近期，“刷臉”成為了熱詞，人臉識別技術不斷進入大眾視野。蘋果新機iPhone X具備“刷臉”解鎖功能，并且可運用到Apple Pay以及各種需要身份驗證的App中；首個“刷臉”支付的商用試點也在杭州一家肯德基餐廳開啟；一些銀行正嘗試啟用自動取款機“刷臉”取款功能；高鐵檢票、賓館入住也在使用“刷臉”技術。
人臉識別已經(jīng)在人們衣食住行的各個領域發(fā)力，迎來運用的“井噴期”，其中，金融和安防等行業(yè)成為應用“先鋒”領域。隨著人臉識別技術的商用場景不斷擴充，市場潛力巨大，資本嗅到商機紛紛涌入。來自前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)顯示，2016年我國人臉識別行業(yè)市場規(guī)模已超過10億元，預計到2021年將達到51億元左右。
趙乃育/繪
“刷臉”時代帶來巨大市場
刷臉進站、刷臉取款、刷臉支付、刷臉報到……隨著人臉識別技術的日漸成熟，“刷臉”時代正在到來。在業(yè)內(nèi)人士看來，人臉識別技術正在不斷突破各個行業(yè)應用的“閾值”，帶來日趨豐富的應用場景。
“隨著深度學習算法登場，人臉識別精度相比五年前已有大幅飛躍。”360公司副總裁、人工智能研究院院長顏水成說，各種設備拍攝人臉所提取的信息會結成數(shù)據(jù)對，不斷積累的海量數(shù)據(jù)成為反哺技術完善的“充足養(yǎng)料”。
螞蟻金服生物識別技術負責人陳繼東說，近年來得益于深度學習的迅速發(fā)展，我們可以基于神經(jīng)網(wǎng)絡讓機器模擬出人類大腦的學習過程，并通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型和海量的圖片數(shù)據(jù)進行訓練。生物識別從以前70%、80%的準確率提升至近兩年的99.6%甚至99.7%，具備商用條件。同時，在支付場景中人臉識別技術的誤識率已經(jīng)達到十萬分之一。
曠視科技副總裁謝憶楠告訴記者，人臉識別技術主要有三大應用方向，一種為1：N認證，判斷某個體是否為特定群體中的一員，用于人員出入管理和城市安防，包括公安抓捕逃犯、小區(qū)門禁啟用刷臉系統(tǒng)，以及一些商家的VIP管理等。
另一種為1：1認證，即證明本人與證件信息是統(tǒng)一的，主要應用于需要實名制驗證的場景。南航今年6月在河南南陽機場啟用的“刷臉登機”，武漢火車站和廣州南站啟用的“刷臉進站”，即屬于此類。
第三種是活體檢驗，證明是真人在操作業(yè)務，進而做賬戶許可授權。中信銀行的ATM和移動客戶端可以進行遠程身份認證，海通證券可以遠程開戶，滴滴平臺則可以查驗駕駛者是否為注冊司機。
人臉識別正在慢慢從線上走到線下，在無人零售、快捷支付、酒店入住等場景中亮相。資本看準其中的商機，紛紛入局。今年7月，商湯科技宣布完成4.1億美元B輪融資。上海依圖科技與北京曠視科技完成了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(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)顯示，2016年我國人臉識別行業(yè)市場規(guī)模已超過10億元，預計到2021年將達到51億元左右。
商業(yè)應用場景不斷豐富
記者了解到，人臉識別技術在金融上的應用呈爆發(fā)式增長態(tài)勢。從我國自主研發(fā)的全球首臺具有人臉識別功能的ATM機通過驗收，到互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)螞蟻金服、京東、蘇寧等推出“刷臉支付”應用，再到傳統(tǒng)銀行如招商銀行試點人臉識別應用……支付、取款、貸款等金融領域的應用走到了其他領域應用的前面。
