刷臉識(shí)別安全嗎？

“人臉識(shí)別目前主要應(yīng)用方向是身份認(rèn)證，在不同行業(yè)中都有應(yīng)用。例如社保領(lǐng)域和征信領(lǐng)域，都是用來(lái)認(rèn)證公民身份信息。在安防領(lǐng)域也是應(yīng)用頗多，例如人臉識(shí)別閘機(jī)、人臉識(shí)別門禁等。此外，人臉識(shí)別在金融領(lǐng)域也有小規(guī)模的應(yīng)用，例如支付寶的掃臉支付，但是由于金融領(lǐng)域?qū)τ诎踩缘目剂繕O高，銀行目前正在考察和調(diào)研人臉識(shí)別遠(yuǎn)程開(kāi)戶實(shí)現(xiàn)可能存在的問(wèn)題，人臉識(shí)別目前還未進(jìn)入金融領(lǐng)域的核心應(yīng)用?！敝袊?guó)信息通信研究院標(biāo)準(zhǔn)所移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)研究室賀倩博士對(duì)國(guó)是直通車記者表示。

在蘋(píng)果公司發(fā)布會(huì)上，蘋(píng)果公司高級(jí)副總裁克雷格-費(fèi)德里吉未能順利通過(guò)刷臉解鎖iPhone X，他試了兩次，手機(jī)上出現(xiàn)了輸入密碼的提示，最后換了一部備用機(jī)才成功解鎖。

這樣的意外，也引發(fā)了人們對(duì)人臉識(shí)別的一些擔(dān)憂，人臉識(shí)別安全嗎？

專家介紹，通常情況下，人臉識(shí)別主要包括人臉檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取、人臉圖像匹配與識(shí)別四個(gè)步驟。其中，人臉檢測(cè)主要包括根據(jù)眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之間的幾何位置關(guān)系來(lái)檢測(cè)人臉。

北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院智能科學(xué)系教授許超說(shuō)，目前圖像識(shí)別技術(shù)在很多專業(yè)的圖像領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到甚至部分超過(guò)人類的識(shí)別水準(zhǔn)，例如字符識(shí)別、二維碼識(shí)別、指紋識(shí)別、人臉識(shí)別，特別是在識(shí)別效率方面計(jì)算機(jī)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類。

賀倩說(shuō)，人臉識(shí)別技術(shù)目前已經(jīng)相對(duì)成熟，一般對(duì)于面部的識(shí)別都能達(dá)到很高的識(shí)別準(zhǔn)確率。但是由于目前沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)去衡量精準(zhǔn)度，每家人臉識(shí)別公司對(duì)于識(shí)別精準(zhǔn)度的計(jì)算方式都不盡相同，沒(méi)辦法進(jìn)行橫向比較。

王晶表示，在算法大致相同的基礎(chǔ)上，各家公司在細(xì)節(jié)參數(shù)、各個(gè)卷積層的搭配、數(shù)據(jù)情況會(huì)有所不同。同時(shí)根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景，會(huì)有調(diào)整。

魔高一尺，道高一丈

遇到特殊情況，人臉識(shí)別會(huì)失靈嗎？例如，遇到整容、雙胞胎、濃妝等，能識(shí)別出來(lái)嗎？

王晶表示，這涉及到適應(yīng)性和準(zhǔn)確性相平衡的問(wèn)題。例如，假定當(dāng)系統(tǒng)設(shè)定80%相似度便認(rèn)定為同一個(gè)人時(shí)，當(dāng)某人發(fā)生胖瘦變化、換發(fā)型、年齡變化時(shí)，系統(tǒng)能夠識(shí)別出是同一個(gè)人；而雙胞胎的相似度可能為90%，這時(shí)系統(tǒng)無(wú)法將兩個(gè)人區(qū)分出來(lái)。在80%的設(shè)定下，系統(tǒng)適應(yīng)性較高，準(zhǔn)確率相對(duì)較低。假定如果為了提高準(zhǔn)確性，將90%相似性設(shè)定為同一個(gè)人，那么當(dāng)一個(gè)出現(xiàn)較少的變化，系統(tǒng)也可能無(wú)法識(shí)別出是同一個(gè)人，這時(shí)準(zhǔn)確率較高，但適應(yīng)性較差，會(huì)增加人工審核的負(fù)擔(dān)。

王晶表示，對(duì)于整容問(wèn)題，如果不是顴骨發(fā)生變化等，“小打小鬧”的微整仍然可以識(shí)別，隨著技術(shù)的發(fā)展、數(shù)據(jù)的積累，這方面問(wèn)題會(huì)有好轉(zhuǎn)。雙胞胎的問(wèn)題不會(huì)完全解決，在實(shí)際應(yīng)用中也并沒(méi)有受到太多關(guān)注。

百度相關(guān)負(fù)責(zé)人也表示，人臉識(shí)別對(duì)于人類來(lái)說(shuō)相對(duì)容易。因?yàn)闄C(jī)器沒(méi)有直覺(jué)，也并沒(méi)有久遠(yuǎn)的進(jìn)化歷史，只能靠分析數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)。特別對(duì)于識(shí)別整容、化濃妝或者十幾年跨度的照片，并沒(méi)有大量的數(shù)據(jù)可以分析。在今年年初的《最強(qiáng)大腦》節(jié)目中，百度AI針對(duì)這些特殊情況有很好的表現(xiàn)。但如果識(shí)別對(duì)象進(jìn)行了“傷筋動(dòng)骨”的大整容，人臉識(shí)別就比較難實(shí)現(xiàn)了。從技術(shù)上來(lái)說(shuō)，也可以用其他虹膜識(shí)別、眼球識(shí)別、指紋識(shí)別等辦法。

而對(duì)于用面具、視頻等方式假冒，各家公司也推出了應(yīng)對(duì)措施。

螞蟻金服相關(guān)負(fù)責(zé)人表示，支付寶配備了3D紅外深度攝像頭，且輔之以軟硬件結(jié)合的方法進(jìn)行檢測(cè)，誤識(shí)率低于十萬(wàn)分之一。漢柏科技通過(guò)在終端上采用雙目攝像頭的方式，來(lái)避免面具、照片、視頻等“欺騙”人臉識(shí)別系統(tǒng)。

今年底火車站有望刷臉進(jìn)站

來(lái)自前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)顯示，2016年我國(guó)人臉識(shí)別行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模已超過(guò)10億元，預(yù)計(jì)到2021年將達(dá)到51億元左右。而尚未被完全開(kāi)發(fā)的金融行業(yè)人臉識(shí)別的市場(chǎng)前景，更被業(yè)界預(yù)估為千億級(jí)市場(chǎng)。

但目前，人臉識(shí)別在應(yīng)用方面僅僅處于初級(jí)階段，技術(shù)并不是主要問(wèn)題，監(jiān)管、政策、標(biāo)準(zhǔn)等仍在建立階段。