技術準確度突破可期
專家認為,未來,人臉識別技術還會繼續突破。一方面,準確度、安全性會繼續提升,針對整容、雙胞胎等特殊情況的處理能力也在提升。另一方面,人臉識別能夠處理的數量級也會繼續擴大。當技術已經進步到可以在上億張照片的數據庫中提取、比對某張人臉時,則應用場景會逐步擴大。
據顏水成介紹,通常人臉識別包含以下環節:相機或者專業設備先采集到圖片,人臉檢測技術定位圖片中的人臉,然后從中再定位諸如眼角、鼻尖、嘴角、臉部輪廓線等特征,進行包括光線補償或者遮擋物剔除等校正。再用深度學習算法進行身份特征提取,跟數據庫中的人臉特征做比對,以識別人臉身份。
業內人士認為,其中的技術關鍵在于通過不同臉部圖像上的特征關鍵點和面部表情網,找出彼此之間的關聯,最終判定這些圖像是否為同一個人。但人臉是變化的,不同角度、不同妝容都能影響特征關鍵點的抓取。
此外,“刷臉支付”是在線下公共設備和開放環境下進行,真實場景復雜多變,且安全性要求更高。生物識別技術對人們的生活帶來更多便利還是挑戰?
疑惑一:“刷臉”如何確保精準度?
在衡量人臉識別能力時,很多公司都會宣稱其準確率超過“99%”。對此,長期研究機器學習的西安交通大學電信學院特聘教授、國家“千人計劃”專家龔怡宏表示,這里的準確率指的是在一些世界知名人臉數據庫比對中取得的成績,但在現實運用中,這種準確度要大打折扣。
商湯科技聯合創始人楊帆也認為,這些準確度是在一定前置條件下取得的,但現實應用場景復雜多變,人群樣本更大,不同光線、姿態、分辨率等條件都可能給機器識別帶來困難。
不過,這也不代表技術要達到100%準確率才可以使用。“世界上沒有完美的技術,任何技術都是有錯誤率和瑕疵的,但是如果在特定的場景下,技術的準確度能夠滿足要求、錯誤帶來的風險可以承受,那它就是有價值的。”顏水成說。
蘋果方面介紹,新機iPhone X的面容ID功能利用由點陣投影器、紅外鏡頭和泛光感應元件組成的先進原深感攝像頭系統,在A11仿生強勁動力的支持下可繪制面譜并識別面容。該功能會投射30000多個肉眼不可見的紅外光點,然后將得到的紅外圖像和點陣圖案傳輸給神經網絡,創建用戶臉部的數學模型,再將這些數據發送至安全隔區,以確認數據是否匹配。而且,用戶的樣貌隨著時間而改變,技術也能隨之進行調整適應。
螞蟻金服介紹,支付寶在肯德基KPRO的點餐機上配備了3D紅外深度攝像頭,在進行人臉識別前,會通過軟硬件結合的方法進行活體檢測,來判斷采集到的人臉是否是照片、視頻或者軟件模擬生成的,避免各種人臉偽造帶來的身份冒用情況。
疑惑二:雙胞胎、過度化妝和整容能分辨嗎?
“人臉的角度、光線、表情、年齡、化妝、遮擋、照片質量等會影響我們的判斷,并且隨著數據庫樣本增大,兩個不同人長得像的概率會快速上升。”陳繼東提出了生物識別技術面臨的難題,不過,他認為深度學習會讓計算機更聰明,能克服這些困難。
顏水成表示,面對雙胞胎或者整容前后等特殊情況,機器能否識別,要看具體情況。比如整容幅度過大,機器無法識別是有可能的。此外,臉部信息也會隨著年齡增長而改變。如果到了機器無法識別的程度,使用者只需去系統更新臉部照片就可解決。
為了提高識別率,不少應用場景都需要用戶采用除人臉識別技術外的雙重驗證。陳繼東表示,交叉驗證方式進一步提升識別率,即使是雙胞胎也“判若兩人”。在金融等對誤識別率容忍極低的領域中,單一識別要素即使精準度再高仍然會有漏網之魚,因此需要結合多因子綜合驗證。目前人臉識別準確率已遠超肉眼,而且有活體檢測算法來判斷采集到的人臉信息是否為照片、視頻等冒充。“即便出現賬戶被冒用的極小概率事件,支付寶也會通過保險公司全額賠付。”
疑惑三:用戶隱私如何保護?
有專家指出,人臉特征與指紋、虹膜相比,是一個具有弱隱私的生物特征。例如,很多人都會發自拍照,也是相對公開的特征。如何保證用戶數據安全尤為關鍵。
據媒體報道,在一個名為“你的臉就是大數據”的項目中,俄羅斯攝影師葉戈爾·茨韋特科夫在圣彼得堡用了6周時間拍攝100名地鐵乘客的人臉照片,之后利用人臉識別工具比對俄羅斯最大社交網站VK(VKontakte)上的5500萬用戶,找到了大約70名乘客的個人資料。
如何防范類似的隱私泄露風險?曠視科技副總裁謝憶楠表示,曠視在采集到照片后會對照片進行脫敏處理,只提取照片特征,而非照片本身,即使這些特征在傳輸過程中被竊取,也無法還原出照片,過程是不可逆的。
陳繼東說,目前支付寶已經對人臉識別技術進行了加密、脫敏的技術防范,可以將人臉信息變成一個不可逆的數字信息,不能還原、比對。
蘋果方面介紹,其所有保存的面容信息都被保護在安全隔區內,以確保數據安全無虞。同時,所有處理都在設備上進行,不會發生在云端,以充分保護用戶隱私。面容ID只有在用戶注視iPhone X時才會為它解鎖,并采用特別設計,可防止被照片或面具假冒的人臉欺騙。
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