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    刷臉:從蘋(píng)果手機(jī)到“人臉閘機(jī)”

    2017-10-23 20:55:07羅元婕
    中國(guó)新聞周刊 2017年38期
    關(guān)鍵詞:人臉識(shí)別人臉算法

    羅元婕

    人臉識(shí)別技術(shù)有廣闊的前景,也潛藏著安全隱患。這項(xiàng)技術(shù)會(huì)是一場(chǎng)全新人機(jī)交互革命的開(kāi)端,還是一場(chǎng)個(gè)人隱私的淪陷?

    9月12日,新一代iPhone面世,蘋(píng)果公司這款新產(chǎn)品最大的亮點(diǎn)之一就是全新的身份驗(yàn)證系統(tǒng)——“Face ID”,即臉部識(shí)別功能。這一被形象地稱(chēng)為“刷臉”的功能,基于被網(wǎng)友戲稱(chēng)為“劉海兒”的“原深感攝像頭采集系統(tǒng)”的運(yùn)作,感應(yīng)器會(huì)讀取用戶(hù)獨(dú)一無(wú)二的臉部幾何結(jié)構(gòu)圖,并將它與被保護(hù)在 A11 仿生安全隔區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,如果二者一致,iPhone X 便會(huì)解鎖。

    蘋(píng)果公司提供的數(shù)據(jù)顯示,F(xiàn)ace ID的紅外線(xiàn)發(fā)射器可以發(fā)射3萬(wàn)個(gè)偵測(cè)點(diǎn),以3D形式記錄和識(shí)別用戶(hù)面部,可以如Touch ID(指紋識(shí)別)一般解鎖手機(jī)、用Apple Pay支付和應(yīng)用于第三方App中。也就是說(shuō),之前Touch ID能用的場(chǎng)景,F(xiàn)ace ID將同樣能夠使用。

    據(jù)蘋(píng)果公司統(tǒng)計(jì),iPhone用戶(hù)平均每天要解鎖手機(jī)80次,有了人臉識(shí)別解鎖功能后,解鎖過(guò)程將被大大地簡(jiǎn)化。

    如此簡(jiǎn)單的解鎖方式是否會(huì)有安全隱患?蘋(píng)果高層強(qiáng)調(diào),人臉識(shí)別解鎖非常安全,手機(jī)使用3D形式認(rèn)證用戶(hù)面部,只有當(dāng)手機(jī)處于穩(wěn)定狀態(tài),而且用戶(hù)直視鏡頭的時(shí)候,才能開(kāi)鎖,系統(tǒng)不會(huì)被面具或照片所蒙蔽。當(dāng)用戶(hù)轉(zhuǎn)移視線(xiàn)或閉眼時(shí),屏幕就會(huì)自動(dòng)被鎖定。用戶(hù)的臉部信息數(shù)據(jù)將安全地存放在手機(jī)本地存儲(chǔ)里,不會(huì)被上傳到云端。

    40年刷臉技術(shù)路

    人臉識(shí)別屬于生物特征識(shí)別技術(shù)中的一種,它指的是對(duì)生物體(一般特指人)的生物特征來(lái)區(qū)分每一個(gè)個(gè)體。臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、語(yǔ)音、體形、個(gè)人習(xí)慣(如簽字)等生物特征的識(shí)別,都有相應(yīng)的識(shí)別技術(shù)支持。這些特征常被視為便捷的身份認(rèn)證形式,因?yàn)樗鼈兇蠖嗯c生俱來(lái),且具備唯一性。

    人臉識(shí)別技術(shù)的研究從20世紀(jì)60年代就開(kāi)始了。起初,這項(xiàng)技術(shù)還不是全自動(dòng)的。程序會(huì)計(jì)算五官之間的距離和比例,再把得出的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)里已有的參考值進(jìn)行對(duì)比,但程序操作者需要手動(dòng)“鎖定”臉部特征,如眼睛、耳朵、鼻子和嘴巴,實(shí)驗(yàn)才能繼續(xù)。

