互聯(lián)網(wǎng)的“刷臉”時(shí)代 安全性存疑
很多人在出門之前,都會習(xí)慣性地檢查一下隨身的錢包、鑰匙,如果一時(shí)粗心大意,丟三落四,就可能面臨尷尬的情景。但在未來,你可能無需再為此擔(dān)心,消費(fèi)支付可以“刷臉”,回家進(jìn)門可以“刷臉”,原本科幻片電影中的人臉識別的場景正在變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。人臉信息可能在未來成為你最重要的一份密碼,然而這樣的未來究竟還有多久才能到來?
從研究到應(yīng)用
人臉識別技術(shù)雖然近年來才受到關(guān)注,但其實(shí)相關(guān)的研究歷史卻比較悠久。最早進(jìn)行人臉識別研究的并不是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的研究人員,而是生物學(xué)家和心理學(xué)家。早在19世紀(jì)的時(shí)候,英國生物學(xué)家、進(jìn)化論的奠基人達(dá)爾文就對人臉的表情及結(jié)構(gòu)特征做過研究。到19世紀(jì)末,達(dá)爾文的表弟,同樣也是英國著名心理學(xué)家和遺傳學(xué)家的弗朗西斯·高爾頓也在生物特征識別上做過非常深的研究。高爾頓在1888年和1910年就分別在《Nature》雜志發(fā)表了兩篇關(guān)于利用人臉進(jìn)行身份識別的文章,對人類自身的人臉識別能力進(jìn)行了分析。
達(dá)爾文與高爾頓在當(dāng)時(shí)的研究還沒有涉及到自動人臉識別(Automatic face recognition,簡稱AFR)問題,最早關(guān)于AFR的研究論文是1965年陳(Chan)和布萊索(Bledsoe)在Panoramic Research Inc.發(fā)表的技術(shù)報(bào)告,距今也已有50年的歷史。經(jīng)過了半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展,尤其是近十幾年來的研究,自動人臉識別技術(shù)已經(jīng)取得了長足的進(jìn)步,也成為了生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域最重要的研究方向之一。
“傳統(tǒng)的AFR技術(shù),在提取人臉特征時(shí)一般提取人為定義的人臉紋理特征,比如LBP、Gabor、SIFT,在國際標(biāo)準(zhǔn)人臉識別評估數(shù)據(jù)庫LFW(Labelled Faces in the Wild)上的識別率一般在80%-90%左右,而目前,世界上一流的人臉識別技術(shù)一定是采用了深度學(xué)習(xí)技術(shù)。”北京飛搜科技有限公司CTO白洪亮在接受記者采訪時(shí)介紹道。
白洪亮告訴記者,由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的引入,特別是GPU(圖像處理器)的發(fā)展使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法得以實(shí)現(xiàn),人們在提取人臉特征時(shí)不再提取人為定義的特征,而是采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)集中去學(xué)習(xí)出表述人臉的特征。采用這種機(jī)器學(xué)習(xí)出來的人臉特征,目前世界一流的人臉識別技術(shù)在LFW上的識別率一般在99%以上。
香港中文大學(xué)教授湯曉鷗此前在計(jì)算機(jī)視覺國際會議CVPR2014上發(fā)表論文,稱計(jì)算機(jī)算法識別人臉的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到99.15%,超過了人類肉眼識別的97.52%準(zhǔn)確率。騰訊公司也向外界透露,其公司的研發(fā)團(tuán)隊(duì)在全球最權(quán)威的人臉識別評測平臺FDDB上,達(dá)到了人臉識別LFW數(shù)據(jù)集準(zhǔn)確率超過99.5%,對身份證照片識別準(zhǔn)確率甚至超過了99.9%。
在評測實(shí)驗(yàn)中,目前的人臉識別技術(shù)已經(jīng)取得了近乎滿分的成績單,但在實(shí)際應(yīng)用中,人臉識別技術(shù)的表現(xiàn)又如何呢。