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“看脸”的时代真的来了！不过，拼的不是颜值而是识别准确度。进入９月，刷脸新闻频频进入公众视野：北京师范大学全部宿舍楼安装了人脸识别门禁系统；杭州一家肯德基餐厅可以刷脸支付了，整个过程不超过１０秒

我们的姓名、性别、年龄、手机号、邮箱也许在网络上已经是完全透明的了，但是连这张脸都要被“共享”，确实有点令人不寒而栗。

人脸识别技术应用“爆发”，是否意味着证件、指纹识别等传统身份识别方式将被取代？有网友着急地问：胖了、瘦了怎么办？整容了怎么办？有人假扮自己怎么办？

联想到无数次不经意间面对各种手机应用软件的场景，真想说，“还要不要脸啦”！

多家人脸识别公司获上亿元融资

商汤科技联合创始人、副总裁杨帆说，这几年，人脸识别的应用场景已从线上运用逐步往线下拓展。北京有无人超市能刷脸进出，河南有机场能刷脸登机，厦门有酒店能刷脸入住

来自前瞻产业研究院的数据显示，２０１６年我国人脸识别行业市场规模已超过１０亿元，预计到２０２１年将达到５１亿元左右。

资本迅速涌入。今年７月，商汤科技宣布完成４．１亿美元Ｂ轮融资。上海依图科技与北京旷视科技完成了Ｃ轮融资，金额分别为３．８亿元人民币与１亿美元。

旷视科技副总裁谢忆楠等告诉记者，人脸识别技术主要有三大应用方向。一个应用场景是１：１认证，即证明人与证件信息是统一的，主要用于实名制验证。

其次是１：Ｎ认证，即判断某个人是否为特定群体中的一员，用于人员出入管理和城市安防等。重庆市某公安分局使用商汤科技的人像比对系统，在４０个工作日内辨认出６９名嫌疑人，相比人工效率提升２００倍。

第三种是活体检测，以确保是真人在操作业务，进而做账户许可授权。云从科技的人脸技术已经运用于全国５０多家银行。中信银行的ＡＴＭ和移动客户端可以远程身份认证，海通证券可以远程开户，滴滴平台则可以查验驾驶者是否为注册司机。

机器识别大幅度整容、双胞胎还有困难

从上世纪６０年代开始，科学家们涉足人脸识别的研究，不过准确率一直不高。过去数年，科学家将深度学习算法运用于人脸识别。２０１４年，香港中文大学汤晓鸥研究团队开发的算法使机器识别准确率超过了人类。

据３６０公司副总裁、人工智能研究院院长颜水成介绍，通常人脸识别包含以下环节：相机或者专业设备先采集到图片，人脸检测技术定位图片中的人脸，然后从中再定位诸如眼角、鼻尖、嘴角、脸部轮廓线等特征点，进行包括光线补偿或者遮挡物剔除等校正。再用深度学习算法进行身份特征提取，跟数据库中的人脸特征做比对，以识别人脸身份。

“随着深度学习算法的采用，人脸识别精度相比５年前已有大幅飞跃。”颜水成说。

在人脸识别技术的研发方面，中国与国际发达水平基本同步。国家“千人计划”专家、西安交通大学电信学院特聘教授龚怡宏表示，人脸识别领域国际上有几个公认的测试集，测试结果名列前茅的团队名称会记录上网，中国科研人员占据半壁江山，不少准确度都超过９９％。

尽管如此，龚怡宏表示，在测试集中得到的成绩，运用于现实中会大打折扣。在现实中人群样本更大，不同光线、姿态、分辨率等条件都可能给机器识别带来困难。

颜水成表示，双胞胎、整容前后等特殊情况下机器能否识别，要看具体情况。比如整容幅度过大，机器无法识别是有可能的。此外，脸部信息也会随着年龄增长而改变。如果到了机器无法识别的程度，使用者只需去系统更新脸部照片就可解决。

网聊有风险，“视频”需谨慎

搭载“黑科技”人脸识别的iPhone8发售在即，买了手机号码后要“刷脸”激活、支付宝联手肯德基试水“靠脸吃饭”，招商银行可以“刷脸”转账......“人脸识别”这个词，在商场和大街上到处都在出现，如今和别人聊天似乎不懂点“人脸识别”的知识都会显得很OUT似的

就在舆论都在为“人脸识别”技术进入商业化而欢呼的同时，这项技术所潜藏的一些危机也如同一盆冷水迎面泼来。

一周前，腾讯手机管家对外发布消息称，警惕类似某些手机FaceTime视频通话的诈骗事件。其安全团队已经验证，的确存在用户脸部视频被录制（盗用）的风险。

据腾讯安全专家杨启波分析，目前一些支付APP采用了“人脸识别”生物识别技术，让用户直接“刷脸”支付，而不法分子利用FaceTime录制用户脸部视频后，有可能借此通过单一“人脸识别”验证，进而盗取用户的账户里的财产。

“骗子这是采用被动方式骗取个人‘脸部信息’，其实大众在日常生活中还会主动贡献了许多‘脸部信息’。”作为曾经从事脸部识别软件开发的工程师，雷也对懂懂笔记表示，正因为“脸”是人们经常暴露在外的“信息体”，所以更容易被漏洞或者不法分子所利用。