    到了上世紀(jì)70年代, 研究人員創(chuàng)造出一套可以自動(dòng)識(shí)別人臉的程序,這套程序利用21個(gè)特定的面部特征,如發(fā)色和嘴唇厚度等等來(lái)判定人臉。80年代末,一項(xiàng)突破性的研究發(fā)現(xiàn),要準(zhǔn)確識(shí)別一張正常的人臉,只需要不到100個(gè)特定變量。

    隨著1990年代計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展,加之美國(guó)軍方因反恐需要開(kāi)始資助相關(guān)研究,人臉識(shí)別技術(shù)才迅速?gòu)睦碚撀鋵?shí)到應(yīng)用上。美國(guó)國(guó)防部資助的FERET項(xiàng)目分別在1994年、1995年和1996年組織了3次人臉識(shí)別評(píng)測(cè),幾種知名的人臉識(shí)別算法都參加了測(cè)試,這3次測(cè)評(píng)直接推動(dòng)了人臉識(shí)別算法的改進(jìn)。

    “9·11”事件發(fā)生后,為了遏制恐怖襲擊,美國(guó)對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)更加重視,并且在安防領(lǐng)域被更加廣泛地推廣應(yīng)用。其后十年,人臉識(shí)別技術(shù)僅局限于安防領(lǐng)域,一直沒(méi)有實(shí)質(zhì)性突破。雖然民用市場(chǎng)上也出現(xiàn)了這類(lèi)產(chǎn)品,但大多只是集中在門(mén)禁、考勤和監(jiān)控系統(tǒng)這類(lèi)安防系統(tǒng)上。唯一的例外是2006年,尼康公司率先將人臉識(shí)別技術(shù)運(yùn)用到產(chǎn)品當(dāng)中,新款相機(jī)在拍攝時(shí)能自動(dòng)搜尋人臉并優(yōu)先對(duì)焦。

    轉(zhuǎn)機(jī)出現(xiàn)在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,巨頭們率先出手。2010年年底,F(xiàn)acebook(臉書(shū)公司)在美國(guó)率先推出使用人臉識(shí)別技術(shù)的“Tag Suggestions”功能,并于2011年6月將這一功能擴(kuò)展到美國(guó)以外的大多數(shù)國(guó)家。谷歌也于2011年12月在Google+上推出類(lèi)似功能“Find My Face”,允許用戶(hù)通過(guò)面部識(shí)別功能,自動(dòng)尋找好友相冊(cè)中的自己。

    之后兩年,上述兩家公司想分別收購(gòu)多家人臉識(shí)別技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司,如谷歌2011年收購(gòu)的“匹茲堡模式識(shí)別”(PittPatt);2012年Facebook收購(gòu)的以色列臉部識(shí)別技術(shù)公司Face.com,試圖實(shí)現(xiàn)不用標(biāo)注就能自動(dòng)識(shí)別照片中的人物,幫助用戶(hù)進(jìn)行照片分類(lèi)。

    2013年,芬蘭創(chuàng)業(yè)公司Uniqul推出了一款基于臉部識(shí)別系統(tǒng)的支付平臺(tái),支付時(shí)只需要面對(duì)POS機(jī)屏幕上的攝像頭點(diǎn)個(gè)頭,并點(diǎn)擊“OK”即可。Uniqul 還對(duì)此技術(shù)申請(qǐng)了專(zhuān)利,并號(hào)稱(chēng)擁有“軍用級(jí)別算法”的保護(hù)。這是全球第一次將人臉識(shí)別運(yùn)用到支付領(lǐng)域。

    2013年12月,F(xiàn)acebook在紐約創(chuàng)建了深度學(xué)習(xí)人工智能實(shí)驗(yàn)室,力邀深度學(xué)習(xí)鼻祖Yann LeCun加入。在他的推動(dòng)下,2014年Facebook的DeepFace技術(shù)臉部識(shí)別率的準(zhǔn)確度達(dá)到97%。2015年,Yann LeCun公開(kāi)表示,現(xiàn)在即便在圖像中沒(méi)有正臉,他們研發(fā)的程序也可以從用戶(hù)的發(fā)型、姿勢(shì)和體型判斷出其身份。2014年初,谷歌用4億美元收購(gòu)了深度學(xué)習(xí)算法公司DeepMind以及圖片分析公司Jetpac,之后推出人臉識(shí)別技術(shù) FaceNet。

