摘要：“FaceID是一個(gè)坑。蘋果果斷跳了進(jìn)去?！眎PhoneX發(fā)布會(huì)結(jié)束后，知乎的一名網(wǎng)友在名為《如何看待蘋果發(fā)布會(huì)演示faceid翻車?》的話題下如此戲謔道。倘若人臉識(shí)別技術(shù)真是個(gè)“坑”，不止蘋果，谷歌

“FaceID 是一個(gè)坑。蘋果果斷跳了進(jìn)去?！眎Phone X發(fā)布會(huì)結(jié)束后，知乎的一名網(wǎng)友在名為《如何看待蘋果發(fā)布會(huì)演示face id翻車?》的話題下如此戲謔道。倘若人臉識(shí)別技術(shù)真是個(gè)“坑”，不止蘋果，谷歌、微軟、阿里、百度等行業(yè)巨頭都已前仆后繼地跳了進(jìn)去。

一夜爆紅的人臉識(shí)別其實(shí)并不算新技術(shù)。2012年，臉部解鎖功能首次亮相在搭載安卓平臺(tái)的Galaxy Nexus上；2015年，微軟開發(fā)了生物特征識(shí)別系統(tǒng) Windows Hello，支持面部識(shí)別登錄，谷歌推出號(hào)稱當(dāng)時(shí)最強(qiáng)的人臉識(shí)別系統(tǒng)FaceNet；同年，尚未離職的百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)宣布百度的人臉識(shí)別技術(shù)已超越谷歌，馬云則在德國通過支付寶成功“刷臉”購買了一張1948年漢諾威工業(yè)博覽會(huì)的紀(jì)念郵票。

早在蘋果之前，三星也是這個(gè)領(lǐng)域的最大玩家之一。然而“刷臉時(shí)代”的臨門一腳，終究還是交給了蘋果。

“運(yùn)用3D 結(jié)構(gòu)光技術(shù)，一個(gè)滿是傳感器的額頭，以及比指紋Touch ID更安全?！比湓捵阋愿爬╥PhoneX 的Face ID。蘋果之所以選擇2017年這個(gè)時(shí)間點(diǎn)發(fā)布自家的“人臉識(shí)別”，并非“十周年”情懷，一定程度上是因?yàn)橹С诌@項(xiàng)應(yīng)用的“深度學(xué)習(xí)技術(shù)”已發(fā)展到具備實(shí)用化水準(zhǔn)。

深度學(xué)習(xí)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)分支，也是人工智能的主引擎。早在1943年,美國數(shù)學(xué)家沃爾特·皮茨(W.Pitts)和心理學(xué)家沃倫·麥克洛克(W.McCulloch)就提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念。但直到半個(gè)多世紀(jì)后深度學(xué)習(xí)技術(shù)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的第二次浪潮，才開始進(jìn)入快速發(fā)展時(shí)期。這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)室里的高深理論，最初的應(yīng)用主要是在圖像和語音領(lǐng)域。

從2011年開始，谷歌研究院和微軟研究院的研究人員先后將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到語音識(shí)別，使識(shí)別錯(cuò)誤率下降了20%-30%。2013年4月，《麻省理工學(xué)院技術(shù)評(píng)論》雜志將深度學(xué)習(xí)列為年度十大突破性技術(shù)之首。

在深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)以前，人臉識(shí)別方法一般分為高維人工特征提取和降維兩個(gè)步驟。通俗來說，每個(gè)人的面孔都由額頭、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、雙頰等少數(shù)幾個(gè)區(qū)域組合而成，機(jī)器可以基于人臉幾何結(jié)構(gòu)來提取一些特征進(jìn)行識(shí)別。

