資本加速涌入 金融和安防成“先鋒”應(yīng)用領(lǐng)域

人臉識別技術(shù)商用迎來“井噴期”

專家建議完善相關(guān)行業(yè)標準保護用戶隱私

近期，“刷臉”成為了熱詞，人臉識別技術(shù)不斷進入大眾視野。蘋果新機iPhone X具備“刷臉”解鎖功能，并且可運用到Apple Pay以及各種需要身份驗證的App中；首個“刷臉”支付的商用試點也在杭州一家肯德基餐廳開啟；一些銀行正嘗試啟用自動取款機“刷臉”取款功能；高鐵檢票、賓館入住也在使用“刷臉”技術(shù)……

人臉識別已經(jīng)在人們衣食住行的各個領(lǐng)域發(fā)力，迎來運用的“井噴期”，其中，金融和安防等行業(yè)成為應(yīng)用“先鋒”領(lǐng)域。隨著人臉識別技術(shù)的商用場景不斷擴充，市場潛力巨大，資本嗅到商機紛紛涌入。來自前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)顯示，2016年我國人臉識別行業(yè)市場規(guī)模已超過10億元，預(yù)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、刷臉支付、刷臉報到……隨著人臉識別技術(shù)的日漸成熟，“刷臉”時代正在到來。在業(yè)內(nèi)人士看來，人臉識別技術(shù)正在不斷突破各個行業(yè)應(yīng)用的“閾值”，帶來日趨豐富的應(yīng)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、人工智能研究院院長顏水成說，各種設(shè)備拍攝人臉所提取的信息會結(jié)成數(shù)據(jù)對，不斷積累的海量數(shù)據(jù)成為反哺技術(shù)完善的“充足養(yǎng)料”。

螞蟻金服生物識別技術(shù)負責人陳繼東說，近年來得益于深度學習的迅速發(fā)展，我們可以基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓機器模擬出人類大腦的學習過程，并通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和海量的圖片數(shù)據(jù)進行訓練。生物識別從以前70%、80%的準確率提升至近兩年的99.6%甚至99.7%，具備商用條件。同時，在支付場景中人臉識別技術(shù)的誤識率已經(jīng)達到十萬分之一。

曠視科技副總裁謝憶楠告訴記者，人臉識別技術(shù)主要有三大應(yīng)用方向，一種為1：N認證，判斷某個體是否為特定群體中的一員，用于人員出入管理和城市安防，包括公安抓捕逃犯、小區(qū)門禁啟用刷臉系統(tǒng)，以及一些商家的VIP管理等。

另一種為1：1認證，即證明本人與證件信息是統(tǒng)一的，主要應(yīng)用于需要實名制驗證的場景。南航今年6月在河南南陽機場啟用的“刷臉登機”，武漢火車站和廣州南站啟用的“刷臉進站”，即屬于此類。

第三種是活體檢驗，證明是真人在操作業(yè)務(wù)，進而做賬戶許可授權(quán)。中信銀行的ATM和移動客戶端可以進行遠程身份認證，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。

人臉識別正在慢慢從線上走到線下，在無人零售、快捷支付、酒店入住等場景中亮相。資本看準其中的商機，紛紛入局。今年7月，商湯科技宣布完成4.1億美元B輪融資。上海依圖科技與北京曠視科技完成了C輪融資，金額分別為3.8億元人民幣與1億美元。來自前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)顯示，2016年我國人臉識別行業(yè)市場規(guī)模已超過10億元，預(yù)計到2021年將達到51億元左右。

商業(yè)應(yīng)用場景不斷豐富

《經(jīng)濟參考報》記者了解到，人臉識別技術(shù)在金融上的應(yīng)用呈爆發(fā)式增長態(tài)勢。從我國自主研發(fā)的全球首臺具有人臉識別功能的ATM機通過驗收，到互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)螞蟻金服、京東、蘇寧等推出“刷臉支付”應(yīng)用，再到傳統(tǒng)銀行如招商銀行試點人臉識別應(yīng)用……支付、取款、貸款等金融領(lǐng)域的應(yīng)用走到了其他領(lǐng)域應(yīng)用的前面。

