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近期，刷臉淪為了熱詞，人臉識別技術大大轉入大眾視野。蘋果新機iPhoneX不具備刷臉關卡功能，并且可運用到ApplePay以及各種必須身份驗證的App中；首個刷臉繳納的商用試點也在杭州一家肯德基餐廳打開；一些銀行于是以嘗試落成自動取款機刷臉存款功能；高鐵檢票、賓館住進也在用于刷臉技術 人臉識別早已在人們衣食住行的各個領域發力，步入運用的井噴期，其中，金融和安防等行業淪為應用于先鋒領域。
隨著人臉識別技術的商用場景大大擴展，市場潛力極大，資本聞到商機爭相涌進。來自前瞻產業研究院的數據表明，2016年我國人臉識別行業市場規模已多達10億元，預計到2021年將超過51億元左右?！ ∪四樧R別技術商用迎接井噴期專家建議完備行業標準維護隱私 刷臉時代帶給極大市場 刷臉進站、刷臉存款、刷臉繳納、刷臉等候隨著人臉識別技術的日益成熟期，刷臉時代正在來臨。
在業內人士顯然，人臉識別技術正在大大突破各個行業應用于的閾值，帶給日益非常豐富的應用于場景?！ ‰S著深度自學算法登場，人臉識別精度比起五年前有數大幅度進步。360公司副總裁、人工智能研究院院長顏水成說道，各種設備攝制人臉所萃取的信息不會結為數據對，大大累積的海量數據淪為反哺技術完備的充裕養料?！ ∥浵伣鸱镒R別技術負責人陳繼東說道，近年來歸功于深度自學的很快發展，我們可以基于神經網絡讓機器模擬出人類大腦的自學過程，并通過卷積神經網絡模型和海量的圖片數據展開訓練。
生物識別從以前70%、80%的準確率提高至近兩年的99.6%甚至99.7%，不具備商用條件。同時，在繳納場景中人臉識別技術的誤識率早已超過十萬分之一。
曠視科技副總裁謝憶楠告訴他記者，人臉識別技術主要有三大應用于方向，一種為1：N證書，辨別某個體否為特定群體中的一員，用作人員進出管理和城市安防，還包括 另一種為1：1證書，即證明本人與證件信息是統一的，主要應用于必須實名制檢驗的場景。南航今年6月在河南南陽機場落成的刷臉登機，武漢火車站和廣州南站落成的刷臉進站，即歸屬于此類。
第三種是活體檢驗，證明是真人在操作者業務，進而做到賬戶許可許可。中信銀行的ATM和移動客戶端可以展開遠程身份認證，海通證券可以遠程開戶，滴滴平臺則可以按規定駕駛者否為登記司機?！ ∪四樧R別正在漸漸從線上跑到線下，在無人零售、快捷繳納、酒店住進等場景中亮相。
資本趁此其中的商機，爭相入局。今年7月，商湯科技宣告已完成4.1億美元B輪融資。上海依圖科技與北京曠視科技已完成了C輪融資，金額分別為3.8億元人民幣與1億美元。來自前瞻產業研究院的數據表明，2016年我國人臉識別行業市場規模已多達10億元，預計到2021年將超過51億元左右。
商業應用于場景不斷豐富 《經濟參考報》記者了解到，人臉識別技術在金融上的應用于呈圓形爆發式快速增長態勢。從我國自律研發的全球首臺具備人臉識別功能的ATM機通過竣工驗收，到互聯網企業螞蟻金服、京東、蘇寧等發售刷臉繳納應用于，再行到傳統銀行如招商銀行試點人臉識別應用于繳納、存款、貸款等金融領域的應用于跑到了其他領域應用于的前面?！ 〗衲?月，刷臉在金融上的應用于賺足了眼球。
在蘋果新機發布會上，iPhoneX不具備刷臉關卡功能淪為了注目焦點，蘋果稱之為這一功能可運用到ApplePay；金融科技公司螞蟻金服與肯德基聯合對外宣告刷臉繳納轉入商用試點階段，這是刷臉繳納從線上跑到線下，首次確實落地到商業場景的消費中?！ ≡诤贾萑f象城肯德基的KPRO餐廳里，《經濟參考報》記者看見不少消費者嘗試了刷臉繳納：在自助點餐機上選好餐，轉入繳納頁面，可選擇時隔支付寶、微信移動支付選項后的新選項刷臉繳納，然后展開人臉識別，約必須1-2秒，再輸入與支付寶賬號初始化的手機號，證實后才可繳納，過程將近10秒。
在可玩性系數極高的城市安防領域，人臉識別也在大顯神通。以往人臉識別技術不能處置數百人級別的數據核對，但現在早已發展到上萬人甚至更高量級的數據核對，且突破拍攝角度有異、光線變化簡單、分辨率低等不利條件，協助公安機關很快抓獲通緝犯?！ ∮浾叩弥?，人臉識別公司曠視科技已為多地公安系統獲取了動態警情數據服務，其中必要幫助警方破獲案件1032起，抓捕、掌控的在逃亡人員超強2000人。
