【中國安防展覽網 媒體導讀】人臉識別，這項幾年前還只是在科幻電影里才能看到的技術，已經開始逐漸進入我們的生活了：現在手機上的支付寶等不少APP，登錄時都需要“人臉識別”；在銀行的自助終端機辦理一些簡單的業務，也需要“人臉識別”確認是否是本人操作；有些公司或寫字樓的門禁，已經不再靠刷卡，而是靠“刷臉”……那么，當人臉識別繼續普及到我們身邊，下一步它又能為我們帶來怎樣的期待？今天我們不妨來聊一聊。
從科幻走進現實：識別與定位
人臉識別技術(或者叫面部識別技術)的研究從 20 世紀 60 年代就開始了，當這種生物特征識別技術還沒有像如今這樣滲透到我們生活中時，我們其實已經在很多科幻和探案電影中看到了它的神奇之處(比方說警察利用人臉識別來尋找罪犯)。
如果要做出歸類的話，人臉識別同指紋、虹膜、語音等識別方法都屬于利用生物特征來對個體識別。不過，從某種程度上來說，人臉識別要比「指紋識別」這樣的技術給人更多的神秘感。
這項技術其實包括了圖像攝取、人臉定位、圖像預處理以及身份確認在內等多方面技術。「天下沒有相同的樹葉」，除了長得一樣的雙胞胎外，我們每個人都有張不同的臉，這其中的一些可辨別的標志，比如臉上的凸出部分和凹陷部分，就組成了與眾不同的面部特征。
節點
這些標志被稱作「節點」，人臉上大約有 80 個節點，而人臉識別技術能夠測量一些特殊的節點，比如：兩眼間距離、鼻子寬度、眼窩深度、顴骨、下顎等信息，生成不同的數字代碼，它們在資料庫中就代表了不同面孔，這時候，你的臉也就成了「一段代碼」。
進一步開發之后，人們編寫出獨特的識別算法，只要有人臉信息被輸入后，經過算法處理，就能夠生成相應結果。而隨著計算機、移動通信技術和光學成像技術等各方面的發展，這些年，識別算法越來越多樣，也越來越先進，它在我們日常生活中被運用的愈加廣泛。
以大家熟悉的支付寶人臉識別來說，不但要能夠識別活體人臉，避免照片或處理過的動態照片進行登錄，還會對你登陸時的環境進行識別，在光線不足或者判定復雜的情況下，是無法借助人臉識別來進行安全登錄的，可以說，判斷并識別的標準不是一成不變的。
人臉識別不光被一些公司開發出各種程序，甚至手機、電腦廠商也開始在這方面進行研究，使其不但越來越「有用」，而且也具有「有趣」的功能，你或許還能用人臉識別找出地球上長得像「蒙娜麗莎」的那個人，當然，前提是擁有足夠的采集數據。
進一步發展：進擊的「千里眼」
與指紋、虹膜識別等不太一樣的是，由于我們的臉部具有性、加上采集方便、同時又能夠體現出一定的個性化，所以它受到很多人的關注，被應用在非常多的領域。不但能被我們每個人用于身份驗證、或者是一些娛樂應用，更重要的是會在一些公共場所的用于監控攝像頭的識別，從而為治安、防暴等任務發揮出應有的作用。
很難想象，現在國內的科技公司已經能將 50 米內霧霾天氣下的茫茫人海中某一個特定目標的人臉識別并匹配出來，從而在公共場所搜索特定人物等方面發揮奇效。
(左上角是距離兩米的高清攝像頭拍攝的成像，右上角是深瞳人眼攝像機在 41 米距離的成像；在霧霾天里，41 米的距離仍然能夠基本清晰地識別出人像。)
現在，有一些場所的簽到考勤系統，已經做到當你站在屋內，不需要特別看向某個位置，就能夠打卡簽到，而這樣的便利，是虹膜、指紋識別等不能達到的場景，可以看出，人臉識別可挖掘的潛力仍然非常大。
未來新場景：診斷疾病
正由于人臉識別能在擁擠人群中捕捉某一個人的獨特面孔，并且將面孔從背景中提取出來與資料庫中存儲的圖像進行對比和匹配。因此，除了我們日常生活中常見到的利用人臉識別來確認身份信息，或者進行安全加密以外，這種技術也能被用在診斷罕見遺傳病上面。
你沒有聽錯，近，來自美國國家人類基因組研究所(National Human Genome Research Institute)的科學家們開發出了一種利用人臉識別技術診斷非高加索人群中患腭心面綜合征(DiGeorge syndrome)人的方法。
腭心面綜合征是一種由于 22 號染色體小片段缺失所引發的遺傳性疾病，它會造成人類畸形，臨床表現為面部異常、胸腺發育不全、腭裂、低鈣血癥以及身材矮小等許多嚴重問題。在過去，這種疾病需要專業而昂貴的檢測方法才能做出診斷，現在，人臉識別技術將有機會能夠從大量人臉數據中檢測出患病的人員信息。
因此，面部識別技術就能派上用場，研究小組的科學家們對 101 名來自非洲、亞洲和拉丁美洲的患者進行了觀察研究。他們將信息特征與人臉識別技術相結合，然后進行了測試，結果顯示成功診斷出患者的概率為 96.6%，屬于相當不錯的成績了。同時，這些科學家表示，這項技術同樣還能診斷出唐氏綜合征。
關于這項技術的初衷，NHGRI 的基因科學家 Paul Kruszka 這樣解釋：「人類畸形綜合征在世界各地表現方式不同。即使經驗豐富的臨床醫生也難以診斷非歐洲人群的遺傳綜合征。」
另外，如果將人工智能技術與人臉識別技術相結合，將會為我們帶來許多意想不到的可能。在前不久的谷歌云大會上，我們看到通過深度學習計算機已經能夠對圖片中的特定信息進行檢索，因此在未來，通過在機器人上搭載人臉識別技術，它或許能分析出你的表情所代表的含義，或是在你臉色不好時覺察出潛在的危險，成為真正的私人管家，這種情景真讓人期待。
找到新的平衡點
但是，雖然人臉識別有眾多其他識別技術*的優點，它仍然被認為是生物識別領域以及人工智能領域困難的問題之一。一方面，我們每個人的臉部在不同表情下會產生外形變化，目前還無法做到一些科幻電影中那樣神奇。
另一方面，雖然每個人的臉幾乎都是獨特的，但偽造人臉的手法層出不窮，相比于指紋、虹膜等生物特征，借助計算機技術偽造人臉的三維模型，并且進行一些不法行為仍然是存在可能的，「3·15」晚會上展現的，正是這種問題。
所以，我們除了要感嘆現在科技日新月異帶給我們的方便外，或許還應該警惕如何利用而不是濫用人臉識別這樣的技術。能做的事情很多，提升算法的準確率是一個方面。同時也需要在硬件設備上進一步改進，比如能夠識別出「活體」和「偽造」的區別，也許還需要輔助上其他生物特征使其更加全面。
一句話，其實人臉識別技術的進步，就是一種從弱人工智能向強人工智能的轉變，我們要重視的不僅是技術，更重要的是如何確保人工智能時代到來之下，個人的信息安全，也只有這樣，才可能避免《黑鏡》中的一些末日景象。
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