当下人工智能大潮中 ， 人脸识别技术早已“走向”应用市场 。 其应用场景日益丰富 ， 并不断刷新着人们的感官认知 。 靠“刷脸”吃饭办事不再是玩笑 ， 今天我们就来盘点一下 ， 生活中无处不在的“刷脸”技术 。
安防监控领域
安防监控是目前人脸识别应用最广的领域 。 “刷脸”技术可以对银行、机场、商场等人流密集场所的人群进行监控 ， 实现特定人物的自动识别和追踪 。
金融领域
贷前审核、身份认证等业务正被覆盖 。 目前 ， 已有银行运用了人脸识别技术 。 用户首次来到银行时将手机号、银行卡和人脸识别信息绑定 ， 以后不带银行卡也可以实现“刷脸”取款 。
出行领域
基于人脸识别技术 ， 已有航空公司推出人脸识别的“刷脸”登记项目 ， 乘客“刷脸”就可以登机了——人脸闸机让旅客直接“刷脸”坐飞机 ， 以秒为单位完成身份验证 。
医学领域
人脸识别挂号系统可以保证患者是本人亲自挂号 ， 同时“刷脸”医保支付可以节省排队时间 ， 让智慧医疗服务流程更加通畅 。
人脸识别系统的工作原理
很多人工智能技术 ， 都是基于计算机系统的深度学习来实现的 ， 人脸识别也不例外 。
人脸识别系统的深度学习 ， 首先是对人脸进行逐层的特征分类 ， 每一层都会对某种信息进行分类、优化 ， 然后将信息传递到下一层 。 比如 ， 第一层可能会寻找简单的边线；第二层可能会寻找可以形成长方形或圆形等简单形状的边线集合；第三层可能会识别眼睛和鼻子等特征……第五、第六层以后 ， 神经网络会将这些特征结合在一起 ， 让机器可以根据训练数据集 ， 达到拥有自我学习的能力 ， 最终掌握“人脸”的概念 。
【今天，你“刷脸”了吗？】深度学习神经网络的层数越多 ， 它能表达的信息也就越复杂 。 目前 ， 我国在人脸识别上的前沿技术团队 ， 已经可以做到将人脸信息分为1000层以上的神经网络 。 而数据越多 ， 人脸识别的效果就会越精确 。
然而 ， 任何新技术都可能是双刃剑 。 “黑科技”在带来更多惊喜和便利的同时 ， 其潜藏的安全隐患也不容忽视 。 对此 ， 专家表示 ， 只要给予足够多的人脸攻击大数据样本 ， 机器就能够自主地学习到伪造图像或合成视频中的瑕疵 ， 最终就能得到对于这些攻击的分辨能力 。 并且 ， 随着学习数据的不断增多 ， 深度学习系统也会一天比一天强大 ， 让各种各样的换脸无可遁形 。
本作品为“科普中国-科技前沿大师谈”原创 ， 转载时务请注明出处 。
作者： 魏承瑶
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