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    2015
    06.04

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    生物識別技術那么多,為啥偏偏“刷臉”火了?

    來源: 南方都市報(深圳)   責任編輯:boxsin   字體大小:    

    你走到一家自助銀行前,攝像頭通過“刷臉”,自動識別你的身份為你開門;你站到ATM機前輸入密碼,再在攝像頭前“刷臉”,就可以成功取錢。這種看起來像是科幻片里的橋段,在現實中應用越來越多。

    今年4月,馬云在德國漢諾威IT博覽會上當眾演示刷臉支付;上月號稱全球第一臺具有人臉識別功能的ATM機在杭州誕生。而廣州繼養老金認證使用人臉識別技術后,地鐵也將試點該技術用于甄別犯罪嫌疑人。就連微信朋友圈,前不久也被一款刷臉測年齡的應用刷了屏。

    “刷臉”時代真的要來了?作為眾多生物識別技術的一種,為什么“刷臉”這么熱?有中科院專家認為,相較于其他生物識別技術,人臉識別技術采集成本較低,便利性較高,但缺點在于信息的可靠性及穩定性較弱。

    刷臉取錢:從愚人節玩笑到現實

    “一個空付的時代就要到了。”一段時長1分鐘54秒的視頻里,一位戴眼鏡的年輕人對著鏡頭自信地說。2013年4月1日,支付寶公司官方微博發布了上述視頻,視頻里說的“空付”看起來像是科幻片里的情節:用戶不帶錢包、手機,直接在商店刷臉、文身甚至寵物,就可以付錢購物。隨后,支付寶官方證實這只是愚人節的玩笑而已。

    但僅僅過了兩年,這個玩笑在現實中上演了。今年5月,全球第一臺具有人臉識別功能的A T M機在杭州誕生。該機器由清華大學與某公司聯合研發,是我國首臺具有自主知識產權的金融安全設備。所謂A T M機的人臉識別,是通過讀取用戶身份證上的照片信息,然后將照片和A T M機頂端攝像頭攝錄下來的取款人面容,進行比對。它可與銀行、公安等系統聯網,從而遏制犯罪。

    不僅可以認嫌犯 還能證明“你是你”

    不僅可以通過人臉A T M取錢,廣州地鐵未來或將使用人臉識別技術。日前,公安部第一研究所開發的名為“面向未來”的人臉識別系統,已經正式向外界發布。系統在終端采集人臉信息后,與數據庫里的逃犯等資料進行比對,從而甄別犯罪嫌疑人。該研究所研究員田青在接受媒體采訪時稱,2015年6月中旬,該款產品將到廣州地鐵站進行試點。

    今年4月27日,廣州市人社局就發布消息稱,廣州開發出非接觸式人臉識別技術,退休人員完成首次面部數據采集建模后,只要在有互聯網和攝像頭的地方“掃臉”,就可以完成年度認證。為了防止養老金冒領,退休人員每年都要進行生存證明,以便確認資格。按照新辦法,退休人員首先要進行數據建模采集,攜帶本人二代身份證等證件,到街鎮退管部門進行面部數據采集建模,通過網上資格認證,就可以直接在網上操作,大大節約了時間。

    金融支付和安防行業應用前景最廣

    “這個市場未來會很龐大,未來將進入野蠻擴張期。”上海逗點科技公司負責人張晰對南都記者說。他認為,人臉識別技術在安防行業未來將獲得更大的想象空間。該公司研發出“低分辨率小圖像的重建與識別”技術,協助公安部門破案。“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。”張晰表示。

    此外,在重大會議中,參會者上傳身份資料,并輸入到門禁系統中,也可以甄別是否本人。上海逗點的技術,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,觀眾進入鳥巢前,除門票外,還要逐一在進場通道前拍照。攝像頭會在兩秒內抓拍人臉,定位面部關鍵點,并提取特征,隨后將認證結果同時上傳到計算機,再通過計算機與觀眾的身份信息進行比對。

    除了安防行業,人臉識別技術的另一大應用場景,是在金融支付領域。快速發展的互聯網金融行業,需要個人征信體系作支撐,產業需求越來越大。而用戶身份識別,成為登錄征信系統的第一步。這正是人臉識別技術大規模商用的潛力所在。

