他的臉容，你的危險

許十文

我們身處于一個傳感（Sensing）無處不在的世界。以智能居家概念為例，類似溫度自動調節、手勢識別遙控、佩戴式血壓自測、清潔機器人等這些科技玩意兒都包含著各種傳感技術，其中的傳感元件也越來越迷你化。

不過，與公共安全息息相關的人臉識別傳感系統就必須要“做大”——不但意味著傳感終端的數量大，還意味著海量信息的處理，或者時髦點叫做大數據發掘，人臉識別就是其中之一。沒錯，對“茫茫人海”的動態視頻數據進行快速處理，聽起來是不是很令機器崩潰？

但人臉識別是目前可見的、最方便的反恐辦法之一。在機場、車站這樣的地方尋找危險分子，可以通過聲音、簽名、指紋、眼虹膜等手段實現，但它們都建立在讓所有人停下來配合檢查的基礎上。人臉識別則不同，傳感系統可以從不同角度的攝像頭即時“辨認”人群里走動的嫌疑人，而不需要人們排上長隊。

事實上，人臉識別機器并沒有我們想的那么聰明。對人類來說，看對方的臉是很自然的，沒有人會對著眼前的人而特意去思考“他的臉在哪里”，但對機器來說，從圖像上“找出這張臉”是十分困難的，因為一張照片對機器來說只是單純的點的集合。從這些點的集合形成的圖像中準確地找到這張“臉”，正是人臉識別的核心技術。在人臉圖像模糊不清的時候，人的眼睛和嘴會比其他地方黑一些，顯得細長一些。目前的人臉識別技術，已可以通過捕捉對象人臉各種不同的明暗差異，盡可能壓縮所需信息量并迅速檢測、識別。這種明暗差異的方法在表情和光線有變化的時候也同樣適合，并且可以準確地找到人臉對象。

除了作為“安全衛士”，這類系統還可以幫助零售企業建立商業數據庫。從1995年開始，日本企業歐姆龍便開始著手研發OKAO Vision人臉識別系統，這套系統可以通過面容屬性推測技術即時判斷并記錄每一個進入商店的顧客大約的年齡層次。此外，該技術能在各種圖像尺寸中檢測出最小20像素左右的臉，并且準確率高達95%。

對于公共安全來說，人臉的分析需要精確到點。在人臉識別傳感系統“上崗”之前，其數據后臺已有成千上萬的人臉數據。人臉識別傳感系統后臺能夠實時對路人面貌的傳感圖像進行比對，并發現那些與危險臉孔高度相似的對象。可以想見的是，未來，會有越來越多中國人的面孔會進入各種人臉識別傳感系統的后臺。

在冰島、波特蘭、奧克蘭、休斯頓等機場，人臉識別已經是警方的一大監控利器。有報道稱，英國的倫敦警察局使用了人體面貌識別系統后，在三個月內的破案率就提高了 34%。據英國咨詢公司Memoori預測，未來五年，全球電子安防市場將保持8%的年均增長率，在2017年可能達到3220億美元。

現在，“安防大數據”已經成為了業內的新概念，比試的重點不再是鏡頭像素，而是人臉識別的大數據處理能力——誰能如同優秀的便衣警察般迅速、準確而低調地在茫茫人海里揪出最危險的那個人。

他的臉孔，或許意味著你的危險。