但刷一下臉，真的能夠做到安全支付嗎?中科院自動(dòng)化研究所研究員孫哲南認(rèn)為，目前的人臉識(shí)別技術(shù)上不完美，“如果脫離了密碼輸入，完全使用人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行存取款操作，是不太可能的。”上海逗點(diǎn)科技負(fù)責(zé)人張晰也表示，他認(rèn)為目前在銀行領(lǐng)域，人臉識(shí)別技術(shù)只能作為輔助手段，“銀行的要求是零容忍，不能出現(xiàn)任何問(wèn)題。”
雖然如此，“人臉識(shí)別技術(shù)比人的識(shí)別能力要強(qiáng)，而且強(qiáng)不少”，北京曠視科技市場(chǎng)與經(jīng)營(yíng)部總經(jīng)理謝憶楠對(duì)南都記者說(shuō)，“比如一個(gè)銀行柜員對(duì)人臉識(shí)別的精度可能達(dá)到萬(wàn)分之一誤識(shí)率，通過(guò)率可以超過(guò)90%;而我們最好的成績(jī)是十萬(wàn)分之一的誤識(shí)率，通過(guò)率可以超過(guò)97%-98%。”生物識(shí)別技術(shù)已經(jīng)得到世界各大科技公司的重視。蘋(píng)果推出指紋識(shí)別T ouchID，三星、小米已開(kāi)始試水人臉解鎖屏幕。
原理
把人臉?lè)譃?00多個(gè)點(diǎn)
模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算過(guò)程
人臉識(shí)別研究始于上世紀(jì)60年代末至70年代初，與指紋識(shí)別、掌紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等都屬于生物識(shí)別技術(shù)的一種。早期人臉識(shí)別技術(shù)，是測(cè)量人臉上根據(jù)眼角、鼻孔、嘴巴、下巴幾個(gè)部位的幾何關(guān)系，通過(guò)圖像庫(kù)中的人臉模板，與待識(shí)別人臉在灰度上的相似程度，來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)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(shí)別能力很差。
進(jìn)入上世紀(jì)90年代，隨著計(jì)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(shí)別技術(shù)已從最初對(duì)背景單一的正面灰度圖像的識(shí)別，發(fā)展到能識(shí)別不同側(cè)面的靜態(tài)人臉，目前能做到動(dòng)態(tài)進(jìn)行人臉識(shí)別。
國(guó)際上，比較領(lǐng)先的研究機(jī)構(gòu)是美國(guó)的麻省理工學(xué)院和英國(guó)的劍橋大學(xué)。國(guó)內(nèi)關(guān)于人臉自動(dòng)識(shí)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(guó)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(shí)別創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)開(kāi)始崛起，如曠視科技下的face++團(tuán)隊(duì)、騰訊下屬的優(yōu)圖團(tuán)隊(duì)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(yùn)算過(guò)程，能達(dá)到更高精度。
成立于2012年的face+ +團(tuán)隊(duì)，已經(jīng)與螞蟻金服及多家銀行開(kāi)展合作。該團(tuán)隊(duì)所屬公司的市場(chǎng)與經(jīng)營(yíng)部總經(jīng)理謝憶楠對(duì)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?yàn)樗环舷到y(tǒng)通過(guò)回歸運(yùn)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(huì)進(jìn)入第二層判斷，多重驗(yàn)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(guò)掃描互聯(lián)網(wǎng)上貓的圖片，操作者輸入“貓”，然后經(jīng)過(guò)一段時(shí)間，機(jī)器將這種毛茸茸的小動(dòng)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(yàn)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(shí)別人臉。
因?yàn)闀r(shí)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(duì)恒定。傳統(tǒng)回歸運(yùn)算可能會(huì)出現(xiàn)誤差，深度學(xué)習(xí)算法則把人臉?lè)譃?00多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，盡量避免誤差。