人脸识别商业化，关乎谁拥有了大家的“脸”

无论是iPhone8的“人脸识别”，还是支付宝联手肯德基的“刷脸吃饭”，都因为将“脸”与腰包里的钱挂钩了，所以引发了不少人的质疑，担心“人脸识别”技术引发安全问题。

实际上，在今年央视315晚会上，人脸识别就被曝出可能存在安全威胁。就此事，专注人脸识别技术的商汤科技和旷视都表示，任何一种安全手段都不是独立的，因此在实际应用中，不会将人脸作为唯一的凭证。就连近日最近媒体频频报道的肯德基杭州“靠脸吃饭”的KPro餐厅，也不是单独依靠人脸识别技术单一完成支付认证的。

“站在机器前，机器可以通过镜头分辨用户的身份，但是进行到最后一步的支付还是需要通过手机进行二次验证。”体验过肯德基KPro餐厅的一位读者刘女士告诉懂懂笔记，支付宝的“靠脸吃饭”虽然很新奇很吸引人，但在实际使用上问题还是很多的。

例如，浓妆艳抹、头发有留海的女生在识别过程可能会出现延迟或者一两次重试；而在支付之前，用户还需要输入手机号码后四位进行二次验证。她坦言：“真的不如扫码付款来得方便。”

而从去年就加入“刷脸”大军的招商银行，其4.0客户端的“刷脸”转账功能仍旧建立在短信验证通过的基础上，十足鸡肋。

如果这些支付过程都是为了刷脸而刷脸，岂不就是个噱头？

不难看出，现阶段所有涉及支付的系统都不是采取单一“人脸识别”技术，而是要结合短信、验证码、手机尾号等传统验证手段一并使用。懂懂笔记认为，采用多样结合的验证方法，表明许多企业在涉及“人脸识别”技术的商业化安全性上，也并没有十足把握。更多的只是把“人脸识别”当成一项新的噱头，尝试吸引着大众的关注。

如今，许许多多“人脸识别”的应用已经逐渐商业化，走进大众的生活。我们必须要对技术应用中所涉及的隐私和道德问题进行了一番新的思考。

蚂蚁金服陈继东曾指出：“从用户隐私上来说，人脸识别和指纹、虹膜相比，属于弱隐私。换句话说，你的脸，早就不是隐私了。”

但每个人的脸部特征是完全不同的，即便是双胞胎也有着或多或少的差异。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”，很显然，这已经算是人的隐私因素之一。

有关人脸识别商业化所涉及的隐私问题一直备受争议。

此前，Facebook因为未经用户允许而私自储存和使用用户的人脸识别数据而饱受诟病；而Google则因隐私政策和舆论压力而禁止Glass App使用人脸识别功能。

在中国，不管是“变脸美颜”App，“换装”App也好，甚至是纳入“人脸识别”支付平台或软件，都无时无刻的“拥有”着大家的脸，每一次使用就将有一份脸部信息“标本”本保存下来。

如果说政府部门录入民众人脸信息“标本”有助于抓捕罪犯、预防犯罪，人脸识别便是鉴权的一种手段，一切都要在法律的框架下进行。而企业拥有这么多的“脸”，储存和应用几乎没有完善的法律法规和监管体系对其进行约束，让数据隐私的暴露与否仅在一线之间。

虹膜、指纹、脸 科技的便利也是风险

专家表示，相较指纹识别、虹膜识别等生物特征识别方式，人脸识别最大的优点在于“非接触性”，可以大大提升系统响应速度，同时避免指纹机器接触产生的卫生隐患。此外，“非配合、非侵入”式特征，意味着可以在不需要使用者配合的情况下采集到数据，有利于安防领域的应用。

“人脸识别会成为主要的身份识别手段，两三年内就可以大规模运用。”不过，龚怡宏也认为，未来身份查验的一个主流趋势是人证合一，即刷脸加证件，身份证还是会继续存在。

谢忆楠表示，对于政府机关和银行机构而言，有很多建立在“亲见”和“本人到场”原则上的业务，也可能被远程办理所取代。比如身份证办理、银行开户、社保和公证业务等，如果可以在手机端验证身份，意味着老百姓就不用跑去现场办理了。

不过，人脸识别技术还面临一些安全漏洞。目前通过一些特殊手段，比如用别人的照片等方式，都可能成功“骗”过人脸识别系统。对此，很多公司都加大了在“活体检测”上的技术投入，而在安全性要求较高的场景中，很多公司都会要求进行双重验证。

此外，人脸被采集也使得隐私泄露风险剧增。谢忆楠表示，解决的方法是在采集到照片时进行“脱敏”处理，只提取照片特征，不保存照片本身。这不仅需要采集者自律，更需要在政府引导下建立起整个行业的统一标准，共同筑起保护用户隐私的行业堤坝。

在涉及隐私、支付等高级别安全场景使用时，应将人脸与指纹、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，而不是单一的采用人脸识别技术，这样安全的系数就会大大提升，避免一些不必要的潜在风险。

当然更重要的是，保护好自己这张脸，别没事到处“刷”。