人臉識別 這么容易就被騙?
發(fā)布時間：2017-03-30 09:54
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人臉識別，這項幾年前還只是在科幻電影里才能看到的技術，已經(jīng)開始逐漸進入我們的生活了：現(xiàn)在手機上的不少APP，登錄時都需要“人臉識別”；在銀行的自助終端機辦理一些簡單的業(yè)務，也需要“人臉識別”確認是否是本人操作；有些公司或寫字樓的門禁，已經(jīng)不再靠刷卡，而是靠“刷臉”；甚至連北京天壇公園的廁所取廁紙，都需要“人臉識別”，以便節(jié)約……
這項新鮮的人工智能技術，在很多方面都讓人感覺到更方便并且更安全了：你可以猜出來或者竊取我的密碼，但這張臉是我自己的，你總偷不走吧？
然而，不久前的“央視3·15”晚會卻提醒大家：并非如此。晚會現(xiàn)場，主持人僅用一張照片，而不是用自己的臉，對著鏡頭，就輕松進入了一個需要人臉識別認證才能登錄的APP。
“人臉識別”真的“笨”到連活人和照片都分不清嗎？它到底是更安全還是更危險呢？這項正在興起并開始廣泛應用的人工智能技術，我們到底是該接受，還是拒絕呢？記者帶著這些問題，采訪了人臉識別和互聯(lián)網(wǎng)安全領域的技術人員。
怎么區(qū)分真人和假臉？
很多人工智能技術，都是基于計算機系統(tǒng)的深度學習來實現(xiàn)的，人臉識別也不例外。
人臉識別系統(tǒng)的深度學習，首先是對人臉進行逐層的特征分類，每一層都會對某種信息進行分類、優(yōu)化，然后將信息傳遞到下一層。比如，第一層可能會尋找簡單的邊線；第二層可能會尋找可以形成長方形或圓形等簡單形狀的邊線集合；第三層可能會識別眼睛和鼻子等特征……第五、第六層以后，神經(jīng)網(wǎng)絡會將這些特征結合在一起，讓機器可以根據(jù)訓練數(shù)據(jù)集，達到擁有自我學習的能力，最終掌握“人臉”的概念。深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)越多，它能表達的信息也就越復雜。數(shù)據(jù)越多，人臉識別的效果就會越精確。
早期的人臉識別系統(tǒng)，之所以會把照片當成人臉，是因為它學習的“教材”就是照片。既然是從照片上學習到人臉的信息，自然就會把照片當成人臉。360企業(yè)安全移動應用事業(yè)部總經(jīng)理趙剛向記者解釋道，“現(xiàn)存的許多人臉識別系統(tǒng)只是強調(diào)它的學習能力，它的分辨是基于你教授的內(nèi)容和信息，你教它什么，它就學習什么?！?/span>
把照片當成大活人，這太危險了。因此，現(xiàn)在幾乎所有人臉識別系統(tǒng)要做的第一步，就是確認正在識別的對象，是一個人，而不是照片。所以要求你眨眼、張嘴或扭頭。簡言之，就是驗證“你”是“活的你”。這在業(yè)界被稱為“活體檢測”。接下來才是第二步：確定待驗證的人臉，與用戶此前預留在系統(tǒng)人臉數(shù)據(jù)庫中的人臉，是同一張人臉，即人臉的識別和比對。簡言之，就是驗證“活的你”是“數(shù)據(jù)庫中記載的你”。
人臉識別系統(tǒng)一直處于不斷學習的過程當中。遇到動圖照片的“假臉攻擊”，技術人員就要讓系統(tǒng)學習新的內(nèi)容，告訴它什么樣的臉即使能動，也不是活體，從而增強人臉識別系統(tǒng)的甄別能力。
“一般來說，合成圖像中的人臉，和原有的真臉相比，會存在眾多不匹配的情況。再精心的PS，在光線分布、色調(diào)均勻度、貼圖周邊處理方面，都難免會存在微小的不自然。在假臉和真臉之間的銜接區(qū)域，也會留下‘合成痕跡’，如模糊處理、涂抹等?！鄙虦萍加嬎銠C視覺研究員吳立威告訴記者，“這些不匹配的情況，通過我們?nèi)四樧R別系統(tǒng)，基于大數(shù)據(jù)訓練的深度學習模型，都可以一一找出來。即便是那些人眼根本察覺不到的頭發(fā)絲般細微的瑕疵?！?/span>