重慶市某公安分局用于商湯科技的人像比對系統，在40個工作日內發現69名嫌疑人，比起人工效率提高200倍?！ ≡谌四樧R別技術來臨之前，指紋識別、虹膜識別等生物特征辨識方式早已在生活中獲得普遍運用。不過訪談人士回應，相比較而言，人臉識別僅次于的優點在于非接觸性，這可以大大提高系統響應速度，提升用于便利度，同時防止指紋等接觸式辨識產生的疾病傳播等公共衛生隱患。
此外，非因應、非入侵式特征，意味著可以在不必須使用者因應的情況下收集到數據，這不利于公安在安防等領域的應用于?！ ∪四樧R別技術還更加用作娛樂。面部辨識關卡功能淪為平板電腦賣點、智能Blogger可通過辨識人臉展開照片分類、美顏類APP自動識別人臉并為其化妝例如，一款瘋狂的FACEU軟件，可以將用戶頭像變為大圣、兔子等形象，與朋友圈、微博等社交平臺的朋友對話?！ I內人士指出，智能家居將不會是未來人臉識別的應用于場景之一，智能防盜門在主人車站在門口時才不會關上，智能電視能辨識你是誰，并啟動時給你經?？吹墓澞?，甚至服務機器人也可以根據對象身份的有所不同獲取適當的服務。
未來人臉識別技術不會讓用戶信息的深度挖出淪為有可能，商家可以對會員的出售不道德展開分析，進而有針對性地決定商業布局或廣告宣傳活動?！ 〖夹g準確度突破可期 專家指出，未來，人臉識別技術還不會之后突破。一方面，準確度、安全性不會之后提高，針對整容、雙胞胎等類似情況的處置能力也在提高。
另一方面，人臉識別需要處置的數量級也不會之后不斷擴大。當技術早已變革到可以在上億張照片的數據庫中萃取、核對某張人臉時，則應用于場景不會逐步不斷擴大。
據顏水出講解，一般來說人臉識別包括以下環節：照相機或者專業設備再行收集到圖片，人臉檢測技術定位圖片中的人臉，然后借此再行定位諸如眼角、鼻尖、嘴角、臉部輪廓線等特征，展開還包括光線補償或者遮蓋物去除等校正。再行用深度自學算法展開身份特征提取，跟數據庫中的人臉特征做到核對，以辨識人臉身份。
業內人士指出，其中的技術關鍵在于通過有所不同臉部圖像上的特征關鍵點和面部表情網，找到彼此之間的關聯，最后判斷這些圖像否為同一個人。但人臉是變化的，有所不同角度、有所不同妝容都能影響特征關鍵點的捕捉?！ 〈送?，刷臉繳納是在線下公共設備和對外開放環境下展開，現實場景復雜多變，且安全性拒絕更高。生物識別技術對人們的生活帶給更加多便捷還是挑戰？ 困惑一：刷臉如何保證精準度？ 在取決于人臉識別能力時，很多公司都會聲稱其準確率多達99%。
回應，長年研究機器學習的西安交通大學電信學院特聘教授、國家千人計劃專家龔怡宏回應，這里的準確率所指的是在一些世界著名人臉數據庫核對中獲得的成績，但在現實運用中，這種準確度要大打折扣?！ ∩虦萍紶款^創始人楊帆也指出，這些準確度是在一定前置條件下獲得的，但現實應用于場景復雜多變，人群樣本更大，有所不同光線、姿態、分辨率等條件都有可能給機器辨識帶給艱難?！ 〔贿^，這也不代表技術要超過100%準確率才可以用于。
世界上沒極致的技術，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，技術的準確度需要滿足要求、錯誤帶給的風險可以忍受，那它就是有價值的。顏水成說道。
蘋果方面講解，新機iPhoneX的面容ID功能利用由圖形投影器、紅外鏡頭和泛光感應器元件構成的先進設備原感到攝像頭系統，在A11仿生強大動力的反對下可繪制面譜并辨識面容。該功能不會感應30000多個肉眼不可見的紅外光點，然后將獲得的紅外圖像和圖形圖案傳輸給神經網絡，創立用戶臉部的數學模型，再行將這些數據發送至安全性隔區，以證實數據否給定。