    2015年4月,馬云就在德國漢諾威IT博覽會上,當眾演示了刷臉支付。這項由螞蟻金服和北京曠視科技有限公司合作研發的技術,未來計劃在購物后的支付認證階段通過“掃臉”取代傳統密碼。螞蟻金服某負責人接受媒體采訪時稱,掃臉支付未來會用于阿里巴巴在全球的支付、開戶認證等業務領域。

    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為,目前的人臉識別技術上不完美,“如果脫離了密碼輸入,完全使用人臉識別技術進行存取款操作,是不太可能的。”上海逗點科技負責人張晰也表示,他認為目前在銀行領域,人臉識別技術只能作為輔助手段,“銀行的要求是零容忍,不能出現任何問題。”

    雖然如此,“人臉識別技術比人的識別能力要強,而且強不少”,北京曠視科技市場與經營部總經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%。”生物識別技術已經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多個點模擬神經網絡運算過程

    人臉識別研究始于上世紀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的一種。早期人臉識別技術,是測量人臉上根據眼角、鼻孔、嘴巴、下巴幾個部位的幾何關系,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。

    進入上世紀90年代,隨著計算機技術的快速發展,在經歷了技術的數次更新迭代之后,人臉識別技術已從最初對背景單一的正面灰度圖像的識別,發展到能識別不同側面的靜態人臉,目前能做到動態進行人臉識別。

    國際上,比較領先的研究機構是美國的麻省理工學院和英國的劍橋大學。國內關于人臉自動識別的研究始于20世紀80年代,主要的研究單位有清華大學、哈爾濱工業大學、中科院等。近年,在中國的互聯網創業浪潮下,一批有著學術背景的新型生物識別創業團隊開始崛起,如曠視科技下的face++團隊、騰訊下屬的優圖團隊等,采用了更先進的“深度學習”算法,用神經網絡模擬人的神經網絡運算過程,能達到更高精度。

    成立于2012年的face+ +團隊,已經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營部總經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,按照傳統回歸算法,系統認為他不是一張人臉。因為它不符合系統通過回歸運算得出的人臉標準結構;而深度學習算法,在判斷是人臉的基礎上,則會進入第二層判斷,多重驗證。”

    作為人工智能技術研究的新階段,深度學習算法相當于“教機器模仿人類的學習機制”。采用此算法后,操作者可以給系統提供大量數據,使其自己具備學習能力。比如,深度學習算法機器人,通過掃描互聯網上貓的圖片,操作者輸入“貓”,然后經過一段時間,機器將這種毛茸茸的小動物與“貓”聯系到了一起,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,“第一步是證明你是人,第二步是證明你是你。”在深度學習算法下,系統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。傳統回歸運算可能會出現誤差,深度學習算法則把人臉分為100多個關鍵點,盡量避免誤差。

    對比

    與其他生物識別技術相比,“刷臉”有什么優劣?

    中科院自動化研究所研究員孫哲南:人臉識別技術的優點是采集比較直觀,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定性較弱。

    具體來說,人臉所蘊含的信息量較指紋、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)達到完全重合才可以。但如果是人臉的話,十幾個比特達到重合就可以了。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,人自身內在的變化以及外在環境的變化都會影響采集時人臉的信息穩定度。相較于之前的人臉識別技術,目前的人臉識別技術有所提高,但是具體應用時還是不能達到完美狀態。比如在A T M機上使用人臉識別技術,是在使用密碼信息的基礎上輔助的認證功能。如果脫離了密碼輸入,完全使用人臉識別技術進行存取款操作,是不太可能的。

    北京曠視科技公司市場與經營部總經理謝憶楠:按照識別的精度排序,確實是虹膜、指紋、人臉的識別精度依次降低。但人臉可以根據攝像頭的提升而提升,這個上升空間很大。從應用性來看,你現在讓所有的中國人都去提取虹膜信息、指紋信息,這個很難,不現實。而我們每個人都有身份證照片,從對比庫的角度來看,人臉識別是有一定優勢的。還有個問題,就是設備。虹膜識別、指紋識別需要額外裝置,而進行人臉識別,只要有一部手機就可以。從大規模推廣的角度來看,人臉識別的瓶頸比較少。

    釋疑

    A、如果人變老了,還能識別嗎?

    孫哲南:目前的人臉識別技術,對于2至3年內的面部特征變化,是可以接受的。但是更長的時間跨度后,人臉識別的準確性就會不太可靠。

    上海逗點科技有限公司負責人張晰:十五歲以下的青少年,面容正在發育。而十五歲以上的人,在十年以內,我們都可以識別。

    B、目前的技術怎么分辨雙胞胎?

