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萬象城肯德基的KPRO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……
人臉識別技術似乎已相當成熟，大有處處可刷臉之勢。人臉識別真的靠譜嗎？我們真的進入了“刷臉時代”嗎？
在9月15日召開的2017年網(wǎng)絡安全博覽會暨網(wǎng)絡安全成就展新聞發(fā)布會上，眾人科技創(chuàng)始人、上海市信息安全行業(yè)協(xié)會會長談劍峰曾表示，目前所有互聯(lián)網(wǎng)認證技術中，生物識別認證是最不安全的。
知名網(wǎng)友、科普作家@奧卡姆剃刀在9月26日發(fā)布的一篇博文中也表示，現(xiàn)在的人體生物密碼都具有唯一性和不可變更性。傳統(tǒng)的字母數(shù)字組合密碼可以更換，而人體生物密碼一旦泄露就是終生泄露！
其實人臉識別還有一些技術難點尚未克服，刷臉背后存在一些“隱患”值得我們注意：
一、技術難點
首先是光照問題：
比如說，在全黑的條件下，連圖像都采不到，怎么能進行人臉識別？
像在下圖左邊這樣的條件下，一個極端的光照，以我們現(xiàn)在的算法，還不能對它進行有效的、正確的比對。
2001年給比爾·蓋茨做人臉識別演示時，精心布置了燈光。但如果每次做人臉識別的時候，都要用閃光燈閃一下，用戶體驗會非常差，不太可行。后來也有了其他方法，比如用近紅外主動光源。這樣的改進，使得人臉識別率得到了極大的提升。但這個問題目前還沒能得到完全解決。
二是包括姿態(tài)、表情、還有配飾。
戴個墨鏡，或頭發(fā)的遮擋，還有化妝等，都很容易使人臉識別出現(xiàn)誤差。很多人會問：“我到韓國去整個容，還能通過人臉識別進海關嗎？”實際上，如果單純靠人臉識別的結果，你很可能會被當成不同的人。還有人問：“雙胞胎，長得一模一樣，那人臉識別能區(qū)分出來嗎？”
答案是：“NO！”因為單純靠長相來識別，雙胞胎（同卵）對系統(tǒng)來說其實就是同一張人臉。
此外，在很多情況下，人臉的姿態(tài)和表情是不受控制的。這也會影響人臉識別的結果。不過這一問題已得到解決。
人臉識別技術為此研發(fā)了三維可形變的模型。具體來說，就是把輸入的圖像往一個內部的、三維模型上面貼上去，然后，根據(jù)關鍵點的位置用三維模型把這個姿態(tài)給它轉過來。轉到正面之后，我們再把這個表情歸一化，讓它變成一個中性的表情，最后就得到一個輸出。這樣就能夠提高在大姿態(tài)、大的表情條件下的人臉識別的準確率。
三是年齡的跨度，面容變化會非常大，這也是一個問題。
目前還沒得到解決。其實，包括人臉識別在內，各種各樣的生物特征識別（指紋、虹膜、眼睛等等）都存在著一些問題。沒有哪一個算法，哪一個人工智能技術能夠保證百分之百地準確識別。
二、安全隱患
在人臉識別的具體應用中，主要的問題從“識別人的身份”轉變成了“判斷在系統(tǒng)面前的臉是不是一個真人”，即“人臉防偽”。
目前，人臉識別的運用，主要是用于身份認證。假設我把張三的照片放在系統(tǒng)前，系統(tǒng)能不能識別出張三？
對付照片和打印還是比較簡單的，我們可以采取人機交互的方法。比如可以下指令，讓進行驗證的人眨個眼睛，看你是不是眨了眼睛。或者令其張張嘴，搖搖頭之類的。
對付照片容易，如果用錄好的視頻，既有人臉又有動作，一定程度上，就能輕松破解人臉識別。
此外，面具有時候也能輕易騙過機器。在網(wǎng)上就可以買到下圖這樣仿人皮的人臉。
解決“假體攻擊”的一個思路是用多光譜的方法，如紫外、近紅外、熱紅外成像，我們肉眼不可見，但是它可能能分辨出真人和假體的區(qū)別，這樣的技術還在研發(fā)。
人臉識別目前還存在著很多的技術問題。不過，這也不代表技術要達到100%準確率才可以使用。“世界上沒有完美的技術，任何技術都是有錯誤率和瑕疵的，但是如果在特定的場景下，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?！?360公司副總裁、人工智能研究院院長顏水成顏水成說。
專家認為，未來，人臉識別技術還會繼續(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，則應用場景會逐步擴大。
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