盡管我們每天都在根據(jù)面孔區(qū)分著親人、朋友、同事等面容，但其實(shí)大多數(shù)人卻很難準(zhǔn)確地描述出自己到底是如何區(qū)分他們的，人們將其解釋為“感覺”。但機(jī)器的“感覺”并不能與人媲美，在識(shí)別過程中，容易受到光照、姿態(tài)、表情、動(dòng)態(tài)識(shí)別、圖像質(zhì)量、環(huán)境等問題影響，計(jì)算能力不足，“神經(jīng)”系統(tǒng)不發(fā)達(dá)的人臉識(shí)別在早期很難有實(shí)用價(jià)值。

深度學(xué)習(xí)方法流行之后，人臉識(shí)別技術(shù)大幅進(jìn)步，深度學(xué)習(xí)+大數(shù)據(jù)（海量的有標(biāo)注人臉數(shù)據(jù)）成為人臉識(shí)別領(lǐng)域的主流技術(shù)路線。

“隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，人臉識(shí)別是較早開始被關(guān)注，并被順利快速產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化的技術(shù)。當(dāng)前最新的人臉識(shí)別技術(shù)，在特定情況下，可以做到99.99%的精度，所以在公安領(lǐng)域、金融領(lǐng)域、民用領(lǐng)域已經(jīng)開始逐步試水以人臉識(shí)別技術(shù)為基礎(chǔ)的服務(wù)功能?！蔽炇W(wǎng)絡(luò)的技術(shù)專家Dominic談及人臉識(shí)別技術(shù)時(shí)坦言。

作為知名安防巨頭?？低暤钠煜缕放?，螢石也已布局AI+多年。人臉識(shí)別之所以會(huì)在2017年大熱，從技術(shù)層面來看，Dominic認(rèn)為有三個(gè)主要原因：1.算法的不斷改進(jìn) 2.硬件計(jì)算性能的數(shù)量級(jí)的提升 3.數(shù)據(jù)樣本信息的爆發(fā)性增長。

提起深度學(xué)習(xí)，另一個(gè)廣為人知的應(yīng)用案例，就是去年戰(zhàn)勝人類圍棋國手，單挑李世石、柯潔的AlphaGo。相較于依靠暴力算法戰(zhàn)勝國際象棋選手的深藍(lán)，AlphaGo的勝利確實(shí)非常振奮人心，但歸根結(jié)底還是借助于深度學(xué)習(xí)和出眾的計(jì)算能力，而不是所謂的顛覆性的“新技術(shù)”。

幾年前，人們對(duì)人臉識(shí)別的印象還停留在“一個(gè)頗具娛樂性的噱頭”，熱衷于上傳照片“測測你的臉最像哪位明星”這類的H5游戲。如今，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人臉識(shí)別功能也已經(jīng)越來越趨于實(shí)用，它被應(yīng)用到諸多領(lǐng)域，并為人們的生活提供更為實(shí)際的便利。

深圳機(jī)場已經(jīng)將人臉識(shí)別系統(tǒng)嵌入機(jī)場安檢信息系統(tǒng)，當(dāng)安檢人員讓你面對(duì)攝像頭時(shí)，后端已經(jīng)在做比對(duì)分析。通過該系統(tǒng)檢查發(fā)現(xiàn)冒用證件乘機(jī)旅客人次，占該機(jī)場安檢站近期查獲該類旅客總?cè)藬?shù)的近三成。阿里推出無人超市杭州的一家餐廳聯(lián)合支付寶為顧客推出了刷臉支付，用戶無須擔(dān)心付款時(shí)手機(jī)沒電或者忘帶錢包的尷尬。螢石網(wǎng)絡(luò)則將人臉識(shí)別放進(jìn)了電子貓眼中，能夠認(rèn)出你的家人朋友，在你按下門鈴前，主人已經(jīng)通過手機(jī)知道是誰來了。

Face ID將人臉識(shí)別再次推向了風(fēng)口浪尖，表面看起來是蘋果這樣的企業(yè)又一次引領(lǐng)了技術(shù)潮流，但實(shí)際上只是技術(shù)浪潮來臨時(shí)的一次順風(fēng)而行。

靠“臉”吃飯的時(shí)代，也許真的要來了。

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