近期，“刷脸”成为了热词，人脸识别技术不断进入大众视野。苹果新机iPhone X具备“刷脸”解锁功能，并且可运用到Apple Pay以及各种需要身份验证的App中；首个“刷脸”支付的商用试点也在杭州一家肯德基餐厅开启；一些银行正尝试启用自动取款机“刷脸”取款功能；高铁检票、宾馆入住也在使用“刷脸”技术。
人脸识别已经在人们衣食住行的各个领域发力，迎来运用的“井喷期”，其中，金融和安防等行业成为应用“先锋”领域。随着人脸识别技术的商用场景不断扩充，市场潜力巨大，资本嗅到商机纷纷涌入。来自前瞻产业研究院的数据显示，2016年我国人脸识别行业市场规模已超过10亿元，预计到2021年将达到51亿元左右。
赵乃育/绘
“刷脸”时代带来巨大市场
刷脸进站、刷脸取款、刷脸支付、刷脸报到……随着人脸识别技术的日渐成熟，“刷脸”时代正在到来。在业内人士看来，人脸识别技术正在不断突破各个行业应用的“阈值”，带来日趋丰富的应用场景。
“随着深度学习算法登场，人脸识别精度相比五年前已有大幅飞跃。”360公司副总裁、人工智能研究院院长颜水成说，各种设备拍摄人脸所提取的信息会结成数据对，不断积累的海量数据成为反哺技术完善的“充足养料”。
蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东说，近年来得益于深度学习的迅速发展，我们可以基于神经网络让机器模拟出人类大脑的学习过程，并通过卷积神经网络模型和海量的图片数据进行训练。生物识别从以前70%、80%的准确率提升至近两年的99.6%甚至99.7%，具备商用条件。同时，在支付场景中人脸识别技术的误识率已经达到十万分之一。
旷视科技副总裁谢忆楠告诉记者，人脸识别技术主要有三大应用方向，一种为1：N认证，判断某个体是否为特定群体中的一员，用于人员出入管理和城市安防，包括公安抓捕逃犯、小区门禁启用刷脸系统，以及一些商家的VIP管理等。
另一种为1：1认证，即证明本人与证件信息是统一的，主要应用于需要实名制验证的场景。南航今年6月在河南南阳机场启用的“刷脸登机”，武汉火车站和广州南站启用的“刷脸进站”，即属于此类。
第三种是活体检验，证明是真人在操作业务，进而做账户许可授权。中信银行的ATM和移动客户端可以进行远程身份认证，海通证券可以远程开户，滴滴平台则可以查验驾驶者是否为注册司机。
人脸识别正在慢慢从线上走到线下，在无人零售、快捷支付、酒店入住等场景中亮相。资本看准其中的商机，纷纷入局。今年7月，商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资。上海依图科技与北京旷视科技完成了C轮融资，金额分别为3.8亿元人民币与1亿美元。来自前瞻产业研究院的数据显示，2016年我国人脸识别行业市场规模已超过10亿元，预计到2021年将达到51亿元左右。
商业应用场景不断丰富
记者了解到，人脸识别技术在金融上的应用呈爆发式增长态势。从我国自主研发的全球首台具有人脸识别功能的ATM机通过验收，到互联网企业蚂蚁金服、京东、苏宁等推出“刷脸支付”应用，再到传统银行如招商银行试点人脸识别应用……支付、取款、贷款等金融领域的应用走到了其他领域应用的前面。
今年9月，“刷脸”在金融上的应用赚足了眼球。在苹果新机发布会上，iPhone X具备“刷脸”解锁功能成为了关注焦点，苹果称这一功能可运用到Apple Pay；金融科技公司蚂蚁金服与肯德基共同对外宣布“刷脸支付”进入商用试点阶段，这是刷脸支付从线上走到线下，首次真正落地到商业场景的消费中。
在杭州万象城肯德基的KPRO餐厅里，记者看到不少消费者尝试了“刷脸支付”：在自助点餐机上选好餐，进入支付页面，可选择继支付宝、微信移动支付选项后的新选项“刷脸支付”，然后进行人脸识别，大约需要1－2秒，再输入与支付宝账号绑定的手机号，确认后即可支付，过程不到10秒。
在难度系数极高的城市安防领域，人脸识别也在大显神通。以往人脸识别技术只能处理数百人级别的数据比对，但现在已经发展到上万人甚至更高量级的数据比对，且突破拍摄角度不正、光线变化复杂、分辨率低等不利条件，帮助公安机关迅速抓捕逃犯。
记者获悉，人脸识别公司旷视科技已为多地公安系统提供了实时警情数据服务，其中直接协助警方破获案件1032起，抓获、控制的在逃人员超2000人。重庆市某公安分局使用商汤科技的人像比对系统，在40个工作日内辨认出69名嫌疑人，相比人工效率提升200倍。
在人脸识别技术到来之前，指纹识别、虹膜识别等生物特征识别方式已经在生活中得到广泛运用。不过受访人士表示，相比较而言，人脸识别最大的优点在于“非接触性”，这可以大大提升系统响应速度，提高使用便捷度，同时避免指纹等接触式识别产生的疾病传播等卫生隐患。
此外，“非配合、非侵入”式特征，意味着可以在不需要使用者配合的情况下采集到数据，这有利于公安在安防等领域的应用。
人脸识别技术还越来越用于娱乐。面部识别解锁功能成为平板电脑“卖点”、智能相册可通过识别人脸进行照片分类、“美颜”类APP自动识别人脸并为其“化妆”……例如，一款火爆的“FACE U”软件，可以将用户头像“变成”大圣、兔子等形象，与朋友圈、微博等社交平台的朋友互动。
业内人士认为，智能家居将会是未来人脸识别的应用场景之一，智能防盗门在主人站在门口时才会打开，智能电视能识别你是谁，并推送给你常看的节目，甚至服务机器人也可以根据对象身份的不同提供相应的服务。未来人脸识别技术会让用户信息的深度挖掘成为可能，商家可以对会员的购买行为进行分析，进而有针对性地安排商业布局或促销活动。
技术准确度突破可期
专家认为，未来，人脸识别技术还会继续突破。一方面，准确度、安全性会继续提升，针对整容、双胞胎等特殊情况的处理能力也在提升。另一方面，人脸识别能够处理的数量级也会继续扩大。当技术已经进步到可以在上亿张照片的数据库中提取、比对某张人脸时，则应用场景会逐步扩大。
据颜水成介绍，通常人脸识别包含以下环节：相机或者专业设备先采集到图片，人脸检测技术定位图片中的人脸，然后从中再定位诸如眼角、鼻尖、嘴角、脸部轮廓线等特征，进行包括光线补偿或者遮挡物剔除等校正。再用深度学习算法进行身份特征提取，跟数据库中的人脸特征做比对，以识别人脸身份。
业内人士认为，其中的技术关键在于通过不同脸部图像上的特征关键点和面部表情网，找出彼此之间的关联，最终判定这些图像是否为同一个人。但人脸是变化的，不同角度、不同妆容都能影响特征关键点的抓取。
此外，“刷脸支付”是在线下公共设备和开放环境下进行，真实场景复杂多变，且安全性要求更高。生物识别技术对人们的生活带来更多便利还是挑战？
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