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1、 “刷脸”时代来了 牛绮思 9 月, “刷脸”火了, 有关人脸识别技术的应用强势进入公众视线, 声势浩荡。你可能也被震撼到了, 苹果新机 i Phone X 带着它“刷脸”解锁的新姿势面世, 苹果公司 CEO 库克宣告, 人脸解锁是未来解锁的趋势。之前, 阿里巴巴旗下蚂蚁金服刚刚宣布在杭州肯德基的 KPRO 餐厅首推线上“刷脸支付”服务;一些银行也尝试开启了自动取款机“刷脸取款”功能, 不需要银行卡, 看一眼摄像头, 再输入手机号、取款金额、密码, 自动吐钞, 拿走现金;还有高校开辟了“不刷卡、就刷脸”的新生报到和宿舍门禁系统没有一点点防备, 科幻已照进现实。“刷脸”机器在做什么?对计算机来讲
2、, 一幅图像信息, 无论是静态的图片, 还是动态视频中的一帧, 都是一个由众多像素点组成的矩阵。机器需要在成千上万个图像信息数据中, 找出哪一部分数据代表了人脸, 再将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较, 根据相似程度对人脸的身份信息进行判断:一种是一对一地进行图像比较, 来验证“眼前之人是不是某人”。另一种是一对多进行图像匹配对比, 用来辨认“这人是谁”。那么, 根据目前的“刷脸”技术, “整容了还识别得出来吗?”“别人拿我的照片或者视频刷脸能成功吗?”“网红脸、双胞胎分辨得出来吗?”以“刷脸取款”为例, 目前各银行“刷脸取款”的第一步为“人脸识别”, 即机器系统自动抓取取款人现
3、场照片, 与银行可信照片进行对比。农业银行相关负责人在接受媒体采访时表示, 自动取款机采用的是高安全的红外双目摄像头活体检测技术, 同时实时采集近红外和可见光两种图像, 通过分析人脸皮肤的纹理及微小动作带来的光流场规律变化进行活体检测, 可以有效防止用户恶意采用照片、面具甚至是视频伪造真人。而针对“化妆脸”“整容脸”“双胞胎”等识别问题, 有招商银行人士介绍, 用户在化淡妆或者稍微浓妆、整容微调的情况下还是可以识别出为同一个人, 也可以从双胞胎中准确分辨出真正的账户户主, 这是因为每个人的骨骼、眼角开度、眉间距等数据是一定的。当然, 除非整容过度, 这个可能没办法识别出是本人。蚂蚁金服方面对“
4、刷脸支付”的商用也进行了评价:与在手机上使用, 或实验室场景下的内测不同, 商用的真实应用场景复杂多变, 让人脸识别技术的挑战更大。比如, 白天和晚上的光线不同, 对采集的图像质量会有影响;用户面对固定摄像头的角度和姿势各异, 也有可能会进一步加大识别的难度。真问题:我们的隐私还好吗?事实上, “刷脸”走向现实生活给人们带来的思考, 绝不仅限于技术上, 更会深入到社会伦理层面。英国的经济学人杂志近期刊文表达了对人脸识别技术的担忧:尽管人的面孔为个人独有, 但也是公开的, 因此乍看起来, 技术并没有侵犯隐私之嫌。但是, 低成本、快速、大量地记录、存储和分析人脸图像的能力终有一天会使隐私、公平和信
5、任等观念发生根本性的改变。人脸识别能做的不仅仅是验证一个身份, 它更能通过分析面部特征来捕捉难以捉摸的社交信号。虽然这也成就了一些好事, 比如, 法国巴黎的一家书店, 通过分析监控视频, 仔细观察购物者的动作, 尤其是他们惊讶、不满、困惑或犹豫时的面部表情, 店员会上前做出“心领神会”的服务, 销售额因此增长了十分之一。零售巨头沃尔玛也正准备引入面部识别系统, 用来在结账处识别用户的情绪, 以及使用该分析技术分析购买者购买行为趋势。但是, 在机器面前, 每一个强忍住的哈欠, 每一丝恼怒的表情都会被察觉, 人际关系可能变得更加理性, 也似乎会更加机械而冷漠。此前, 谷歌曾研发出一个能够装在智能手
6、机上的街景软件。当这个软件扫描街景时, 也可将路过的行人面部信息采集, 引发公众极大的不满。随后, 该款谷歌软件被迫做出修订, 对人脸信息打马赛克。还有一家名为 D-ID (意为“deidentification”, 去识别化) 的以色列初创公司, 已研究出一种基础算法, 对图像进行微调, 从而保护图像数据免受人脸识别技术的识别。该公司CEO 表示, “如今的街道都覆盖了摄像头, 每个人都携带着智能手机, 我们一直都在被拍照。当把这些摄像头和人脸识别技术相结合的时候, 我们的隐私就完全无从谈起了。”据悉, 欧洲监管机构在即将于 2018 年 5 月生效的通用数据保护条例 (General Data Protection Regulation) 中嵌入了一套原则, 规定包括“脸纹”在内的生物信息属于其所有者, 使用这些信息需要征得本人同意, 意味着欧盟对个人信息保护及监管达到了前所未有的高度。无论如何, “刷脸”的时代已经到来, 希望在技术日益成熟的同时, 也能给人与人之间的互动保留足够的隐私与感性。
