“刷臉”時代撲面而來

文/海川

“刷臉”時代撲面而來

文/海川

人臉識別技術的應用正在從金融、安防等領域逐漸應用到消費和生活場景中，刷臉大潮勾畫出了未來人臉可能取代鑰匙、銀行卡甚至身份證的遠景

當鑰匙、刷卡、密碼、簽名、指紋識別司空見慣的時候，近期“刷臉”成為熱詞，人臉識別技術受到廣泛關注。引爆這一話題的是，9月13日，蘋果公司發布了新一代手機iPhone X，其中最大的變革之一是取消以往的指紋識別(Touch ID)，改為通過“刷臉”實現識別解鎖，并且可運用到Apple Pay以及各種需要身份驗證的App中。

人臉識別是生物識別技術的一種，它是利用人的生物特征實現個體區分的一種技術，一般包括圖像采集、特征定位、身份確認和查找三個環節。簡單來說，人臉識別就是從圖像中提取面部特征關鍵點，比如骨骼特征、眉毛高度等，通過比對輸出結果。

其研究始于20世紀60年代，1980年代特別是1990年代后期，隨著計算機技術和光學成像技術的進步，人臉識別技術進入初級應用階段。2000年以來特別是近幾年，中國的人臉識別技術飛速發展，基礎性研究已經與歐美并駕齊驅，巨大的人口基數也讓這一技術的應用前景充滿想象。

如今，人臉識別技術的應用正在從金融、安防等領域逐漸應用到消費和生活場景中，刷臉門禁、刷臉支付、刷臉檢票、刷臉入學、食堂刷臉吃飯、賓館刷臉入住、刷臉娛樂等，掀起了一股刷臉大潮。外媒稱，中國一些城市對于人臉識別技術的應用即將達到臨界點，勾畫出了未來人臉可能取代鑰匙、銀行卡甚至身份證的遠景。

人臉識別應用大爆發

人臉識別已經在人們衣食住行的各個領域發力，迎來市場井噴期，其中，金融、安防、出行、醫療等成為應用“先鋒”領域。

刷臉支付。2017年9月1日，支付寶在杭州的肯德基KPRO餐廳上線“刷臉支付”，成為全球首個將“刷臉支付”推向商用的試用點，成功搶占刷臉技術商用化的先機。

在杭州的肯德基餐廳，使用刷臉支付，先要在手機端開通刷臉支付功能。在支付寶的購物娛樂功能中，點擊人臉識別——刷臉支付，就可以打開刷臉支付功能。進入餐廳后，用戶可以在自助點餐機上選餐，進入支付頁面，選擇“刷臉支付”，進行人臉識別，識別后須再輸入手機號，隨后完成付款。整個過程比較簡單。刷臉時需要看攝像頭，如果位置不準確，屏幕上會有文字提示“近一點”或“遠一點”等。非熟練用戶，也就一分鐘不到即可完成支付的完整操作。隨后，拿著定位器就坐，等著服務員送餐到桌前就可以了。據了解，目前支付寶還支持多人、化妝、變換發型等多種復雜場景。

而另一電商巨頭、號稱人臉識別技術算法識別率高達99.9%的京東，也在8月31日針對其旗下的京東之家多地店面進行內測。不過此次內測僅是試水刷臉市場，進一步收集用戶反饋以推動刷臉支付的迭代升級，京東下一步還將邀請更多用戶進行真實商業場景的開放測試。

刷臉安防。擁有強大技術流的百度和騰訊在馬云宣稱刷臉時代到來之后，在支付領域依然不為所動，而是將更多精力投入到民生安保上。騰訊新建總部門禁及智能簽到系統均采用了人臉識別技術，且騰訊慧眼在多城市開放微信自助辦證和用戶自助辦理酒店入住的功能。而以人工智能技術引領的百度更是將刷臉技術應用到了員工食堂、自動售貨機、景區入園、機場安檢等多個場景。

人臉識別公司曠視科技已為多地公安系統提供了實時警情數據服務，其中直接協助警方破獲案件1032起，抓獲、控制的在逃人員超2000人。重慶市某公安分局使用商湯科技的人像比對系統，在40個工作日內辨認出69名嫌疑人，相比人工效率提升200倍。今年8月的青島啤酒節，在歷時一個月的活動期間，警方對190名嫌疑人員的身份進行了識別，經過二次盤查核實了25名逃犯，其中包括已經通緝了10年之久的一個賣淫團伙的主謀。

