刷臉：從蘋果手機(jī)到“人臉閘機(jī)”

羅元婕

人臉識別技術(shù)有廣闊的前景，也潛藏著安全隱患。這項(xiàng)技術(shù)會是一場全新人機(jī)交互革命的開端，還是一場個(gè)人隱私的淪陷？

9月12日，新一代iPhone面世，蘋果公司這款新產(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”，即臉部識別功能。這一被形象地稱為“刷臉”的功能，基于被網(wǎng)友戲稱為“劉海兒”的“原深感攝像頭采集系統(tǒng)”的運(yùn)作，感應(yīng)器會讀取用戶獨(dú)一無二的臉部幾何結(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)行對比，如果二者一致，iPhone X 便會解鎖。

蘋果公司提供的數(shù)據(jù)顯示，F(xiàn)ace ID的紅外線發(fā)射器可以發(fā)射3萬個(gè)偵測點(diǎn)，以3D形式記錄和識別用戶面部，可以如Touch ID（指紋識別）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，之前Touch ID能用的場景，F(xiàn)ace ID將同樣能夠使用。

據(jù)蘋果公司統(tǒng)計(jì)，iPhone用戶平均每天要解鎖手機(jī)80次，有了人臉識別解鎖功能后，解鎖過程將被大大地簡化。

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

40年刷臉技術(shù)路

人臉識別屬于生物特征識別技術(shù)中的一種，它指的是對生物體（一般特指人）的生物特征來區(qū)分每一個(gè)個(gè)體。臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、語音、體形、個(gè)人習(xí)慣（如簽字）等生物特征的識別，都有相應(yīng)的識別技術(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，且具備唯一性。

人臉識別技術(shù)的研究從20世紀(jì)60年代就開始了。起初，這項(xiàng)技術(shù)還不是全自動(dòng)的。程序會計(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)庫里已有的參考值進(jìn)行對比，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，加之美國軍方因反恐需要開始資助相關(guān)研究，人臉識別技術(shù)才迅速從理論落實(shí)到應(yīng)用上。美國國防部資助的FERET項(xiàng)目分別在1994年、1995年和1996年組織了3次人臉識別評測，幾種知名的人臉識別算法都參加了測試，這3次測評直接推動(dòng)了人臉識別算法的改進(jìn)。

“9·11”事件發(fā)生后，為了遏制恐怖襲擊，美國對人臉識別技術(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，人臉識別技術(shù)僅局限于安防領(lǐng)域，一直沒有實(shí)質(zhì)性突破。雖然民用市場上也出現(xiàn)了這類產(chǎn)品，但大多只是集中在門禁、考勤和監(jiān)控系統(tǒng)這類安防系統(tǒng)上。唯一的例外是2006年，尼康公司率先將人臉識別技術(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（臉書公司）在美國率先推出使用人臉識別技術(shù)的“Tag Suggestions”功能，并于2011年6月將這一功能擴(kuò)展到美國以外的大多數(shù)國家。谷歌也于2011年12月在Google+上推出類似功能“Find My Face”，允許用戶通過面部識別功能，自動(dòng)尋找好友相冊中的自己。

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

2013年，芬蘭創(chuàng)業(yè)公司Uniqul推出了一款基于臉部識別系統(tǒng)的支付平臺，支付時(shí)只需要面對POS機(jī)屏幕上的攝像頭點(diǎn)個(gè)頭，并點(diǎn)擊“OK”即可。Uniqul 還對此技術(shù)申請了專利，并號稱擁有“軍用級別算法”的保護(hù)。這是全球第一次將人臉識別運(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)臉部識別率的準(zhǔn)確度達(dá)到97%。2015年，Yann LeCun公開表示，現(xiàn)在即便在圖像中沒有正臉，他們研發(fā)的程序也可以從用戶的發(fā)型、姿勢和體型判斷出其身份。2014年初，谷歌用4億美元收購了深度學(xué)習(xí)算法公司DeepMind以及圖片分析公司Jetpac，之后推出人臉識別技術(shù) FaceNet。

在中國，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、信息及通信博覽會上向德國總理默克爾與中國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)上購買了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)用于人臉識別中，深度學(xué)習(xí)將特征提取和分類兩個(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“特征提取影響識別結(jié)果”這一缺陷，讓算法更適用于不同的實(shí)際應(yīng)用。

人臉識別技術(shù)的種類雖然繁多，但底層算法大同小異，識別圖片的“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，才能保證人臉識別技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用場景中達(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。

誰偷走了我們的“面紋”