今年9月，“刷臉”在金融上的應(yīng)用賺足了眼球。在蘋果新機發(fā)布會上，iPhone X具備“刷臉”解鎖功能成為了關(guān)注焦點，蘋果稱這一功能可運用到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，這是刷臉支付從線上走到線下，首次真正落地到商業(yè)場景的消費中。

在杭州萬象城肯德基的KPRO餐廳里，《經(jīng)濟參考報》記者看到不少消費者嘗試了“刷臉支付”：在自助點餐機上選好餐，進入支付頁面，可選擇繼支付寶、微信移動支付選項后的新選項“刷臉支付”，然后進行人臉識別，大約需要1－2秒，再輸入與支付寶賬號綁定的手機號，確認后即可支付，過程不到10秒。

在難度系數(shù)極高的城市安防領(lǐng)域，人臉識別也在大顯神通。以往人臉識別技術(shù)只能處理數(shù)百人級別的數(shù)據(jù)比對，但現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展到上萬人甚至更高量級的數(shù)據(jù)比對，且突破拍攝角度不正、光線變化復(fù)雜、分辨率低等不利條件，幫助公安機關(guān)迅速抓捕逃犯。

記者獲悉，人臉識別公司曠視科技已為多地公安系統(tǒng)提供了實時警情數(shù)據(jù)服務(wù)，其中直接協(xié)助警方破獲案件1032起，抓獲、控制的在逃人員超2000人。重慶市某公安分局使用商湯科技的人像比對系統(tǒng)，在40個工作日內(nèi)辨認出69名嫌疑人，相比人工效率提升200倍。

在人臉識別技術(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)在生活中得到廣泛運用。不過受訪人士表示，相比較而言，人臉識別最大的優(yōu)點在于“非接觸性”，這可以大大提升系統(tǒng)響應(yīng)速度，提高使用便捷度，同時避免指紋等接觸式識別產(chǎn)生的疾病傳播等衛(wèi)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(shù)據(jù)，這有利于公安在安防等領(lǐng)域的應(yīng)用。

人臉識別技術(shù)還越來越用于娛樂。面部識別解鎖功能成為平板電腦“賣點”、智能相冊可通過識別人臉進行照片分類、“美顏”類APP自動識別人臉并為其“化妝”……例如，一款火爆的“FACE U”軟件，可以將用戶頭像“變成”大圣、兔子等形象，與朋友圈、微博等社交平臺的朋友互動。

業(yè)內(nèi)人士認為，智能家居將會是未來人臉識別的應(yīng)用場景之一，智能防盜門在主人站在門口時才會打開，智能電視能識別你是誰，并推送給你常看的節(jié)目，甚至服務(wù)機器人也可以根據(jù)對象身份的不同提供相應(yīng)的服務(wù)。未來人臉識別技術(shù)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為進行分析，進而有針對性地安排商業(yè)布局或促銷活動。

技術(shù)準確度突破可期

專家認為，未來，人臉識別技術(shù)還會繼續(xù)突破。一方面，準確度、安全性會繼續(xù)提升，針對整容、雙胞胎等特殊情況的處理能力也在提升。另一方面，人臉識別能夠處理的數(shù)量級也會繼續(xù)擴大。當技術(shù)已經(jīng)進步到可以在上億張照片的數(shù)據(jù)庫中提取、比對某張人臉時，則應(yīng)用場景會逐步擴大。

據(jù)顏水成介紹，通常人臉識別包含以下環(huán)節(jié)：相機或者專業(yè)設(shè)備先采集到圖片，人臉檢測技術(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(shù)據(jù)庫中的人臉特征做比對，以識別人臉身份。

業(yè)內(nèi)人士認為，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)境下進行，真實場景復(fù)雜多變，且安全性要求更高。生物識別技術(shù)對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安交通大學電信學院特聘教授、國家“千人計劃”專家龔怡宏表示，這里的準確率指的是在一些世界知名人臉數(shù)據(jù)庫比對中取得的成績，但在現(xiàn)實運用中，這種準確度要大打折扣。

商湯科技聯(lián)合創(chuàng)始人楊帆也認為，這些準確度是在一定前置條件下取得的，但現(xiàn)實應(yīng)用場景復(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器識別帶來困難。

