生物特征。例如，很多人都會發自拍照，也是相對公開的特征。如何（hé）保證用（yòng）戶數據安全尤為關鍵。
據媒體（tǐ）報（bào）道，在一個名為“你的臉就是大數據（jù）”的項目中，俄羅斯攝（shè）影師葉戈爾·茨韋特科夫在聖彼得堡用了6周時間拍攝100名地鐵乘客的人臉照片，之後利用人臉識別工具比對（duì）俄羅斯（sī）最大社（shè）交網站VK(VKontakte)上的5500萬用戶，找到了大約70名（míng）乘客（kè）的個人資料（liào）。
如何防範類（lèi）似的隱私泄露（lù）風險？曠視科技副總裁謝憶楠表示，曠視在采集到照（zhào）片後會對照片進行脫敏（mǐn）處理，隻提取照片（piàn）特征，而非照片（piàn）本身，即使這些特征在傳輸過程中被竊取，也無法還（hái）原出照片，過程是不可逆的。
陳繼東說，目前支（zhī）付寶已經對人臉識別技術進行了（le）加密、脫敏的技術防範，可（kě）以將人臉信息（xī）變成（chéng）一個不可逆的（de）數字信息，不能還原、比對。
蘋（píng）果（guǒ）方麵介紹（shào），其（qí）所（suǒ）有保存的（de）麵容信息都（dōu）被保護（hù）在安全隔區內，以確保數據安全無虞。同時，所有處（chù）理都（dōu）在設備上進行，不會發生在雲（yún）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（tè）別設計，可防止（zhǐ）被照片或麵具假冒的人臉欺騙。
相關行業標準有待（dài）完善
專家普遍認為，人臉識別技術的（de）市場潛（qián）力巨大，技術要求高安全性、高準確率（lǜ）、高可用性、高實時性，但目前人臉識別技術還沒有一個行業標準，用戶隱私安（ān）全也亟待（dài）保障，建議製定（dìng）並完善行業標準。
在（zài）中科院計算（suàn）技術研究所研究員山世光看來，經過多（duō）年發展，人臉識別近幾年（nián）確實取（qǔ）得了（le）突破式發（fā）展，完成了一些以前“不可能（néng）完成的任務”。但用戶隱私也值得關注（zhù），即用戶的照片是如何傳輸和（hé）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（bié）係統（tǒng），確保用戶數據不被盜用，目前看（kàn）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（de）各類標準，包括（kuò）保護公民隱私的標準應盡快出台。”山世光說（shuō）。
華為集（jí）團從事模式識別的（de）技術人員田（tián）女士說，人臉數據很（hěn）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（mǎ）。因此，當下很多技術都在突破活（huó）體檢測，如用（yòng）‘眨眨眼’‘張張口’來進一步確（què）認”。
楊帆表示，人（rén）臉識別（bié）是一條很長的（de）產業鏈，保（bǎo）護用戶（hù）隱私不僅需要靠公司的自律，更需要在政府（fǔ）引導下（xià）建（jiàn）立起整個行業的統一標準，共同築起保護用戶隱私的行業堤壩。
顏水成說，人臉識別更廣泛運用的基礎在於進一步（bù）提升識別準確率和安全性，而大量數據作為深度學習的養料是（shì）必（bì）不可少的。以（yǐ）後，人臉識別采集設備會越來越多，會積（jī）累大（dà）量的數（shù）據，但這些（xiē）數（shù）據如果變成一個個數據孤島，就無法（fǎ）使人臉識別技術得到提升（shēng），建議在（zài）數（shù）據的共享和開放上加大引導力度，促（cù）進技術發展。
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