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1、 “刷脸”成风的时代来临 王霜奉 不需要身份证、不需要银行卡, 只需脸朝窗口一笑, 按提示操作几下, 钱就自己“吐”出来了。不仅如此, 依靠“刷脸”, 只用 0.7 秒就能完成登机, 还能识别闯红灯的行人人脸识别技术正在大大改变我们的生活方式。在广受追捧的英剧黑镜里, 有一个特殊的人脸识别系统, 它结合谷歌眼镜, 通过扫描陌生人的脸, 迅速识别并提取相关信息。这样一来, 就算是不认识或者不熟悉的人, 只要戴上眼镜, 就可以“扫描”出对方的基本信息, 甚至间接认识了他的七大姑八大姨。当然, 电视剧的情节难免有些夸张, 但这也印证了人脸识别技术在近年来已成为全球关注的热点。伴随着互联网的发展, 人
2、脸识别也深入到更多的行业和场景应用。比如, 北京高铁春运期间“刷脸”验票、上海试点利用人脸识别技术曝光闯红灯者且成效显著, 杭州各大驾校需要“刷脸”才能计时学车, 重庆、深圳等地利用人脸识别技术寻回走失儿童等等。而苹果 i Phone X 的发布, 更是把人脸识别技术推向了风口浪尖。手持 i Phone X, 人们只要先对着摄像头两次确认面部信息之后, 即可完成 Face ID 注册, 识别速度快于先前的指纹识别 Touch ID。需要解锁手机的时候, 只需看一眼手机, 就能迅速解锁。人工智能率先进入了“刷脸时代”。脸部识别技术大致有以下几种:一种是最初级的, 也被称为脸部探测。其通常被用在手
3、机摄像头上, 便于拍照时使脸部自动对焦。另一种是脸部分类, 分辨脸部肌理, 但是能够判断的信息也很有限。最新的一种是 i Phone X 自带的人脸识别技术, 它使用原深感摄像头, 使得识别更精确。其通过点阵投影器将30000 个肉眼不可见的光点投影在人的脸部, 绘制出独一无二的面谱, 并结合红外镜头来读取这些光点所反射回来的深度, 就可以快速扫描人脸的 3D 结构。因为人的面部并不是平坦的, 所以面容 ID 采集到的人体面部 3D 数据能够分辨出的几何精度会非常高, 大大降低了错误率。据统计, 一百万人中可能有一个人能够通过 Face ID 解锁你的 i Phone X, 这个百分比比 To
4、uch ID 低 20 倍。或许有人会问, 当今整容成风, 满大街网红脸, 人脸识别真的靠谱吗?答案是:随着算法的不断更新, 人脸识别技术会越来越靠谱。简单来说, 人脸识别通过对人的面部特征建模, 来判断相似度并最终确认结果。就算一个网红的眼睛和另一个网红相似, 但她的鼻子可能有辨识度。绝大多数人面部特征的集合总有自身的特点, 因此人脸识别才有了技术上的可实现性。并且, 手机或电脑能够提示用户表现出特定的行为、情绪或手势, 例如微笑、眨眼或歪头, 这些动作不仅可以用来证明被识别对象不是拿着照片的冒名顶替者, 而且可以通过这些强化过程让脸部识别能够跟上面部毛发或妆容的巨大变化。人脸识别的普及,
5、也催生出许多娱乐化的应用。自拍热潮不仅激发了自拍者对自我形象的想象, 也催生了美妆、美颜类移动端应用市场崛起。而能够让美颜毫无违和感的诀窍在于成熟的人脸识别技术。人脸识别是美颜模块中的核心技术, 人脸识别的准确与否直接决定了美颜应用的效果, 其中影响最大的便是美妆功能模块, 只有对人体面部以及五官进行精准定位才能呈现出自然融合的妆容。美颜模块则利用这项技术来定位出人脸, 通过人脸检测和关键点检测来识别五官、脸型的多个特征点, 并利用这些特征点作为脸部美化工作的基础。现在, 静态的美颜特效已悄然过时, 诸如 faceu、B612 等动态美颜 APP 也已十分普及, 这种进阶版人脸识别技术, 通过
6、相机采集到每一帧的画面, 识别出脸部, 再标示出关键点的位置, 结合图像技术得到最终效果。人脸识别还能被用来约束人们的行为举止, 培养公德心。为减少游客过度取纸, 北京的天坛北门、南门、西门三座公厕共安装了 6 台“人脸识别厕纸机”。游客站立在特定的识别区, 通过屏幕识别人脸, 机器下部会自动出纸, 出纸长度约 60 厘米, 同一个人九分钟内不能重复“刷脸”。自从使用“人脸识别厕纸机”后, 浪费的现象被大大遏制。保守估算, 会让公厕的整体运行成本减少 30%, 同时在环保方面也具有重要意义。可以看出, 人脸识别拥有多样的使用场景, 能为人们的生活带来极大的改变。但是, 公众应该警觉的是用来探测
7、未知用户身份的脸部识别功能也就是将数据库中的人脸数据和身份数据匹配。就如黑镜讲述的“科技副作用”一样, 人脸识别技术带来的最大问题在于, 一旦你被识别, 那么你的隐私就会被侵犯。当下, 绝大多数互联网用户的数据正在被搜集, 代表我们在线身份的一切最终都可以转化为一堆数字和字母, 这些信息都可以进行变更, 比如我们可以设置新的邮箱密码、支付密码等。而脸部数据则完全不同, 它的改变成本非常高。因此, 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”。卡耐基梅隆大学的一位教授通过试验, 对校园内的行人进行拍照并且比对Facebook 用户头像, 发现有三分之一的人能够被脸部识别技术探
8、测出来。不仅如此, 他还成功地使用算法对这部分人群的兴趣甚至社保号码进行了预测。也就是说, 人脸识别在线下已经实现了 33%的准确率。另外, “刷脸”行为本身就会留下了一个“标本”, 各种与“脸”有关的 APP更是会留下一串“标本”。随着科技的发展, 人脸识别技术的商业化基本已成必然, 每个人的脸已经让许许多多商业机构有意无意间收录了, 这是一个十分庞大的“生物特征”标本库。因此, 在涉及隐私、支付等高级别安全场景使用时, 不应将人脸识别作为唯一的许可途径, 还应将其与指纹、虹膜、声音等生物特征信号相融合, 甚至与传统密码、短信验证相结合, 这样安全系数就会大大提升, 避免潜在风险。既然人脸识
9、别能够辨识出不同的人, 那么能不能解读人的表情呢?人的面部细微表情, 往往是内心世界的反映。人类用表情掩饰内心的真实想法, 虽然可能被用于欺骗, 但多数时候也有助于人际关系的正常发展。但是绝大多数人做不出完美的假表情, 一般总会有蛛丝马迹泄露真情。试想一下, 当未来的人脸识别发展到一定程度, 可以解读一个人的“微表情”时, 那么妻子可以借此觉察到丈夫的每一个强压下去的哈欠, 老板用这种技术觉察到雇员每一丝不满的表情, 婚姻和职场关系会变得更真实, 但也可能人们因为无法再隐藏真实想法, 从而变得小心翼翼。当人脸识别发展到这一步, 社交互动的基础可能也会改变, 依靠表情发展起来的人际交往或许将被颠覆。
