澳门正规博彩网站

人脸识别离你有多近?

2017-12-27 14:27 来源:网络  作者:求是新闻
   次浏览
人脸识别离你有多近? You are being watched. 在美剧《疑犯追踪》里,Finch通过大规模网络监控,和精准的人脸识别技术,构建起了一整套风控体系。如今,Finch的构想已经变成现实。 2017年12月20日,即使360正式宣布关闭水滴直播。仍然难以平息人们关于直播、
 人脸识别离你有多近?

“You are being watched.”

在美剧《疑犯追踪》里,Finch通过大规模网络监控,和精准的人脸识别技术,构建起了一整套风控体系。如今,Finch的构想已经变成现实。

2017年12月20日,即使360正式宣布关闭水滴直播。仍然难以平息人们关于直播、风控、个人隐私的争议。不敢想象,如果加上精准的人脸识别技术,无处不在的摄像头将建构起一个怎样的世界。

传统的人脸识别技术拥有超过30年的研发历史,主要是基于可见光图像的人脸识别技术,但无法适应环境光照变化是该技术的痛点所在;2017年人工智能热度再起,将人脸识别推向了大众视野。

iPhone X 使用Face ID替代指纹解锁功能,并利用红外摄像头解决了解锁时的光照问题,被视为苹果公司顺应潮流的一项革新举措。

然而,人脸识别并不是突然实现了技术突破就出现在大众视野里的一项技术,而是在此前的技术积累与互联网时代的共同催化下,作为人工智能的代言人为人们所熟知。

支付宝在2015年就实现了人脸识别登录。与Face ID基于设备的功能不同的是,支付宝的刷脸与设备无关,绑定的是实名认证的账号。为支付宝的人脸识别登陆与支付功能提供技术支持的是一个名为Face++的平台,由成立于2011年的旷视科技研发。

iPhone X和支付宝代表了人脸识别的两种方向:一个是基于硬件设备,一个是基于账号系统。

Face ID的身份识别系统随意被他人用人脸识别意外解锁的几率是一百万分之一,较苹果的指纹身份之别技术Touch ID大为提高,后者被随机他人指纹意外地成功解锁的几率是五万分之一。

与iPhone X基于硬件的理念不同,支付宝的人脸识别是基于人脸比对和验活的算法,能够跨设备进行使用;相较而言,前者擅长精准识别,后者对频繁的金融交易场景来说更为便捷。

靠“刷脸”成名的旷视科技在2017年11月完成了4.6亿美元的融资, 刷新了国际范围内人脸识别领域的融资纪录。一个月之后,旷视的竞争对手商汤科技也在12月初获得了阿里巴巴15亿人民币的投资。此外,云从科技,科大迅飞,腾讯AI研究院等专注于人工智能的新锐科技公司让国内的人工智能领域呈一个良性发展的趋势。

技术的发展解锁了更多的智能场景,而智能场景的解锁也在催促着技术寻求更多突破。在这样一个相辅相成的情况下,人脸识别离商用、民用的距离越来越近。

安防监控领域

作为人脸识别技术最先也最普遍的一个应用,安防领域目前已经成为人脸识别技术的一片红海。前有海康威视、大华股份等拥有人脸识别全产业链的重量级玩家,后有旷视科技、商汤科技等后起之秀。

旷视科技品牌与市场中心总经理谢忆楠在接受界面新闻记者采访时称,该公司已经在全国26个省内,为超过3000万的城市安防监控摄像头附能了人脸识别技术。作为技术供应商的旷视,为公安厅提供的是一套涵盖算法与解决方案的数据服务,并不能与公安系统共享犯罪人员或走失人员档案,仅为系统附能,具体信息依然由公安系统保密。

当摄像头能够清晰拍摄到人脸时,索引系统能够自动将人脸与罪犯库里的数据进行比对,判断出现在摄像头里的行人是否在罪犯数据库里有存档,整个过程只需要2-3秒的时间。如果识别出来的身份与罪犯库里的人员一致,系统就会自动报警。报警之后,摄像头能够对犯罪人员进行跟踪,在一定区域内追踪罪犯的行踪,能够实现两分钟的不间断识别跟踪。

这是目前市面上大部分附能了人脸识别技术的摄像头能够达到的效果。

然而,谢忆楠坦言,该技术在城市场景内应用的瓶颈在于即使拥有了人脸识别技术的加持,摄像头的清晰度、覆盖范围、以及视频流的传输速度都限制了人脸识别技术在城市内寻找与定位罪犯时的效率。

目前市面上常用的监控摄像头清晰度一般为1280 X 720 像素,简称720P,更高清的配置能够达到1080P。谢忆楠认为,这样的像素清晰度无法将人脸识别在安防监控领域的作用完全发挥出来,若技术能够支持摄像头的清晰度提高,那么人脸识别在该场景里的效率自然能够提高。

同是安防监控摄像头,对于具有封闭性的场所来说,这样的问题就简单多了。机场与海关在利用摄像头的人脸识别功能进行身份验证与排查可疑人员方面已经有了数年的经验:台湾桃园机场在2013年就接入了人脸识别过海关的系统;2014年起深圳机场成功利用人脸识别技术拦截水客和抓获潜逃罪犯。

不同的安防场景,对基础建设的要求都有所不同。从摄像头的位置、拍摄角度,到实地场景的遮挡、光照等,都是影响人脸识别效率的场外因素。

实名验证场景

从传统的安防领域到不断附能新产业,人脸识别技术落地商业化场景体现的是产能效率的提高。

谢忆楠认为,在互联网时代,用户不满足于互联网场景里的浏览行为,更多的是通过互联网与移动设备获取对个人的服务。

金融安全成为首个重要的应用场景。

旷视科技为中信银行等20多家银行或金融机构提供线上人脸身份识别的技术支持,其中最广为人知的是支付宝的人脸登陆与支付系统。

Face++在最初接入支付宝的时候,高于90%的识别准确率在支付宝的千万日活面前并不是一个讨好的数字。目前,旷视科技已经将识别准确率提高到了97%,但对于支付宝的样本数量来说,这个数字依然需要继续提升。

对人脸识别的金融安全应用来说,通过率与误识率是两个关键的考量。

上一篇:云南高考改革将于2019年秋季启动 四川打黑   下一篇:没任何事能替代脚踏实地奋斗 四川打黑
热门推荐