    在中國(guó),百度在2014年5月也招納了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的大牛吳恩達(dá)加盟成立深度學(xué)習(xí)研究院,2015年發(fā)布臉優(yōu)產(chǎn)品。2015年3月,馬云在漢諾威消費(fèi)電子、信息及通信博覽會(huì)上向德國(guó)總理默克爾與中國(guó)副總理馬凱演示了螞蟻金服的Smile to Pay刷臉技術(shù),為嘉賓從淘寶網(wǎng)上購(gòu)買(mǎi)了1948年漢諾威紀(jì)念郵票。

    隨著移動(dòng)設(shè)備處理能力的提升,人臉識(shí)別技術(shù)迅速突破安防領(lǐng)域,涌向日常應(yīng)用,在金融系統(tǒng)、娛樂(lè)等其他領(lǐng)域發(fā)酵,創(chuàng)造了巨大的商業(yè)價(jià)值。

    目前,深度學(xué)習(xí)正逐漸被應(yīng)用于人臉識(shí)別中,深度學(xué)習(xí)將特征提取和分類(lèi)兩個(gè)步驟融合在一起,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)黑盒子的特性,計(jì)算出最適合的特征提取模式,直接跳過(guò)“特征提取影響識(shí)別結(jié)果”這一缺陷,讓算法更適用于不同的實(shí)際應(yīng)用。

    人臉識(shí)別技術(shù)的種類(lèi)雖然繁多,但底層算法大同小異,識(shí)別圖片的“多樣性”和“精準(zhǔn)性”才是衡量技術(shù)高低的重要標(biāo)準(zhǔn)。只有把一定規(guī)模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)“喂”給機(jī)器,提升它深度學(xué)習(xí)的能力,才能保證人臉識(shí)別技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中達(dá)到預(yù)期的效果。這也就意味著,為了提高算法的準(zhǔn)確性,大量的數(shù)據(jù)積累是必不可少的。

    誰(shuí)偷走了我們的“面紋”

    以商場(chǎng)內(nèi)部監(jiān)控?cái)z像頭的例子來(lái)說(shuō)明,比較容易理解“刷臉”的原理:裝備了面部識(shí)別軟件的計(jì)算機(jī)將會(huì)對(duì)商場(chǎng)內(nèi)的視頻影像進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別。系統(tǒng)一旦發(fā)現(xiàn)任何可疑的“臉”,就會(huì)密切關(guān)注那個(gè)鏡頭中的每一張“臉”。當(dāng)系統(tǒng)把圖像中的臉調(diào)整到合適的大小和方向后,就會(huì)進(jìn)一步細(xì)致識(shí)別,并創(chuàng)建一個(gè)“面紋”。

    面紋與指紋原理類(lèi)似,即一組能夠區(qū)別人臉的組合特征。每個(gè)人眼睛、鼻子和嘴等面部特征之間的距離、面積和角度等幾何關(guān)系各不相同,一個(gè)大眼睛、小鼻子、薄嘴唇的“面紋”,就和小眼睛、大鼻子、厚嘴唇人的面紋不同。

    把面紋與一張照片進(jìn)行對(duì)比,可以驗(yàn)證一個(gè)“已知人”的身份,比如公司對(duì)進(jìn)入特定區(qū)域的員工進(jìn)行身份驗(yàn)證。面紋也可以與數(shù)據(jù)庫(kù)中大量的圖片進(jìn)行對(duì)比,識(shí)別出一個(gè)“未知人”??墒牵?dāng)光照變化、人臉有外物遮擋、面部表情變化時(shí),特征變化較大,一個(gè)墨鏡就能極大地混淆面部識(shí)別系統(tǒng)。

    此外,正在被識(shí)別的人對(duì)識(shí)別過(guò)程的配合程度也是決定面部識(shí)別成功與否的因素之一。因而,對(duì)有意識(shí)地進(jìn)行面部識(shí)別的人進(jìn)行識(shí)別就會(huì)比較簡(jiǎn)單,比如刷臉支付時(shí),顧客為方便軟件識(shí)別,就需要在合適的光線(xiàn)下直視攝像頭。