而且，用戶的樣貌隨著時間而轉變，技術也能隨之展開調整適應環境?！ ∥浵伣鸱v解，支付寶在肯德基KPRO的點餐機上配有了3D紅外深度攝像頭，在展開人臉識別前，不會通過軟硬件融合的方法展開活體檢測，來辨別收集到的人臉是否是照片、視頻或者軟件仿真分解的，防止各種人臉假造帶給的身份假冒情況?！ ±Щ蠖弘p胞胎、過度化妝和整容能辨別嗎？ 人臉的角度、光線、表情、年齡、化妝、遮蓋、照片質量等不會影響我們的辨別，并且隨著數據庫樣本減小，兩個有所不同人長得像的概率不會較慢下降。
陳繼東明確提出了生物識別技術面對的難題，不過，他指出深度自學不會讓計算機更聰明，能克服這些艱難?！ ☆佀苫貞?，面臨雙胞胎或者整容前后等類似情況，機器能否辨識，要看具體情況。比如整容幅度過大，機器無法辨識是有可能的。此外，臉部信息也不會隨著年齡快速增長而轉變。
如果到了機器無法辨識的程度，使用者只需去系統改版臉部照片就可解決問題?！ 榱颂嵘R別率，不少應用于場景都必須用戶使用除人臉識別技術外的雙重檢驗。陳繼東回應，交叉檢驗方式更進一步提高識別率，即使是雙胞胎也判若兩人。
在金融等對誤識別率忽視極低的領域中，單一辨識要素即使精準度再行低依然不會有漏網之魚，因此必須融合多因子綜合檢驗。目前人臉識別準確率遠超強肉眼，而且有活體檢測算法來辨別收集到的人臉信息否為照片、視頻等假冒。即便經常出現賬戶被假冒的大于概率事件，支付寶也不會通過保險公司全額支付?！ ±Щ笕河脩綦[私如何維護？ 有專家認為，人臉特征與指紋、虹膜比起，是一個具備很弱隱私的生物特征。
例如，很多人都會相吻合照片，也是比較公開發表的特征。如何確保用戶數據安全最為關鍵?！ 襟w報道，在一個取名為你的臉就是大數據的項目中，俄羅斯攝影師葉戈爾茨韋特科夫在圣彼得堡用了6周時間攝制100名地鐵乘客的人臉照片，之后利用人臉識別工具核對俄羅斯僅次于社交網站VK(VKontakte)上的5500萬用戶，尋找了約70名乘客的個人資料?！ ∪绾畏乐诡愃朴诘碾[私泄漏風險？曠視科技副總裁謝憶楠回應，曠視在收集到照片后會對照片展開脫敏處置，只萃取照片特征，而非照片本身，即使這些特征在傳輸過程中被盜取，也無法還原成出有照片，過程是不可逆的。
陳繼東說道，目前支付寶早已對人臉識別技術展開了加密、脫敏的技術防止，可以將人臉信息變為一個不可逆的數字信息，無法還原成、核對?！ √O果方面講解，其所有留存的面容信息都被維護在安全性于隔年區內，以保證數據安全無虞。同時，所有處置都在設備上展開，會再次發生在云端，以充份維護用戶隱私。面容ID只有在用戶身旁iPhoneX時才不會為它關卡，并使用尤其設計，可避免被照片或面具冒充的人臉愚弄。
涉及行業標準尚待完備 專家普遍認為，人臉識別技術的市場潛力極大，技術拒絕低安全性、低準確率、高可用性、低實時性，但目前人臉識別技術還沒一個行業標準，用戶隱私安全性也亟需確保，建議制訂并完備行業標準?！ ≡谥锌圃河嬎慵夹g研究所研究員山世光顯然，經過多年發展，人臉識別近幾年顯然獲得了突破式發展，已完成了一些以前不有可能已完成的任務。但用戶隱私也有一點注目，即用戶的照片是如何傳輸和留存的，是不是在予以容許的情況下被留存或拷貝。
涉及應用于如何設計人臉識別系統，保證用戶數據不被盜用，目前看上去還不具體。人臉識別技術漸漸南北成熟期，應用于更加多，人臉識別技術的各類標準，還包括維護公民隱私的標準不應盡早實施。
山世光說道?！ ∪A為集團專門從事模式識別的技術人員田女士說道，人臉數據很難變更，例如，我們不有可能因為一次人臉數據被盜就去整容來變更我們獨特的生物密碼。因此，當下很多技術都在突破活體檢測，如用乖眨眼張張口來更進一步證實。
楊帆回應，人臉識別是一條很長的產業鏈，維護用戶隱私不僅必須靠公司的自律，更加必須在政府引領下創建起整個行業的統一標準，聯合筑成維護用戶隱私的行業堤壩?！ ☆佀烧f道，人臉識別更加普遍運用的基礎在于更進一步提高辨識準確率和安全性，而大量數據作為深度自學的養料是必不可少的。
以后，人臉識別收集設備不會更加多，不會累積大量的數據，但這些數據如果變為一個個數據孤島，就無法使人臉識別技術獲得提高，建議在數據的分享和對外開放上增大引領力度，增進技術發展。
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