雖然如此，“人臉識別技術(shù)比人的識別能力要強(qiáng)，而且強(qiáng)不少”，北京曠視科技市場與經(jīng)營部總經(jīng)理謝憶楠對南都記者說，“比如一個銀行柜員對人臉識別的精度可能達(dá)到萬分之一誤識率，通過率可以超過90%;而我們最好的成績是十萬分之一的誤識率，通過率可以超過97%-98%。”生物識別技術(shù)已經(jīng)得到世界各大科技公司的重視。蘋果推出指紋識別T ouchID，三星、小米已開始試水人臉解鎖屏幕。
原理
把人臉分為100多個點
模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算過程
人臉識別研究始于上世紀(jì)60年代末至70年代初，與指紋識別、掌紋識別、虹膜識別等都屬于生物識別技術(shù)的一種。早期人臉識別技術(shù)，是測量人臉上根據(jù)眼角、鼻孔、嘴巴、下巴幾個部位的幾何關(guān)系，通過圖像庫中的人臉模板，與待識別人臉在灰度上的相似程度，來實現(xiàn)人臉識別。其弊端是容易丟失有用信息，在視角、表情等變化的情況下識別能力很差。
進(jìn)入上世紀(jì)90年代，隨著計算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，在經(jīng)歷了技術(shù)的數(shù)次更新迭代之后，人臉識別技術(shù)已從最初對背景單一的正面灰度圖像的識別，發(fā)展到能識別不同側(cè)面的靜態(tài)人臉，目前能做到動態(tài)進(jìn)行人臉識別。
國際上，比較領(lǐng)先的研究機(jī)構(gòu)是美國的麻省理工學(xué)院和英國的劍橋大學(xué)。國內(nèi)關(guān)于人臉自動識別的研究始于20世紀(jì)80年代，主要的研究單位有清華大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、中科院等。近年，在中國的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)浪潮下，一批有著學(xué)術(shù)背景的新型生物識別創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊開始崛起，如曠視科技下的face++團(tuán)隊、騰訊下屬的優(yōu)圖團(tuán)隊等，采用了更先進(jìn)的“深度學(xué)習(xí)”算法，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算過程，能達(dá)到更高精度。
成立于2012年的face+ +團(tuán)隊，已經(jīng)與螞蟻金服及多家銀行開展合作。該團(tuán)隊所屬公司的市場與經(jīng)營部總經(jīng)理謝憶楠對南都記者介紹，“比如有人在攝像頭前，用手捂住了半張臉，按照傳統(tǒng)回歸算法，系統(tǒng)認(rèn)為他不是一張人臉。因為它不符合系統(tǒng)通過回歸運算得出的人臉標(biāo)準(zhǔn)結(jié)構(gòu);而深度學(xué)習(xí)算法，在判斷是人臉的基礎(chǔ)上，則會進(jìn)入第二層判斷，多重驗證。”
作為人工智能技術(shù)研究的新階段，深度學(xué)習(xí)算法相當(dāng)于“教機(jī)器模仿人類的學(xué)習(xí)機(jī)制”。采用此算法后，操作者可以給系統(tǒng)提供大量數(shù)據(jù)，使其自己具備學(xué)習(xí)能力。比如，深度學(xué)習(xí)算法機(jī)器人，通過掃描互聯(lián)網(wǎng)上貓的圖片，操作者輸入“貓”，然后經(jīng)過一段時間，機(jī)器將這種毛茸茸的小動物與“貓”聯(lián)系到了一起，可以自行鑒別什么是貓。謝憶楠介紹，目前該公司的人臉驗證技術(shù)，“第一步是證明你是人，第二步是證明你是你。”在深度學(xué)習(xí)算法下，系統(tǒng)能夠更加智能地識別人臉。
因為時間原因，身份證照片和用戶當(dāng)前的照片往往有一些差異，比如臉的寬度等，但瞳孔間的距離則相對恒定。傳統(tǒng)回歸運算可能會出現(xiàn)誤差，深度學(xué)習(xí)算法則把人臉分為100多個關(guān)鍵點，盡量避免誤差。
金融支付和安防行業(yè)應(yīng)用前景最廣
“這個市場未來會很龐大，未來將進(jìn)入野蠻擴(kuò)張期。”上海逗點科技公司負(fù)責(zé)人張晰對南都記者說。他認(rèn)為，人臉識別技術(shù)在安防行業(yè)未來將獲得更大的想象空間。該公司研發(fā)出“低分辨率小圖像的重建與識別”技術(shù)，協(xié)助公安部門破案。“比如有的案件，犯罪嫌疑人戴著墨鏡遮住半邊臉，我們的技術(shù)可以縮小范圍。還有的視頻中的像素點很低，通過這種軟件復(fù)原，能從五六十萬人中，把犯罪嫌疑人圈定在幾百個人的范圍內(nèi)。”張晰表示。
此外，在重大會議中，參會者上傳身份資料，并輸入到門禁系統(tǒng)中，也可以甄別是否本人。上海逗點的技術(shù)，曾用于2008年北京奧運會和2014年的上海亞信峰會。在北京奧運會期間，觀眾進(jìn)入鳥巢前，除門票外，還要逐一在進(jìn)場通道前拍照。攝像頭會在兩秒內(nèi)抓拍人臉，定位面部關(guān)鍵點，并提取特征，隨后將認(rèn)證結(jié)果同時上傳到計算機(jī)，再通過計算機(jī)與觀眾的身份信息進(jìn)行比對。
除了安防行業(yè)，人臉識別技術(shù)的另一大應(yīng)用場景，是在金融支付領(lǐng)域?？焖侔l(fā)展的互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)，需要個人征信體系作支撐，產(chǎn)業(yè)需求越來越大。而用戶身份識別，成為登錄征信系統(tǒng)的第一步。這正是人臉識別技術(shù)大規(guī)模商用的潛力所在。
比人的識別能力強(qiáng)，但暫時還是輔助手段