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人臉識別離你有多近?

 “You are being watched.”

在美劇《疑犯追蹤》里,Finch通過大規模網絡監控,和精準的人臉識別技術,構建起了一整套風控體系。如今,Finch的構想已經變成現實。

2017年12月20日,即使360正式宣布關閉水滴直播。仍然難以平息人們關于直播、風控、個人隱私的爭議。不敢想象,如果加上精準的人臉識別技術,無處不在的攝像頭將建構起一個怎樣的世界。

傳統的人臉識別技術擁有超過30年的研發歷史,主要是基于可見光圖像的人臉識別技術,但無法適應環境光照變化是該技術的痛點所在;2017年人工智能熱度再起,將人臉識別推向了大眾視野。

iPhone X 使用Face ID替代指紋解鎖功能,并利用紅外攝像頭解決了解鎖時的光照問題,被視為蘋果公司順應潮流的一項革新舉措。

然而,人臉識別并不是突然實現了技術突破就出現在大眾視野里的一項技術,而是在此前的技術積累與互聯網時代的共同催化下,作為人工智能的代言人為人們所熟知。

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支付寶在2015年就實現了人臉識別登錄。與Face ID基于設備的功能不同的是,支付寶的刷臉與設備無關,綁定的是實名認證的賬號。

iPhone X和支付寶代表了人臉識別的兩種方向:一個是基于硬件設備,一個是基于賬號系統。

Face ID的身份識別系統隨意被他人用人臉識別意外解鎖的幾率是一百萬分之一,較蘋果的指紋身份之別技術Touch ID大為提高,后者被隨機他人指紋意外地成功解鎖的幾率是五萬分之一。

與iPhone X基于硬件的理念不同,支付寶的人臉識別是基于人臉比對和驗活的算法,能夠跨設備進行使用;相較而言,前者擅長精準識別,后者對頻繁的金融交易場景來說更為便捷。

技術的發展解鎖了更多的智能場景,而智能場景的解鎖也在催促著技術尋求更多突破。在這樣一個相輔相成的情況下,人臉識別離商用、民用的距離越來越近。

安防監控領域

作為人臉識別技術最先也最普遍的一個應用,安防領域目前已經成為人臉識別技術的一片紅海。

作為技術供應商,為公安廳提供的是一套涵蓋算法與解決方案的數據服務,并不能與公安系統共享犯罪人員或走失人員檔案,僅為系統附能,具體信息依然由公安系統保密。

當攝像頭能夠清晰拍攝到人臉時,索引系統能夠自動將人臉與罪犯庫里的數據進行比對,判斷出現在攝像頭里的行人是否在罪犯數據庫里有存檔,整個過程只需要2-3秒的時間。如果識別出來的身份與罪犯庫里的人員一致,系統就會自動報警。報警之后,攝像頭能夠對犯罪人員進行跟蹤,在一定區域內追蹤罪犯的行蹤,能夠實現兩分鐘的不間斷識別跟蹤。

這是目前市面上大部分附能了人臉識別技術的攝像頭能夠達到的效果。

然而,該技術在城市場景內應用的瓶頸在于即使擁有了人臉識別技術的加持,攝像頭的清晰度、覆蓋范圍、以及視頻流的傳輸速度都限制了人臉識別技術在城市內尋找與定位罪犯時的效率。

目前市面上常用的監控攝像頭清晰度一般為1280 X 720 像素,簡稱720P,更高清的配置能夠達到1080P。這樣的像素清晰度無法將人臉識別在安防監控領域的作用完全發揮出來,若技術能夠支持攝像頭的清晰度提高,那么人臉識別在該場景里的效率自然能夠提高。

同是安防監控攝像頭,對于具有封閉性的場所來說,這樣的問題就簡單多了。機場與海關在利用攝像頭的人臉識別功能進行身份驗證與排查可疑人員方面已經有了數年的經驗:臺灣桃園機場在2013年就接入了人臉識別過海關的系統;2014年起深圳機場成功利用人臉識別技術攔截水客和抓獲潛逃罪犯。

不同的安防場景,對基礎建設的要求都有所不同。從攝像頭的位置、拍攝角度,到實地場景的遮擋、光照等,都是影響人臉識別效率的場外因素。

實名驗證場景

從傳統的安防領域到不斷附能新產業,人臉識別技術落地商業化場景體現的是產能效率的提高。

在互聯網時代,用戶不滿足于互聯網場景里的瀏覽行為,更多的是通過互聯網與移動設備獲取對個人的服務。

金融安全成為首個重要的應用場景。

對人臉識別的金融安全應用來說,通過率與誤識率是兩個關鍵的考量。

通過率與用戶體驗相關,體現的是識別的精準度;而誤識率對應的是人臉識別的技術安全性,即找一個與用戶長得特別像的人來解鎖該用戶的ID, 成功解鎖、系統誤識的概率是多少。

理論上來說,通過率達到100%,誤識率達到0%是最理想的情況。曠視科技稱目前人臉識別的誤識率在十萬分之一到百萬分之一之間, 通過率達到97%。

金融場景之外,人臉識別的實名驗證場景還涵蓋了滴滴后臺的司機身份驗證、今日頭條后臺的身份驗證以及入住酒店時的身份驗證。

網上利用人臉識別領取養老金的過程分兩步:

1.  在向微信的“深圳人社”、“深圳社保”或“深圳人力資源和社會保障局”三個公眾號中的任意一個上傳身份證之后,系統將要求錄制一段勻速閱讀隨機數字的視頻。只要視頻內的面部完整、光線合適并無劇烈晃動,系統就能成功錄入身份信息。

2.  在每一次領取養老金的時候,依據系統要求重復上述讀取隨機數字的步驟,系統就能夠自動識別身份并發放養老金。

 
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