“刷臉”能做支付的唯一憑證？
人臉識別存在通過率和誤識率的問題。根據(jù)調(diào)查，目前人臉識別企業(yè)普遍的方式是，在保證正確識別和正確拒絕通過率情況下，盡可能降低誤識率。但誤識率就像誤差一樣，很難避免。
目前主要的人臉識別團隊都能做到將通過率控制在95%左右。也就是說用戶在刷臉時，20次中通過19次，有1次需要重新刷或者停止交易，或者轉用人工方式進行二次排查。
2015年12月，央行發(fā)布了《中國人民銀行關于改進個人銀行賬戶服務加強賬戶管理的通知》，通知指出：“提供個人銀行賬戶開立服務時，有條件的銀行可探索將生物特征識別技術和其他安全有效的技術手段作為核驗開戶申請人身份信息的輔助手段?！弊源耍四樧R別在金融領域的實名認證應用場景中實現(xiàn)了快速落地，但這只是一種“輔助手段”。
“在任何涉及人身、財產(chǎn)安全的應用場景中，從來不會僅僅把人臉識別作為唯一的賬戶驗證手段?！睍缫暱萍蓟ヂ?lián)網(wǎng)市場運營總監(jiān)傘璐對記者強調(diào)道，“人臉識別技術的價值是為信息安全做加法，通過和傳統(tǒng)的用戶安全認證方式相加，打造‘靜態(tài)驗證+動態(tài)驗證’的立體防護體系。”
“人臉識別不可能是一個包打天下的東西。它可以作為一個安全的補充，但是不能對它寄太高希望，把它當成唯一的認證手段?！?60企業(yè)安全移動應用事業(yè)部總經(jīng)理趙剛表示，“即使是其他的生物認證，比如指紋、虹膜甚至靜脈識別，都只是多一層防護，但是這些防護都不是萬無一失的。沒有哪一項可以稱得上絕對安全。任何安全防護都有攻克方式，只是時間和成本的問題。”
人臉識別只能用于安全認證？
實際上，作為一項逐漸深入到我們生活當中的人工智能技術，人臉識別的作用，也不僅限于各種終端賬號登錄的安全認證方式。
雖然互聯(lián)網(wǎng)金融領域的人臉識別是幾乎每個人都能接觸到的，但更廣泛使用人臉識別技術的卻是安保領域。比如，在抓捕逃犯時，通過人臉識別系統(tǒng)，可以協(xié)助在數(shù)據(jù)庫或者監(jiān)控視頻中鎖定目標，并跟蹤對方行跡，這樣能夠提高破案效率或者做及時有效的智能預警。
人臉識別還可以用于一些商業(yè)上的數(shù)據(jù)分析，比如研究逛商店的人的消費偏好。根據(jù)商店監(jiān)控錄像捕捉到的人臉信息，可以統(tǒng)計出一段時間內(nèi)，各個柜臺前站的人的數(shù)量和時長，以此來評判哪個產(chǎn)品是熱銷產(chǎn)品。針對具體的客戶，也可以測繪出他的逛街路線，了解他的消費喜好，從而通過其他方式更有針對性地進行營銷。
現(xiàn)在一些大型的婚戀網(wǎng)站，也都引入了人臉識別技術。一方面，可以保證注冊會員信息的真實可靠；另一方面，也可以通過放你喜歡的明星照片，來搜索出“合眼緣”的異性，再輔之以其他方面的大數(shù)據(jù)分析，幫助會員更高效地找出心儀的另一半，實現(xiàn)“人工智能相親”。
現(xiàn)在不少直播APP可以在直播的同時，給主播添加帽子、頭飾、眼鏡等卡通效果，這就是基于人臉識別和AR技術實現(xiàn)的，系統(tǒng)要先定位你臉部五官的位置，然后再給相應的位置“穿戴上”相應的配飾，增加娛樂互動效果。
個別面膜企業(yè)，也引入了人臉識別技術。通過讓用戶“刷臉”，測量臉部大小，為用戶提供面膜尺寸，和對用戶的肌膚年齡、性別等屬性進行分析。P圖軟件就更不用說了，通過人臉檢測和關鍵點檢測，在圖像中精準定位人臉和五官位置，從而進行人像美白、五官美化等精準修容的操作。