蘋(píng)果新機(jī)iPhone X具備“刷臉”解鎖功能，并且可運(yùn)用到Apple Pay以及各種需要身份驗(yàn)證的App中；首個(gè)“刷臉”支付的商用試點(diǎn)也在杭州萬(wàn)象城肯德基的KPRO餐廳開(kāi)啟；一些銀行正嘗試啟用自動(dòng)取款機(jī)“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(shí)別技術(shù)似乎已相當(dāng)成熟，大有處處可刷臉之勢(shì)。人臉識(shí)別真的靠譜嗎？我們真的進(jìn)入了“刷臉時(shí)代”嗎？
在9月15日召開(kāi)的2017年網(wǎng)絡(luò)安全博覽會(huì)暨網(wǎng)絡(luò)安全成就展新聞發(fā)布會(huì)上，眾人科技創(chuàng)始人、上海市信息安全行業(yè)協(xié)會(huì)會(huì)長(zhǎng)談劍峰曾表示，目前所有互聯(lián)網(wǎng)認(rèn)證技術(shù)中，生物識(shí)別認(rèn)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(shí)人臉識(shí)別還有一些技術(shù)難點(diǎn)尚未克服，刷臉背后存在一些“隱患”值得我們注意：
一、技術(shù)難點(diǎn)
首先是光照問(wèn)題：
比如說(shuō)，在全黑的條件下，連圖像都采不到，怎么能進(jìn)行人臉識(shí)別？
像在下圖左邊這樣的條件下，一個(gè)極端的光照，以我們現(xiàn)在的算法，還不能對(duì)它進(jìn)行有效的、正確的比對(duì)。
2001年給比爾·蓋茨做人臉識(shí)別演示時(shí)，精心布置了燈光。但如果每次做人臉識(shí)別的時(shí)候，都要用閃光燈閃一下，用戶體驗(yàn)會(huì)非常差，不太可行。后來(lái)也有了其他方法，比如用近紅外主動(dòng)光源。這樣的改進(jìn)，使得人臉識(shí)別率得到了極大的提升。但這個(gè)問(wèn)題目前還沒(méi)能得到完全解決。
二是包括姿態(tài)、表情、還有配飾。
戴個(gè)墨鏡，或頭發(fā)的遮擋，還有化妝等，都很容易使人臉識(shí)別出現(xiàn)誤差。很多人會(huì)問(wèn)：“我到韓國(guó)去整個(gè)容，還能通過(guò)人臉識(shí)別進(jìn)海關(guān)嗎？”實(shí)際上，如果單純靠人臉識(shí)別的結(jié)果，你很可能會(huì)被當(dāng)成不同的人。還有人問(wèn)：“雙胞胎，長(zhǎng)得一模一樣，那人臉識(shí)別能區(qū)分出來(lái)嗎？”
答案是：“NO！”因?yàn)閱渭兛块L(zhǎng)相來(lái)識(shí)別，雙胞胎（同卵）對(duì)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)其實(shí)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(huì)影響人臉識(shí)別的結(jié)果。不過(guò)這一問(wèn)題已得到解決。
人臉識(shí)別技術(shù)為此研發(fā)了三維可形變的模型。具體來(lái)說(shuō)，就是把輸入的圖像往一個(gè)內(nèi)部的、三維模型上面貼上去，然后，根據(jù)關(guān)鍵點(diǎn)的位置用三維模型把這個(gè)姿態(tài)給它轉(zhuǎn)過(guò)來(lái)。轉(zhuǎn)到正面之后，我們?cè)侔堰@個(gè)表情歸一化，讓它變成一個(gè)中性的表情，最后就得到一個(gè)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(shí)別的準(zhǔn)確率。
三是年齡的跨度，面容變化會(huì)非常大，這也是一個(gè)問(wèn)題。
目前還沒(méi)得到解決。其實(shí)，包括人臉識(shí)別在內(nèi)，各種各樣的生物特征識(shí)別（指紋、虹膜、眼睛等等）都存在著一些問(wèn)題。沒(méi)有哪一個(gè)算法，哪一個(gè)人工智能技術(shù)能夠保證百分之百地準(zhǔn)確識(shí)別。
二、安全隱患
在人臉識(shí)別的具體應(yīng)用中，主要的問(wèn)題從“識(shí)別人的身份”轉(zhuǎn)變成了“判斷在系統(tǒng)面前的臉是不是一個(gè)真人”，即“人臉?lè)纻巍薄?/p>
目前，人臉識(shí)別的運(yùn)用，主要是用于身份認(rèn)證。假設(shè)我把張三的照片放在系統(tǒng)前，系統(tǒng)能不能識(shí)別出張三？
對(duì)付照片和打印還是比較簡(jiǎn)單的，我們可以采取人機(jī)交互的方法。比如可以下指令，讓進(jìn)行驗(yàn)證的人眨個(gè)眼睛，看你是不是眨了眼睛。或者令其張張嘴，搖搖頭之類(lèi)的。
對(duì)付照片容易，如果用錄好的視頻，既有人臉又有動(dòng)作，一定程度上，就能輕松破解人臉識(shí)別。
此外，面具有時(shí)候也能輕易騙過(guò)機(jī)器。在網(wǎng)上就可以買(mǎi)到下圖這樣仿人皮的人臉。
解決“假體攻擊”的一個(gè)思路是用多光譜的方法，如紫外、近紅外、熱紅外成像，我們?nèi)庋鄄豢梢?jiàn)，但是它可能能分辨出真人和假體的區(qū)別，這樣的技術(shù)還在研發(fā)。
人臉識(shí)別目前還存在著很多的技術(shù)問(wèn)題。不過(guò)，這也不代表技術(shù)要達(dá)到100%準(zhǔn)確率才可以使用?！笆澜缟蠜](méi)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(lái)的風(fēng)險(xiǎn)可以承受，那它就是有價(jià)值的?！?360公司副總裁、人工智能研究院院長(zhǎng)顏水成顏水成說(shuō)。
專(zhuān)家認(rèn)為，未來(lái)，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。
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