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人脸识别火了:化妆一样认出你 该担心的是刷脸读心

摘要: 前两天,苹果公司发布了新一代手机iPhone X,而iPhone X带有的“人脸识别”技术成为了热议话题,同时不久前,许多银行也可以用“人脸识别”的方式取到钱了。

前两天,苹果公司发布了新一代手机iPhone X,而iPhone X带有的“人脸识别”技术成为了热议话题,同时不久前,许多银行也可以用“人脸识别”的方式取到钱了。一方面,人脸识别似乎给大家带来了科幻片里常出现的“刷脸”高级感,而另一方面,网友们也纷纷用段子质疑这种人脸识别技术究竟安全吗?网红聚会真的能一个人刷开8个人的手机吗?记者采访到了美国虹软公司CTO、首席科学家王进博士,为你详解人脸识别这一“黑科技”。

识别技术已能捕捉人脸上的

每一个毛孔、皱纹

在王进博士的履历中,他的首个人脸识别的应用始于15年前的三星手机拍照系统,当小小的摄像头对准人们时,每一个人的脸部会出现一个小红框,处理器按照这一区域测光,得出正确的曝光参数。这一保证你拍出合格人像的技术便是首个人脸识别。

“那时候这一技术还很前沿,没有人知道它的发展方向,更难想象在今天凌晨,它成为全球IT行业的瞩目焦点和公认的发展方向。”王进告诉紫牛新闻记者,他最早设计的人脸识别系统在人的面部采集五个数据,眼角、嘴角和鼻子,而如今的软件可以捕捉人脸部每一个毛孔、皱纹,来帮助手机确认你是这台机器的主人。近年来人脸识别的概念频频被提起,公共安全领域早已应用,但是在手机解锁上需要经受的考验更多,因为作为一把钥匙,它需要更加万无一失。

王进博士告诉紫牛新闻记者,人脸识别最核心的技术是一套算法程序,近两年来发展起来的深度学习技术让人脸识别有了突飞猛进的发展,通过大批样本的多层计算,计算机可以学习到更加丰富复杂的数据。

“衡量人脸识别最重要的数据就是成功率,现在人脸识别已经开始运用在公共领域,比如车站的进站系统、公安的监控系统等等,这些和手机的人脸识别有着底层技术的相关性,只是侧重点不同,”王进说,“公共安全领域的人脸识别更像是大海捞针,寻找嫌疑人的工作可以通过长时间的识别比对来完成,现在比较好的系统可以在一秒内识别100万张图像。手机解锁需要的识别则更加精细化,需要做到错误率非常低才能带来较好的用户体验,而在支付上则更需要解决很多问题。”

即使化了妆

机器一样可以认出你

最近,在朋友圈里出现了不少关于人脸识别的段子,比如:

“人脸识别有着学习机制,每一次使用都会储存不同光线、环境下的面部信息,可以说一部机器会对你越来越熟识,这种环境的变化甚至可以随着时间的推移,年龄的增长来变化,不会因为你增加了几道皱纹就不认识你了。”王进博士告诉记者,化淡妆的情况下几乎不影响人脸识别,数据采集的信息比人们能想到的多得多,毛孔的位置、皱纹的粗细、女孩子卧蚕的大小以及大大小小的信息都会成为识别依据。“除非两个本身很像的人、化同样的浓妆,在这种极端情况下,才有可能影响到准确性。”

对于睡眠时能否面部识别解锁手机,出于安全考虑,苹果公司的FaceID要求解锁的条件之一是需要捕捉用户眼神,换句话说,如果你睡着了或是紧闭双眼,仅靠面部扫描是无法完成解锁或是支付的。不过一般的人脸识别技术识别睡眠中的人脸,其实技术上没有任何难度。

戴墨镜、蒙面罩

也逃不过人脸识别

如果一个人遮住面部重要特征,如戴一副墨镜或者口罩遮住下半张脸,或者干脆把脸蒙住,人脸识别技术还能有所作为吗?

王进博士笑着问记者:“如果你的亲朋好友戴上墨镜、口罩你能认出来吗?事实上很大几率你还是能认出来的,而只要你能做到的事,计算机一定可以做得更好。”

他的团队同样做过尝试,试验通过大数据分析人脸部骨骼、肌肉、眼部相对之间的影响,通过对几百万张图片的计算,结果来了一个惊喜,人脸识别可以在面部信息不完整的情况下,像拼图一样组合成剩余的信息。“这里面还是一个概率的问题,现在的实验结果是识别率超过我们的预期,但是不同情况还是有不同,露出眼睛眉毛的识别率比只露出下半张脸来的要高,而整个脸蒙住肯定是要低一些,但也不是完全不可识别,这一块的识别率比人们想象的要高,但是客观地说比国内外一些技术团队宣传的还是要低一些。”