以商場內(nèi)部監(jiān)控?cái)z像頭的例子來說明，比較容易理解“刷臉”的原理：裝備了面部識別軟件的計(jì)算機(jī)將會對商場內(nèi)的視頻影像進(jìn)行檢測和識別。系統(tǒng)一旦發(fā)現(xiàn)任何可疑的“臉”，就會密切關(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，就會進(jìn)一步細(xì)致識別，并創(chuàng)建一個(gè)“面紋”。

面紋與指紋原理類似，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)行對比，可以驗(yàn)證一個(gè)“已知人”的身份，比如公司對進(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)庫中大量的圖片進(jìn)行對比，識別出一個(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別系統(tǒng)。

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

為了解決這些技術(shù)難點(diǎn)，提高面部識別的準(zhǔn)確性，研發(fā)或應(yīng)用人臉識別技術(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)識別了超過10億張照片，現(xiàn)在還建立了數(shù)億張照片的名人圖片庫。而Facebook為了研究DeepFace技術(shù)，早已建立了一個(gè)來自于4030個(gè)人的440萬張標(biāo)簽化的人臉池。Facebook希望通過深度學(xué)習(xí)算法，調(diào)查用戶在社交網(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，而這么長時(shí)間大規(guī)模地積累用戶數(shù)據(jù)，必然涉及個(gè)人數(shù)據(jù)與隱私保護(hù)的問題。

一個(gè)叫FindFace的手機(jī)應(yīng)用，能讓用戶通過面部識別技術(shù)，僅憑一個(gè)人的照片，就能找到他在社交軟件上的賬號。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，人們可能會錯(cuò)誤地用它來暴露他人身份或者造成騷擾。

2014年美國卡耐基梅隆大學(xué)的一位教授發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過谷歌圖片搜索一個(gè)匿名婚戀網(wǎng)站上的用戶照片，就能輕而易舉地人肉這些用戶的真實(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)一種面部識別系統(tǒng)，識別顧客是否不高興，并為此申請專利。近日，兩名斯坦福大學(xué)研究人員開發(fā)出一套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，可以通過人臉識別來判斷出一個(gè)人的性取向，且該算法的測試結(jié)果準(zhǔn)確率高達(dá)91%。這一研究成果及它可能帶來的歧視問題，令平權(quán)組織與LGBTQ群體深感不安。

更不用說將人臉識別技術(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，歐美大量的消費(fèi)者權(quán)利組織正關(guān)注這一問題，F(xiàn)acebook和谷歌也分別在德國和法國吃過罰單。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)場測試

當(dāng)然，也有一些專家表示，現(xiàn)在的人臉識別技術(shù)還很粗糙，大眾無需過于緊張，矯枉過正則會阻礙技術(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等人工智能專家撰文解釋，神經(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)就會認(rèn)為這個(gè)圖像包含了一些它實(shí)際上并沒有的東西，這些改變是人類的肉眼也感覺不到的——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”。研究人員把這些稱為“對抗樣本”。

不過，即便技術(shù)和法規(guī)層面都還不成熟，人臉識別技術(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前景，被預(yù)估為“千億級”市場。實(shí)際上，中國的移動(dòng)支付公司對于技術(shù)、安全、場景的需求領(lǐng)先于全球，對技術(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)早已開始籌備自己的標(biāo)準(zhǔn)，并形成了在國際市場獲得普遍認(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先后宣布開放身份認(rèn)證能力，三大認(rèn)證體系開始正面博弈。

在娛樂社交方面，人臉識別技術(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，這款游戲和音樂類游戲相似，后者要在音符到達(dá)識別線之前按下正確的按鍵，而Face Dance則依靠人臉識別，根據(jù)游戲指示做出種種表情。游戲過程中，攝像頭還會把整個(gè)過程錄下來，讓用戶在社交網(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)器人與北京首都國際機(jī)場達(dá)成合作并已實(shí)施，百度人臉閘機(jī)已經(jīng)入駐首都國際機(jī)場運(yùn)控中心進(jìn)行測試，主要承擔(dān)樓內(nèi)辦公人員的出入打卡、數(shù)據(jù)監(jiān)測工作。國際民航組織（ICAO）已確定，從2010年起，其118個(gè)成員國家和地區(qū)，必須使用機(jī)讀護(hù)照，人臉識別技術(shù)是首推的識別模式，該規(guī)定已經(jīng)成為國際標(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)，我們還沒法“換臉”。人臉識別技術(shù)有廣闊的前景，也潛藏著安全隱患。這項(xiàng)技術(shù)會是一場全新人機(jī)交互革命的開端，還是一場個(gè)人隱私的淪陷？我們拭目以待。