刷臉解鎖。通過面部識別就能快速打開手機，“刷臉解鎖”相較于指紋解鎖顯得更加方便快捷，并能有效防止用戶在非自愿狀態下強行開鎖，能更高效地保護用戶信息安全。在刷臉這一浪潮的推動下，國美7月率先推出支持面部識別功能的國美s1，速度最快可達0.1秒；而小米在9月11日發布會上發布了拍照旗艦小米Note3,也將人臉識別技術應用到手機解鎖上，但除此之外，小米AI應用更多在于美顏拍照；隨后，vivo在印度發布的V7+宣布開始應用刷臉解鎖。

刷臉取款。“刷臉支付”讓用戶體驗了全新的支付方式，而銀行業近日也進軍刷臉取款。目前，已有多家銀行先后解決了刷臉取款在實際應用中的問題，將刷臉取款全線推廣。中國農業銀行表示將為全國多家分行、柜臺機以及ATM機安裝人臉識別系統，采用先進的“雙目活體檢測”技術和其他生物識別技術來識別人臉的真偽；而早在去年招商銀行就在全國106個城市的近千臺ATM機上安裝了“刷臉取款”的功能。

銀行業的此番改革成功將自己與互聯網企業的抗衡天平再次扳平，刷臉取款有諸多好處：告別傳統銀行卡，降低銀行卡被復制的風險；降低設備吞卡數量，減輕基層行負擔；解決客戶因未帶卡而無法取款的問題；促進ATM的功能升級，為支持“線上開戶”等新業務做好準備。

刷臉出行。位于武漢的張先生在解放大道循禮門路口過馬路時闖了紅燈，隨后便看到自己的“大頭照”出現在旁邊的監控大屏幕上，交警隨即對他開了20元的罰單。這是武漢漢口最新啟用的行人闖紅燈自動識別抓拍系統，通過高清攝像頭對準斑馬線，對闖紅燈的行人、非機動車違法行為進行抓拍。據武漢交警介紹，系統會把抓拍到的畫面同公安內部的人臉識別大數據進行連接，自動對違法者的身份信息比對。此外，利用刷臉技術，滴滴平臺可以查驗駕駛者是否為注冊司機。

刷臉入住。位于昆明市山西區馬街街道一酒店前臺處，未帶身份證的住客可利用前臺擺放的一臺“人臉識別自證系統”在數據庫里搜索本人的數據信息，再對比人臉完成匹配，即可入住。據當地派出所負責人介紹，這套系統可以防范有人冒用他人身份入住，如果是被管控的重點人員，只要一刷系統就會觸發警報，及時通知警方。目前全區已經建成400余套人臉識別系統。此外，“刷臉入住”系統在濟南也開始推廣，目前，已有山東大廈、舜耕山莊、南郊賓館、藍海御華大飯店等10家賓館酒店安裝了該系統。預計今年年底前，濟南60%的旅館開通，明年上半年，力爭全市百分之百開通。

刷臉醫療。看病不用帶醫保卡，只要用手機“刷臉”，系統就能識別身份，輕松完成繳費。2016年3月27日，全國首家“人臉識別”醫保支付系統在武漢市中心醫院上線，智慧醫療實現新突破，患者在家里也能完成看病繳費。

患者登陸武漢市中心醫院APP，在醫生問診開單后，點擊“費用繳納”，選擇醫保支付，首次使用時，根據系統提示，輸入相關信息確認簽約后，軟件彈出“人臉識別”，只要對著手機的前置攝像頭刷下臉，幾秒后掃描完畢確認是本人，就能順利繳費。首次身份驗證時將銀行卡綁定和人臉識別驗證成功后，下一次再付費就不需要再“刷臉”，付款更便捷。醫保在線支付需要銀行卡金融身份、公安身份證信息和醫保身份信息三重比對確認身份，傳輸過程信息加密，全流程無縫連通，以保證醫保賬戶的安全。

隨著人臉識別技術的商用場景不斷擴充，市場潛力巨大，資本嗅到商機紛紛涌入。來自前瞻產業研究院的數據顯示，2016年我國人臉識別行業市場規模已超過10億元，預計到2021年將達到51億元左右。