    謝憶楠:雙胞胎,其實機器比人識別得要好。我們看雙胞胎,臉挺像,鼻子挺像,這是一種感性認識,而機器用的是邏輯算法,要給出一個相似度。當然,你可能說有的雙胞胎非常非常像,那需要攝像頭更加精細,我們能把人臉分成更多更多關鍵點,皮膚的紋理能看清的話,這就沒有問題了。

    但目前太相近的,我們還做不到。比如臉型完全一樣、眼睛到下顎的距離完全一樣,連爹媽都很難分清的,現在我們也做不到。

    C、整容之后還能認出來嗎?假如有人化濃妝呢?

    謝憶楠:整容之后,你應該先換身份證。因為我們要做的,是你和身份證上的照片一致。技術如果用在金融領域,要控制風險,這種情況下肯定是通不過的。但如果是微整形,比如說瘦臉了,這個我們可以識別出來。

    化濃妝這事……要看他干什么。如果你去金融機構開戶,對方的審核員也會對你有所要求,比如不能戴眼鏡,不能戴美瞳。只要是簡單的淡妝,不是超濃妝、煙熏妝,不破壞臉部本身的特征,我們都是可以識別的。另外,我們可以識別眼鏡。比如有人戴副黑框眼鏡,這個可以識別出來。

    D、拿著打印的照片會不會蒙混過關?

    謝憶楠:我們驗證技術現在是分兩步。第一步是證明你是人,第二步是證明你是你。保證站在攝像頭前面的是一個人,而不是一張照片,這就是第一步,證明你是人。我們要求對方,連續做三段交互視頻。算法實時監測,能觀測到每個觀測點的細微動作,然后對此判斷,比如對于一個正常的人,他的眼皮睜合程度應該是什么程度,我們是有一套規則的。如果不符合規則,他就過不去。

    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。

    ——— 中科院自動化研究所研究員孫哲南

    你現在讓所有的中國人都去提取虹膜信息、指紋信息,這個很難,不現實。而我們每個人都有身份證照片,從對比庫的角度來看,人臉識別是有一定優勢的。

    ——— 北京曠視科技公司市場與經營部總經理謝憶楠

    人臉

    針對面部不易改變的部位,計算出它們在五官輪廓中的距離、角度和大小,形成數值數據進行比對;所有生物識別技術中最不準確,也最易受欺騙,使用者面像的位置和周圍的光環境都可能影響精確性。

    氣味

    人體攜帶的由基因決定的特殊氣味,具有極強穩定性;在刑偵中運用較多。

    語音

    不是簡單聲音的比對,而是將采集來的聲音轉換成數值,是數值間的比對;感冒、咽炎及聲帶受創時,聲音與平時差別很大,誤差也會較大;還存在人為對自己聲音偽裝和控制的可能。

    指紋

    每人的指紋不同,就是同一人的十指指紋也有明顯區別,因此通過比較不同指紋的細節特征點,可用于身份鑒定,應用也比較多。但有人天生指紋特征較少,很難采集圖像;采集時對環境要求很高,對手指狀況很敏感,傷痕、脫皮甚至老繭都會影響效果。曾有報道指很多寫字樓白領使用指紋膜通過了指紋考勤機的檢測。

    DNA指紋

    指具有完全個體特異的DNA多態性,是DNA中最獨一無二的特征,利用DNA指紋進行身份鑒定準確率高達100%,主要用于疾病遺傳分析、親子鑒定、刑偵等,且取樣方便,但收費較高,還未大范圍推廣。

    靜脈

    通過攝像頭采集手指、手掌靜脈的圖像,再從數字圖像中提取出特征,存儲在數據庫中。因為靜脈隱藏在身體內部,外人不易接觸,也就難以偽造;同時靜脈基本不受身體狀況和外界因素影響,抗干擾性很好,辨識率很高,國外有應用于門禁及取款的先例。

    虹膜

    人的虹膜到兩歲左右就發育成熟,以后都維持穩定狀態,除非眼部外科手術以及大腦受到重創,大部分情況下虹膜終身不變,識別準確度非常高。但這項技術對盲人和眼疾患者無能為力;采集器材昂貴,不易推廣;而且目前對黑眼睛識別困難。

    掌紋

    采集從手指末端到手腕部分的手掌圖像,由遺傳基因控制,即便手掌受傷愈合,掌紋線仍按照原來樣子生長,具有穩定性。


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