比人的識別能力強，但暫時還是輔助手段
但刷一下臉，真的能夠做到安全支付嗎?中科院自動化研究所研究員孫哲南認(rèn)為，目前的人臉識別技術(shù)上不完美，“如果脫離了密碼輸入，完全使用人臉識別技術(shù)進(jìn)行存取款操作，是不太可能的。”上海逗點科技負(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)任何問題。”
雖然如此，“人臉識別技術(shù)比人的識別能力要強，而且強不少”，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)團隊開始崛起，如曠視科技下的face++團隊、騰訊下屬的優(yōu)圖團隊等，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+ +團隊，已經(jīng)與螞蟻金服及多家銀行開展合作。該團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“教機器模仿人類的學(xué)習(xí)機制”。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。
對比
與其他生物識別技術(shù)相比，“刷臉”有什么優(yōu)劣?
中科院自動化研究所研究員孫哲南：人臉識別技術(shù)的優(yōu)點是采集比較直觀，成本較低，便利性較高且用戶較易接受。但它的缺點也在于信息的可靠性及穩(wěn)定性較弱。
具體來說，人臉?biāo)N含的信息量較指紋、虹膜等生物特征相比是比較少的，其變化的復(fù)雜性不夠。例如，若要兩個人的指紋或者虹膜基本相同，大概需要好幾十乃至上百個比特(信息量的度量單位)達(dá)到完全重合才可以。但如果是人臉的話，十幾個比特達(dá)到重合就可以了。在全世界，可以找到很多具有相似性的面孔。所以說，人臉的辨別性不是很高，它并沒有那么獨一無二。
另外，人自身內(nèi)在的變化以及外在環(huán)境的變化都會影響采集時人臉的信息穩(wěn)定度。相較于之前的人臉識別技術(shù)，目前的人臉識別技術(shù)有所提高，但是具體應(yīng)用時還是不能達(dá)到完美狀態(tài)。比如在A T M機上使用人臉識別技術(shù)，是在使用密碼信息的基礎(chǔ)上輔助的認(rèn)證功能。如果脫離了密碼輸入，完全使用人臉識別技術(shù)進(jìn)行存取款操作，是不太可能的。