“刷臉”技術安全嗎？

iPhone X的Face ID技術并沒有采用普通攝像頭的方式，而是采用紅外主動識別的技術，這樣就可以做到三維立體識別，增強了安全系數。在具體的應用場景中，人臉識別大致可以分為1:1、1：N、N:N三種。

1:1等級的人臉識別，實現的是最初級的“證明你是你”。從字面上就可以看出，1:1是用戶提前上傳個人照片儲存于系統中，每次驗證時，線下拍照與系統中存儲的照片信息進行對比，進而確定“你是不是你”。例如，車站安檢、手機解鎖、刷臉支付、網上買票、醫院掛號、政府惠民工程項目，以及各種證券開戶、電信開戶、互聯網金融開戶等，這些都是1：1人臉識別的應用場景。同其他方式相比，1：1識別準確率高，對算力的要求也相對較低。

而1：N的人臉識別算法則主要用于人臉檢索，“證明你是誰”。與1:1的一一對照不同，1：N需要一張照片同系統中的海量照片進行對比，根據相似度排列出多個對比結果。而排在第一順位的結果，未必準確。1:N人臉識別算法主要應用在安防領域，如用于排查犯罪嫌疑人、尋找走失兒童等。同1：1識別相比，使用地點、環境、光線、采集角度甚至是玻璃反射都會影響1：N識別的準確度，所以1:N相對更具有挑戰性。至于N:N人臉識別，實際上相當于同時進行多個1：N識別，用于“證明誰是誰”。

從技術角度來看，人臉識別技術如今處在怎樣的階段？啟賦資本高級投資經理宋昶認為：“靜態人臉識別已經比較成熟了，識別精度已經超過肉眼識別，精度優化好的話會高于指紋識別，動態人臉識別仍需要人工輔助，因為可能出現一些人為的遮擋、光線不夠或者距離較遠的情況無法識別。”

在國中創投投資總監童亮亮看來，相較于指紋識別、靜脈識別、虹膜識別等幾種生物識別技術來說，人臉識別目前看來是最好的，“人臉識別采集過程無感知、成本低、速度快、精準度高，綜合起來是最好的。”

但科技專家表示，人臉識別只是一種高精度的辨識技術，目前在一些專業度高的行業里，還不能完全取而代之，人臉識別是一種輔助技術，目前還在陸續完善中。現在也在推出活體驗證技術，要求用戶做一些活體動作，同時要求和別的身份識別相結合。

隨著人臉識別技術的商業化應用，個人隱私保護也成為公眾熱議的話題。照片冒用本人怎么辦？數據隱私會不會被泄露？

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。

蘋果公司相關負責人表示，Face ID不會備份和發送用戶的任何面容數據，也不會發送給第三方開發者，這些數據永遠不會離開設備自身。同時，蘋果公司表示，面部解鎖將通過檢測目光方向來確認你是否在注視屏幕，然后利用神經網絡的機器學習能力，計算匹配和抵御欺騙攻擊。也就是說，如果有人嘗試以照片解鎖，或者用戶沒有注視屏幕的時候，都無法解鎖成功。

“我們通過軟硬件結合的方式，智能算法和硬件結合，以此確認是不是活體。”螞蟻金服生物識別技術負責人陳繼東說，支付寶團隊有多年的人臉識別技術積累，為刷臉支付的商用，團隊也做了很多獨創優化。

在杭州的肯德基餐廳，自助點餐機上配備了3D紅外深度攝像頭，在進行人臉識別前，會進行活體檢測，判斷采集到的人臉是不是照片、視頻或者軟件模擬生成等，防止真人被假冒。目前的刷臉支付還須在人臉識別后，輸入綁定支付寶的手機號，進一步驗證是不是本人賬戶，安全度變高了。如果實在害怕被盜刷，也可以在不使用時，在手機端關閉人臉識別功能，使用時再打開就好。用戶隱私安全也將得到保障。“我們通過加密、脫敏等一系列安全措施，最大限度地保障用戶隱私和安全。”陳繼東說。