不過，這也不代表技術(shù)要達到100%準確率才可以使用。“世界上沒有完美的技術(shù)，任何技術(shù)都是有錯誤率和瑕疵的，但是如果在特定的場景下，技術(shù)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。

蘋果方面介紹，新機iPhone X的面容ID功能利用由點陣投影器、紅外鏡頭和泛光感應(yīng)元件組成的先進原深感攝像頭系統(tǒng)，在A11仿生強勁動力的支持下可繪制面譜并識別面容。該功能會投射30000多個肉眼不可見的紅外光點，然后將得到的紅外圖像和點陣圖案傳輸給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，創(chuàng)建用戶臉部的數(shù)學模型，再將這些數(shù)據(jù)發(fā)送至安全隔區(qū)，以確認數(shù)據(jù)是否匹配。而且，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(yīng)。

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(jié)合的方法進行活體檢測，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)量等會影響我們的判斷，并且隨著數(shù)據(jù)庫樣本增大，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(shù)面臨的難題，不過，他認為深度學習會讓計算機更聰明，能克服這些困難。

顏水成表示，面對雙胞胎或者整容前后等特殊情況，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(tǒng)更新臉部照片就可解決。

為了提高識別率，不少應(yīng)用場景都需要用戶采用除人臉識別技術(shù)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，即使是雙胞胎也“判若兩人”。在金融等對誤識別率容忍極低的領(lǐng)域中，單一識別要素即使精準度再高仍然會有漏網(wǎng)之魚，因此需要結(jié)合多因子綜合驗證。目前人臉識別準確率已遠超肉眼，而且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(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征。例如，很多人都會發(fā)自拍照，也是相對公開的特征。如何保證用戶數(shù)據(jù)安全尤為關(guān)鍵。

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

如何防范類似的隱私泄露風險？曠視科技副總裁謝憶楠表示，曠視在采集到照片后會對照片進行脫敏處理，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)對人臉識別技術(shù)進行了加密、脫敏的技術(shù)防范，可以將人臉信息變成一個不可逆的數(shù)字信息，不能還原、比對。

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

相關(guān)行業(yè)標準有待完善

專家普遍認為，人臉識別技術(shù)的市場潛力巨大，技術(shù)要求高安全性、高準確率、高可用性、高實時性，但目前人臉識別技術(shù)還沒有一個行業(yè)標準，用戶隱私安全也亟待保障，建議制定并完善行業(yè)標準。

在中科院計算技術(shù)研究所研究員山世光看來，經(jīng)過多年發(fā)展，人臉識別近幾年確實取得了突破式發(fā)展，完成了一些以前“不可能完成的任務(wù)”。但用戶隱私也值得關(guān)注，即用戶的照片是如何傳輸和保存的，有沒有在未經(jīng)允許的情況下被保存或拷貝。相關(guān)應(yīng)用如何設(shè)計人臉識別系統(tǒng)，確保用戶數(shù)據(jù)不被盜用，目前看起來還不明確。“人臉識別技術(shù)逐漸走向成熟，應(yīng)用越來越多，人臉識別技術(shù)的各類標準，包括保護公民隱私的標準應(yīng)盡快出臺。”山世光說。

華為集團從事模式識別的技術(shù)人員田女士說，人臉數(shù)據(jù)很難更改，“例如，我們不可能因為一次人臉數(shù)據(jù)被盜就去整容來更改我們獨有的生物密碼。因此，當下很多技術(shù)都在突破活體檢測，如用‘眨眨眼’‘張張口’來進一步確認”。

楊帆表示，人臉識別是一條很長的產(chǎn)業(yè)鏈，保護用戶隱私不僅需要靠公司的自律，更需要在政府引導下建立起整個行業(yè)的統(tǒng)一標準，共同筑起保護用戶隱私的行業(yè)堤壩。

顏水成說，人臉識別更廣泛運用的基礎(chǔ)在于進一步提升識別準確率和安全性，而大量數(shù)據(jù)作為深度學習的養(yǎng)料是必不可少的。以后，人臉識別采集設(shè)備會越來越多，會積累大量的數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)如果變成一個個數(shù)據(jù)孤島，就無法使人臉識別技術(shù)得到提升，建議在數(shù)據(jù)的共享和開放上加大引導力度，促進技術(shù)發(fā)展。

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