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`近年来,人脸识别技术以燎原之势迅速落地生根。除了“刷脸”进站、“刷脸”支付、“刷脸”签到、“刷脸”执法等社会型应用以外,离普通老百姓最近的,无非是智能手机的人脸识别解锁功能了。 当华强旗舰小七欢庆雀跃地想在新买的手机上录入人脸,尽情享受一下近年来炙手可热的人脸识别技术的时候,一句风险提示宛如当头浇了一大盆冷水。 人脸识别风险提示 “风险提示:人脸识别安全性低于图案密码、数字密码、混合密码和指纹,手机可能会被你的照片、容貌与你相似的人或外形与你相似的物品解锁。”无法识别容貌相似的人,这都算了,毕竟世界这么大、人有这么多,总会有相似的。但相似的照片、物品,都可以替代鲜活的人脸成功识别开锁,这就有点匪夷所思了! 事实上,这不是危言耸听、也不是个例。今年的315晚会上技术演示,不管是通过3D建模将照片转化成立体的人脸模型,还是将普通静态自拍照片变为动态模式,都可以骗过手机上的人脸识别系统,成功开锁进入手机界面。 央视315曝光现场 设想一下,当你正坐在地铁站里玩手机,小偷静悄悄地拍了你的照片,如果刚好你的手机可进行人脸识别开机,这部手机被小偷顺走后,便可轻松简单地开锁,肆意盗用你手机上的信息与财产。当然,这里并不是给不法分子提供操作案例,只是想用这样的一个设想提醒大家,外出时要注意保管好手机财物安全,不能给不法分子有可乘之机。但话说回来,一开始标榜着“便捷、安全、快速”等特色口号的人脸识别,为何会如此不安全? 小七认为,这最根本的原因是人脸识别技术至今仍未成熟。硬件水平低、识别能力差,导致消费者要么直接不用,要么在一个绝对安全的环境下使用。久而久之,人脸识别技术的移动端应用被忽视,久而久之人脸识别或许会沦落为“食之无味、弃之可惜”的鸡肋技术。 如何提高人脸识别安全性能,从而让广大消费市场所接受?接下来,小七就来抛砖引玉,为提高人脸识别的安全性能“支支招”。 人脸识别流程 1.提升芯片水平,注入AI深度学习。人脸识别应用操作主要经过:图形采集→人像监测→特征提取→三维建模→模型比对→识别结果这6个运算流程。安全性能提升与否,关键支撑整个运算流程的硬件学习能力——即时处理芯片。目前,暂且没有专门用于人脸识别的处理芯片,多数采用通过芯片为替代。尤其是在越来越轻薄的智能手机上,另外再加一块人脸识别芯片实在太难,只好采用通用手机芯片与AI辅助算法进行识别运作。这样的识别方式自然无法做到百分百准确,乃至在某些简单粗暴的AI算法下,照片与物品都能成功骗过人脸识别。 因此,提升芯片处理能力,以人工智能强大的深度学习能力和精妙的算法,给予每个个体第一无二的身份属性,并且能快速对比不同属性特征的人脸,才能从根本上提高识别的准确率,不再让相似相片、物品代替“我本人”。 2.静态识别不靠谱,可多眨一眨眼。目前绝大部分的人脸识别都是静态识别。静态人脸识别是在特定的区域或范围之内进行识别,也就是对识别人的具体距离、位置有比较高的要求。就好像解锁手机时,首先要把整个面部对准摄像头,其次还要保持模板采集时的角度和表情,甚至带着帽子、墨镜、口罩也会影响识别成功率。 未来追求的生物识别技术,更趋向于动态识别,即将刷脸技术和人体姿态识别等相关技术相结合,以提高跟踪监测与识别的准确度。对此,某支付软件率先运用到具体应用中,在人脸识别的过程中要求用户“眨一眨眼”“转一转脸”,以此来确定识别对象是不是物品或假冒他人。 3.生物识别与信息监管体系的大融合。随着信息安全问题日益突出,生物识别技术需要进行横纵向的两次大融合。横向是采用两种或以上的生物识别技术,如指纹与人脸识别搭配,指纹、人脸再加虹膜识别等,进一步确保信息安全成为发展大势;纵向是与整个社会的信息监控体系进行大融合。 只有识别技术的提升,没有大数据处理平台的监控和管理,生物识别市场依旧是不成熟的。我们希望看到,当我们的智能手机被盗后,生物识别马上能提取盗窃者的身份属性;或者当我们目睹交通事故时,可以利用手机识别功能,及时将肇事者的信息上传至公安机关帮助破案……届时,智能手机的生物识别功能不再是简单的识别解锁,甚至可以保护每一个体的安全生活环境。 你对生物识别又有哪些“脑洞”呢?一起来探讨吧! ` |
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