而据美国《大众科学》报道说,英国剑桥大学和印度科学家利用深度学习技术和数据库识别蒙面者,准确率可达69%。这项研究的负责人阿马乔特·辛格说,“如果只盖住部分面部,难以隐藏整个人脸结构,人工智能模型依然能够预测隐藏起来的面部结构是什么样子。”

深感摄像头是法宝

能绘制精确的脸部3D图

除了数据算法,硬件在人脸识别中也是另一位“门神”,王进博士介绍,最早出现在手机上的摄像头是单镜头摄像头,随后出现了双镜头摄像头,而苹果公司新一代产品中采用的是深感摄像头,则具有最强大的识别功能。

苹果公司介绍iPhone X的人脸识别功能时说,它的深感摄像头会投射超过3万个肉眼不可见的光点,为用户的脸部绘制精确细致的3D图,用照片等东西冒充是通不过的。

“单镜头摄像头只能拍摄平面的图片,采集的面部信息有限。而双镜头摄像头则类似我们看的3D电影,左右采集两组数据,利用视差形成一个相对立体的成像。而深感摄像头则可以采集深度信息,例如判断鼻子和耳朵之间的距离,面部的立体程度,是目前图像采集中功能最强大的摄像头。”

紫牛新闻(微信号:yzwbznxw)记者了解到,目前国产手机小米最新推出的人脸识别开机功能,由于采用的是2D摄像头,跟iPhone X深感摄像头差距比较大,所以目前还不敢开启支付功能,仅可以作为开机识别。

“人脸识别目前最大的瓶颈是活体检测,简单地说就是确认镜头前被识别的是一个真正的人类。”王进告诉紫牛新闻记者,把人区别于图片、投影、视频以及一切冒充的手段一直是领域内在不断研究的课题。“之前人们接触的一些人脸识别技术加入了一些简单的辨识方法,需要人做一做眨眼、转动脑袋的动作,但是这些都仅仅是小窍门,如果需要将面部识别作为一把门锁,所需要做的工作要多得多。”

王进博士介绍,活体检测在研究中又分为几个种类:照片、投影、视频以及模型。打印一张真人的照片是否能作为人脸被识别出来,如今的算法已经能很好地过滤掉这种“李鬼”。

未来可以判断细微表情

内心秘密难以隐藏

人的面部细微表情,往往是内心世界的反映。人类用表情掩饰内心的真实想法,虽然可能被用于欺骗,但多数时候也有助于人际关系的正常发展。但是绝大多数人做不出完美的假表情,一般总会有蛛丝马迹泄露真情,有经验的人根据“微表情”能够判断出一个人的真实意图。

既然人脸识别能够辨识出不同的人,能不能辨识人的表情呢?对此王进告诉记者,他的团队在几年前也做过测试,人面部的微小动作识别并非难事,只要加入数据库分析,未来在摄像镜头前面,人的一些内心活动也将没有遮拦。

《经济学人》杂志说,对面部细微表情进行持续性的识别、记录和分析,可能会有更为深远的影响。安全部门利用这样的技术,有助于侦查和审讯,维护社会安全。但随着技术门槛不断降低,对人脸的动态实时监测有望普及到手机这类个人终端中。

当初手机刚装上摄像头时,就有人担忧这样的设备会深度影响社会关系,这样的担忧也已经成为现实。人脸识别的深度应用,对人类社会的冲击可能要大于带有摄像头的手机。

如果妻子借助人脸识别技术,觉察到丈夫的每一个强压下去的哈欠,老板用这种技术,觉察到雇员每一丝恼怒的表情,婚姻和职场关系会变得更真实,但更可能因为人们无法再隐藏真实想法,从而更加紧张。社交互动的基础可能也会改变,依靠表情发展起来的人际交往或许要被颠覆。

反人脸识别化妆

德国艺术家亚当·哈维发起一个名为“假面计划”的项目,目的就是反人脸识别技术。

他研究出反人脸识别技术化妆,主要是模糊鼻子、眼睛和脸形等面部特征。他的项目中还有一种类似迷彩的头巾,由很多大大小小的人脸图案组成,能让人脸识别设备发生紊乱,干扰其算法。

俄罗斯搜索巨头Yandex公司的技术高管格列高里·巴库诺夫也和几个黑客一起,开发出了一种“反人脸识别算法”。这种算法的实现方式很简单,以化妆的方式在脸上画出特定的线条,以此干扰面部识别技术。

反人脸识别眼镜

日本专家研制出一种眼镜,有点像睡眠眼罩,是网眼状的,不影响视线,却能降低鼻梁和眼部等关键区域的反光,从而干扰数字面部识别软件。

此前他们还开发出一种装有近红外LED灯的反人脸识别眼镜,这种光线人眼不可见,在摄像头下却很亮,使人脸识别软件无法发挥作用。这种眼镜虽然很有效,但太笨重。

还有人开发出LED干扰雨伞,原理和上述眼镜相似,在伞骨上安装特别的LED灯,发出只对摄像头的感光器有作用的光线,干扰其工作。

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