    為了解決這些技術(shù)難點(diǎn),提高面部識(shí)別的準(zhǔn)確性,研發(fā)或應(yīng)用人臉識(shí)別技術(shù)的公司正大量積累數(shù)據(jù),期冀完善系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)能力。比如,作為美圖秀秀的合作方,F(xiàn)ace++已經(jīng)識(shí)別了超過(guò)10億張照片,現(xiàn)在還建立了數(shù)億張照片的名人圖片庫(kù)。而Facebook為了研究DeepFace技術(shù),早已建立了一個(gè)來(lái)自于4030個(gè)人的440萬(wàn)張標(biāo)簽化的人臉池。Facebook希望通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法,調(diào)查用戶(hù)在社交網(wǎng)絡(luò)上的行為和習(xí)慣,進(jìn)而精準(zhǔn)地推送信息。

    智能硬件、攝像頭隨時(shí)隨地采集我們的個(gè)人影像資料,而這么長(zhǎng)時(shí)間大規(guī)模地積累用戶(hù)數(shù)據(jù),必然涉及個(gè)人數(shù)據(jù)與隱私保護(hù)的問(wèn)題。

    一個(gè)叫FindFace的手機(jī)應(yīng)用,能讓用戶(hù)通過(guò)面部識(shí)別技術(shù),僅憑一個(gè)人的照片,就能找到他在社交軟件上的賬號(hào)。表面上,這是聯(lián)系朋友、同事的絕佳方式,但這個(gè)程序很容易被濫用,人們可能會(huì)錯(cuò)誤地用它來(lái)暴露他人身份或者造成騷擾。

    2014年美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)的一位教授發(fā)現(xiàn),經(jīng)過(guò)谷歌圖片搜索一個(gè)匿名婚戀網(wǎng)站上的用戶(hù)照片,就能輕而易舉地人肉這些用戶(hù)的真實(shí)信息。迪士尼曾遭消費(fèi)者投訴,它擅自使用人臉識(shí)別系統(tǒng)Trapwire獲取消費(fèi)者的信用卡信息,為其推送他們可能感興趣的產(chǎn)品。

    今年7月,沃爾瑪被爆出正在研發(fā)一種面部識(shí)別系統(tǒng),識(shí)別顧客是否不高興,并為此申請(qǐng)專(zhuān)利。近日,兩名斯坦福大學(xué)研究人員開(kāi)發(fā)出一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,可以通過(guò)人臉識(shí)別來(lái)判斷出一個(gè)人的性取向,且該算法的測(cè)試結(jié)果準(zhǔn)確率高達(dá)91%。這一研究成果及它可能帶來(lái)的歧視問(wèn)題,令平權(quán)組織與LGBTQ群體深感不安。

    更不用說(shuō)將人臉識(shí)別技術(shù)和警用隨身相機(jī)、定位軟件和輔助實(shí)時(shí)跟蹤的機(jī)器學(xué)習(xí)等其他技術(shù)聯(lián)合使用——它們對(duì)打擊犯罪非常有利,卻也讓我們正常生活中的隱私也隨時(shí)暴露在公權(quán)力之下。

    一直以來(lái),歐美大量的消費(fèi)者權(quán)利組織正關(guān)注這一問(wèn)題,F(xiàn)acebook和谷歌也分別在德國(guó)和法國(guó)吃過(guò)罰單。歐洲監(jiān)管機(jī)構(gòu)在即將于2018年5月生效的《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》中嵌入了一套原則,規(guī)定包括臉紋在內(nèi)的生物信息屬于其所有者,使用這些信息需要征得本人同意,意味著歐盟對(duì)個(gè)人信息保護(hù)及監(jiān)管達(dá)到了前所未有的高度。