據專業人士介紹，“刷臉入住”時，為了防范可能出現的黑客攻擊等問題，在互聯網與公安內網連接過程中，就有屏障進行技術“隔離”，借此杜絕信息泄露。

對于整容臉，“刷臉入住”系統也可以識別。如果是本人減肥或變胖，骨骼不會變化，識別并無太大難度；倘若有人割了雙眼皮、做了面部拉皮，這些對于面部皮囊的改變，并不會“入骨”，也躲不過識別系統的“火眼金睛”。因為識別技術，主要是依靠對人像骨骼的識別，例如眉骨、顴骨、下頜骨等重點點位。除非類似某些網紅那樣的“返廠大修”，否則是不會影響人像識別比對的。但即使是“磨骨削腮”現象，也得看骨骼變化的多少，也并非都識別不出來。

主要玩家及創投機會

一直以來，國內外對于人臉識別的研究都非常活躍。國外公司主要有德國的CognitecSystem、西班牙的HertaSecurity、日本的NEC、美國的Identix、Bioscrypt、Google以及Facebook。

德國的Cognitec公司主要從事政府項目的人臉識別系統，西班牙的Herta公司是一家學術氛圍很濃厚的公司，而NEC公司主要做機器人視覺識別系統。美國Identix公司則是多模認證(指紋、虹膜)為主體業務，而Bioscrypt公司早期起于指紋識別考勤，后來轉戰人臉識別領域，在市場上占據了不小份額。這五家公司都是比較早期的老牌強者，而Google和Facebook進入人臉識別領域的時間并不算長，但因其本身的雄厚技術實力以及海量數據支持，也躋身于國外主流人臉識別公司的陣營。

國內的人臉識別公司主要有商湯科技、科大訊飛、曠視科技、云從科技、依圖科技等。其中商湯科技是現在國內人臉識別技術領域的龍頭企業，曾在一次公開評測中超過了Facebook和Google，由此獲得了知名風投公司IDG的垂青；科大訊飛最早是從事智能語音及語言技術，在2014年聯合香港中文大學湯曉鷗教授團隊，共同推出世界領先的人臉識別技術，識別率高達99%；曠視科技目前為阿里巴巴旗下螞蟻金服提供面部掃描系統，在金融、安防、零售領域分別開始了商業化探索并成功培育出Face++Financial等多款垂直人臉驗證解決方案產品；云從科技，成立于2015年4月，是一家從中科院重慶研究院孵化的專注于計算機視覺與人工智能的高科技企業，目前已成為中國銀行業人臉識別第一大供應商；依圖科技成立于2012年，已獲得C輪融資，在美國國家標準與技術研究院(NIST)的人臉識別競賽中(FRVT)獲得四項世界第一，已為多家銀行提供人臉身份認證，為海關總署及中國邊檢提供人像比對系統。

由于我國人臉識別產業的市場需求旺盛，從而推動眾多投資者和創業者入市。目前，該技術已具備大規模商用的條件，未來三到五年將高速增長。

國海證券認為，伴隨識別準確率及識別速度提升，人臉識別應用場景不斷拓展，在閘道、安防等方面有望打開增量市場。當前結合深度學習，人臉識別在復雜場景下的人臉識別率已達到99%，在鐵路、金融、教育等多領域應用案例逐步涌現，2017年有望成為人臉識別產品快速普及的元年。

這與童亮亮的看法不謀而合，“各地公安都在積極布局人臉識別來提供案例辦理的效率，市場非常大。”童亮亮為此也看了十幾家相關的創業公司，他最想找的項目是，能夠破解動態識別過程中因光照度不夠、人為遮擋、大姿態所導致的識別不準難題的創業公司。

對于人臉識別領域的創業機會，童亮亮認為，靜態人臉識別已經是紅海了，互聯網金融、銀行、保險方面的應用基本不用考慮了，市場巨頭已定，但安防領域卻是一片藍海。“如果要做安防領域的人臉識別，就一定要解決上述三個難點，如果可以攻破這些難點，依然是一片藍海。”此外，他認為醫療、智能駕駛也是比較新的應用領域，創業者可以嘗試切入。

宋昶則對人臉識別方面的項目表現謹慎，“現在底層技術上已經有了巨頭了，很難有更大的超越，但是應用現有的技術去開發一些垂直方向的應用可能還有些機會。”

據了解，國內的人工智能人才相對緊缺，目前這個領域的人才多來自于微軟實驗室、硅谷等知名的工作室和地區，國內人工智能的科目開設得比較晚，所以創業的門檻很高。也正因此，創投在篩選項目時，對團隊的構成提出了要求，“團隊中要有來自國外的技術人才與中國本土的人才相結合才行。”