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科技云报道:全民刷脸时代,整容过度的网红脸该怎么办?

科技云报道:全民刷脸时代,整容过度的网红脸该怎么办?

投稿 丨 行业洞察

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2017-07-06

科技云报道

Xtecher特稿作者

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作为最特别的生物密码,人脸面临着过度化妆、整容等带来的复杂问题,人脸识别技术是否能正确地做出判断?


全民“刷脸”时代即将到来


试想一下,商场购物无需付款,所购商品自动记录在购物者账户下;坐飞机,不用出示机票,站台闸机也会开闸放行;去银行办事,没有银行卡也能办理各种业务……这一切正在依靠人脸识别技术,在人们的生活中逐步实现。


上周,百度与南航合作将人脸识别技术正式落地在了南阳姜营机场,乘客在登机时,所需要的就是面向闸机口处的人脸识别机器即可,人脸闸机则会完成人脸信息与数据库中信息的对比验证,刷脸登机。


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相比于日常使用的人脸闸机,机场有着更为严格的安全要求,而百度方面称,百度人脸识别准确率达99.7%,较准确率93%的人眼识别更准确。


这套人脸识别技术,简单来说,是前端设备负责人脸捕捉和证件信息读取,将读取到的信息上传至云端服务器等处理系统进行比对,服务器再将比对结果反馈给前端设备显示。


这一过程大致分三步:第一步是人脸检测,从图片的大量信息(如花、草、狗、人)中定义出人脸的部分;第二步是人脸分析,在人脸中辨别眼睛、嘴、鼻子等不同区域的轮廓;第三步是人脸识别——这也是技术含量最高的部分,系统要把人脸上的各种特征变成一串相量(好比一串数字),通过相量与相量的比较,来判定是否是同一张人脸。


事实上,人脸识别系统集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。 


目前,人脸识别技术在金融、安防、 门禁考勤 、公安、交通、教育、移动支付等领域的应用逐渐增多,其中金融和安防是人脸识别技术比较容易实现商业化落地的两个领域,应用相对较为成熟。


据前瞻网和国海证券研究所的数据显示,随着计算机、光学成像等相关技术的高速发展,人脸识别技术市场规模持续提升。至2020年,全球生物识别市场规模有望达到250亿美元,预计整体市场规模呈现爆发式增长,全球正在进入全民“刷脸”时代。


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人脸识别技术进入2.0时代 


虽然人脸识别未来有望普及到日常生活的各个方面,不过,最担心的可能是整容人群,担忧人脸识别的准确度,例如,化妆、整容后是否还能被识别?


事实上,在人脸识别最初走向应用之时,“准确率”就一直是深化应用的瓶颈所在。特别是,最初的二维人脸识别并不能达到“脸”与“人”的高度匹配。


传统的二维人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,目前算法相对成熟,在无遮挡等理想条件下的识别率接近100%。但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,而且还存在其他比如侧脸、正脸差异较大,用照片图像进行欺诈等问题。


如今,人脸跟踪识别技术已进入2.0时代,三维活体检测取代了静态的图片识别,红外光作为人脸特征的采集手段,弥补了可见光识别的不足,充分利用立体空间信息,有效解决二维识别的遮挡以及角度旋转等识别难点,识别精度较高。


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目前,人脸关键点检测技术可以精确定位面部的关键区位,甚至可以做到支持一定程度遮挡以及多角度人脸,这便准确率大幅度提升。即便如此,双胞胎识别、整容易容前后的识别仍然是人脸识别的技术瓶颈所在。


对此,虹膜识别或许成为解决这个难题的突破口之一。与人脸形态在人不同生命阶段所展示出来的不确定性不同,虹膜具有高度的确定性和唯一性,它从胎儿发育到肉体死亡,整个过程中始终保持其形态的确定性和与其他个体的差异性。


虹膜的这种属性早就受到生物识别技术专家的重视。作为非接触类生物识别的重要内容,虹膜识别同样不需要眼睛与设备的直接接触,更加方面、快捷,虹膜与人脸的双重认证为脸部识别“上了双保险”。


因此,整容一族也不必过于担心,毕竟人脸识别只是多重认证中的一个认证过程。当人脸识别无能为力的时候,还有虹膜、指纹等多重认证方式,共同来确定人们的身份。


在实际业务中,人脸识别作为其中一个环节,与账号、密码保护、基于大数据的风控等其他综合手段一起,才能保证业务的高度安全。


技术和隐私成未来关注点 


作为最特别的生物密码,人脸面临着双胞胎、过度化妆、整容等带来的复杂问题,系统是否能正确地做出判断,成为各大技术公司致力突破的技术难题。


虽然三维人脸识别是更有前景的技术方向,但其问题在于数据采集相对困难,采集数据量十分巨大,对计算机的芯片、计算和存储能力要求较高,当前可商业化的算法还不成熟。后续伴随芯片技术及算法的突破,三维人脸识别技术才能有望兴起。


除此之外,基于安全性等考虑,人脸识别这一技术还存在不少争议。


从技术水平的角度来看,人脸是唯一不需要用户主动配合就可以采集到的生物特征信息。其他生物特征的采集过程,如指纹、掌纹、虹膜、静脉、视网膜,都需要以用户的主动配合为前提,即如用户拒绝采集,无法获得高质量的特征信息。


而脸部数据不同于互联网数据中的一串串代码,脸部识别数据改变成本非常高,有时候甚至是不可能的。从某种意义上说,脸部数据是一种我们所有人无法逃脱的“数据链路”。


因此,人脸识别技术可以在当事人完全不知情的情况下,监控人们的人脸图像。“假设现在有一个人在大街上走,与这个人没有关系的一个组织,如果想要识别他的身份,难道不应该首先获取他的同意吗?”乔治城大学隐私和科技中心执行总监阿瓦罗(Alvaro Bedoya)指出了这个问题。

 

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就目前的实际情况来看,商业使用的人脸识别技术也一样有对侵犯隐私的顾虑。科技公司之间对于用户是否应该在被脸部识别之前对系统进行授权这一点,也存在分歧。


Facebook的新App应用需要用户额外操作,才能避免被扫描进入脸部数据,这意味着其默认是允许的。而微软公司则表示,他们在对用户进行脸部扫描之前,会要求用户给出授权许可。


那么,如何防止这种记录被滥用?或许可以从技术、制度甚至立法上对人脸识别技术的使用进行规范。


在技术上,不保存人脸的照片或视频记录,用于识别的编码在理论上也不具有回溯性,严格执行保密的技术标准,将大大减轻公众的疑虑。在制度上,需要一个透明的机制,既可以约束从业厂商,数据运营方,做好隐私保护,又可以取得公众理解和支持,以获得共赢,而不是陷入隐私僵局。


随着技术的进步,进一步完善的立法也是必要的。


以人脸识别为代表的新一代技术驱动的产业革命已经兴起,中国即将迎来一个全民“刷脸”时代。如果人脸识别的技术得到突破,准确率得到提升并普及用户习惯以后,其商业化应用前景是十分广阔的,很有可能会成为下一个科技时代的商业爆发点。


【本文来自投稿,文中观点不代表Xtecher立场。】

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