    “人臉閘機(jī)”已在首都機(jī)場(chǎng)測(cè)試

    當(dāng)然,也有一些專(zhuān)家表示,現(xiàn)在的人臉識(shí)別技術(shù)還很粗糙,大眾無(wú)需過(guò)于緊張,矯枉過(guò)正則會(huì)阻礙技術(shù)的發(fā)展。事實(shí)上,在某些情況下,你可以欺騙這些系統(tǒng),讓它們以為自己看到或聽(tīng)到了實(shí)際上不存在的東西。

    現(xiàn)任谷歌研究員Alexey Kurakin等人工智能專(zhuān)家撰文解釋?zhuān)窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)是有安全漏洞的。只要非常細(xì)微地改變一個(gè)圖像,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就會(huì)認(rèn)為這個(gè)圖像包含了一些它實(shí)際上并沒(méi)有的東西,這些改變是人類(lèi)的肉眼也感覺(jué)不到的——有時(shí)改變僅僅是在圖片的各處隨意添加了幾個(gè)像素。比如,操作者可以改變大象照片的幾個(gè)像素,然后欺騙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),讓它認(rèn)為這是“一輛汽車(chē)”。研究人員把這些稱(chēng)為“對(duì)抗樣本”。

    不過(guò),即便技術(shù)和法規(guī)層面都還不成熟,人臉識(shí)別技術(shù)的廣闊應(yīng)用前景已被商界所認(rèn)可。

    金融行業(yè)有足夠的身份認(rèn)證需求,且具備最廣闊的市場(chǎng)前景,被預(yù)估為“千億級(jí)”市場(chǎng)。實(shí)際上,中國(guó)的移動(dòng)支付公司對(duì)于技術(shù)、安全、場(chǎng)景的需求領(lǐng)先于全球,對(duì)技術(shù)要求也更多,同時(shí)與身份認(rèn)證相關(guān)的監(jiān)管機(jī)構(gòu)有十幾個(gè),大家的關(guān)注點(diǎn)和側(cè)重點(diǎn)各不相同。

    但習(xí)慣于“倒逼監(jiān)管改革”的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)早已開(kāi)始籌備自己的標(biāo)準(zhǔn),并形成了在國(guó)際市場(chǎng)獲得普遍認(rèn)可的FIDO、支付寶主導(dǎo)的IFAA,以及微信支付的SOTER三大認(rèn)證體系。隨著近期IFAA、SOTER先后宣布開(kāi)放身份認(rèn)證能力,三大認(rèn)證體系開(kāi)始正面博弈。

    在娛樂(lè)社交方面,人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在游戲角色虛擬、VR/AR社交、表情交互或短視頻上,必然產(chǎn)生出全新的玩法。比如,最近Facebook上有一款名為Face Dance的小游戲,這款游戲和音樂(lè)類(lèi)游戲相似,后者要在音符到達(dá)識(shí)別線(xiàn)之前按下正確的按鍵,而Face Dance則依靠人臉識(shí)別,根據(jù)游戲指示做出種種表情。游戲過(guò)程中,攝像頭還會(huì)把整個(gè)過(guò)程錄下來(lái),讓用戶(hù)在社交網(wǎng)站上展示自己的“顏藝”,上傳各種搞笑視頻。

    在安全方面,百度AI機(jī)器人與北京首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)達(dá)成合作并已實(shí)施,百度人臉閘機(jī)已經(jīng)入駐首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)運(yùn)控中心進(jìn)行測(cè)試,主要承擔(dān)樓內(nèi)辦公人員的出入打卡、數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)工作。國(guó)際民航組織(ICAO)已確定,從2010年起,其118個(gè)成員國(guó)家和地區(qū),必須使用機(jī)讀護(hù)照,人臉識(shí)別技術(shù)是首推的識(shí)別模式,該規(guī)定已經(jīng)成為國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)。

    我們可以換手機(jī),也可以在身份證、駕照上作假,但以目前的醫(yī)療技術(shù),我們還沒(méi)法“換臉”。人臉識(shí)別技術(shù)有廣闊的前景,也潛藏著安全隱患。這項(xiàng)技術(shù)會(huì)是一場(chǎng)全新人機(jī)交互革命的開(kāi)端,還是一場(chǎng)個(gè)人隱私的淪陷?我們拭目以待。

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