今年9月，“刷臉”在金融上的應用賺足了眼球。在蘋果新機發(fā)布會上，iPhone X具備“刷臉”解鎖功能成為了關注焦點，蘋果稱這一功能可運用到Apple Pay；金融科技公司螞蟻金服與肯德基共同對外宣布“刷臉支付”進入商用試點階段，這是刷臉支付從線上走到線下，首次真正落地到商業(yè)場景的消費中。
在杭州萬象城肯德基的KPRO餐廳里，記者看到不少消費者嘗試了“刷臉支付”：在自助點餐機上選好餐，進入支付頁面，可選擇繼支付寶、微信移動支付選項后的新選項“刷臉支付”，然后進行人臉識別，大約需要1－2秒，再輸入與支付寶賬號綁定的手機號，確認后即可支付，過程不到10秒。
在難度系數(shù)極高的城市安防領域，人臉識別也在大顯神通。以往人臉識別技術只能處理數(shù)百人級別的數(shù)據(jù)比對，但現(xiàn)在已經(jīng)發(fā)展到上萬人甚至更高量級的數(shù)據(jù)比對，且突破拍攝角度不正、光線變化復雜、分辨率低等不利條件，幫助公安機關迅速抓捕逃犯。
記者獲悉，人臉識別公司曠視科技已為多地公安系統(tǒng)提供了實時警情數(shù)據(jù)服務，其中直接協(xié)助警方破獲案件1032起，抓獲、控制的在逃人員超2000人。重慶市某公安分局使用商湯科技的人像比對系統(tǒng)，在40個工作日內(nèi)辨認出69名嫌疑人，相比人工效率提升200倍。
在人臉識別技術到來之前，指紋識別、虹膜識別等生物特征識別方式已經(jīng)在生活中得到廣泛運用。不過受訪人士表示，相比較而言，人臉識別最大的優(yōu)點在于“非接觸性”，這可以大大提升系統(tǒng)響應速度，提高使用便捷度，同時避免指紋等接觸式識別產(chǎn)生的疾病傳播等衛(wèi)生隱患。
此外，“非配合、非侵入”式特征，意味著可以在不需要使用者配合的情況下采集到數(shù)據(jù)，這有利于公安在安防等領域的應用。
人臉識別技術還越來越用于娛樂。面部識別解鎖功能成為平板電腦“賣點”、智能相冊可通過識別人臉進行照片分類、“美顏”類APP自動識別人臉并為其“化妝”……例如，一款火爆的“FACE U”軟件，可以將用戶頭像“變成”大圣、兔子等形象，與朋友圈、微博等社交平臺的朋友互動。
業(yè)內(nèi)人士認為，智能家居將會是未來人臉識別的應用場景之一，智能防盜門在主人站在門口時才會打開，智能電視能識別你是誰，并推送給你?？吹墓?jié)目，甚至服務機器人也可以根據(jù)對象身份的不同提供相應的服務。未來人臉識別技術會讓用戶信息的深度挖掘成為可能，商家可以對會員的購買行為進行分析，進而有針對性地安排商業(yè)布局或促銷活動。
技術準確度突破可期
專家認為，未來，人臉識別技術還會繼續(xù)突破。一方面，準確度、安全性會繼續(xù)提升，針對整容、雙胞胎等特殊情況的處理能力也在提升。另一方面，人臉識別能夠處理的數(shù)量級也會繼續(xù)擴大。當技術已經(jīng)進步到可以在上億張照片的數(shù)據(jù)庫中提取、比對某張人臉時，則應用場景會逐步擴大。
據(jù)顏水成介紹，通常人臉識別包含以下環(huán)節(jié)：相機或者專業(yè)設備先采集到圖片，人臉檢測技術定位圖片中的人臉，然后從中再定位諸如眼角、鼻尖、嘴角、臉部輪廓線等特征，進行包括光線補償或者遮擋物剔除等校正。再用深度學習算法進行身份特征提取，跟數(shù)據(jù)庫中的人臉特征做比對，以識別人臉身份。
業(yè)內(nèi)人士認為，其中的技術關鍵在于通過不同臉部圖像上的特征關鍵點和面部表情網(wǎng)，找出彼此之間的關聯(lián)，最終判定這些圖像是否為同一個人。但人臉是變化的，不同角度、不同妝容都能影響特征關鍵點的抓取。
此外，“刷臉支付”是在線下公共設備和開放環(huán)境下進行，真實場景復雜多變，且安全性要求更高。生物識別技術對人們的生活帶來更多便利還是挑戰(zhàn)？
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