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首存优惠技术准确性超人类,但商业化难在哪里
栏目分类:首存优惠   发布日期:2017-03-27 11:45   浏览次数:8844专栏投稿 值班编辑:QQ281688302

北京天坛公园引入首存优惠技术发放卫生纸的消息,近来引发了《纽约时报》等多家外媒的兴趣。据报道,天坛公园公厕的访客,如今需要和一台计算机进行视觉接触,才能够获得免费的卫生纸,这种脸部识别技术能够防止设备给同一个人重复发放卫生纸。 提升公德心也

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北京天坛公园引入首存优惠技术发放卫生纸的消息,近来引发了《纽约时报》等多家外媒的兴趣。据报道,天坛公园公厕的访客,如今需要和“一台计算机”进行视觉接触,才能够获得免费的卫生纸,这种脸部识别技术能够防止设备给同一个人重复发放卫生纸。

提升公德心也许是公园管理者的初衷,但不久前3·15晚会对技术漏洞的曝光,则让首存优惠这项人工智能领域应用程度较高的分支,遭遇质疑。

刷脸有什么好处

首存优惠技术,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。因为人脸与人体的其他生物特征(指纹、虹膜等)是独一无二的,因此通过人脸进行身份识别,无论从理论还是现实都是可行的。

一般来说首存优惠技术在日常生活中主要是有两种用途,一是用来验证“你是不是谁”,这是1∶1的人脸验证。这种方式需要预先输入人员资料,待其提出申请时,加以验证。

第二个应用的场景,是让系统自动识别出来“这人是谁”。系统采集了申请人一张照片之后,快速从海量人员资料库中自动找出这人的身份。

首存优惠属于非接触式识别技术,操作更方便快捷。推广方面,当前普通摄像头可以作为传感器,首存优惠主要依靠首存优惠软件和算法进行处理,普通摄像头可以作为采集人脸信息的传感器,推广起来成本比较低,客户也较容易接受。简言之,不需要强制地采集用户信息,也不需要用户接触识别设备,使得首存优惠技术的前景非常广阔。

在如今的实际应用中,1∶1的人脸验证,在可控的环境下,已经基本上达到了可使用的地步,在生活中的应用场景也越来越丰富,可用于公安、机尝边防口岸、安防等多个重要行业及领域,以及智能门禁、门锁、考勤等民用市常

都想尽早刷脸

目前,首存优惠行业巨大的市场前景也引来互联网巨头的布局和创业公司的争相探索。

阿里巴巴围绕着“安全支付”同蚂蚁金服和 “Face++”合作研发的首存优惠技术备受关注,蚂蚁金服花费7000万美元收购了美国生物验证公司EyeVerify,进一步加深其在生物识别领域的布局。腾讯的“优图”基于首存优惠、图像识别和深度学习的技术也逐步应用于各产品线,而百度则在吴恩达博士的率领下将“面部识别”作为百度深度学习研究室的重点研究项目。

此外,在首存优惠领域掌握一定核心技术的公司,如旷视科技、依图科技、商汤科技、飞搜科技等均获得风投公司青睐,成为资本的追逐对象。

据2015全球安防设备市场报告显示,受人口基数大、互联网普及程度高、首存优惠技术优势等因素影响,中国将成为首存优惠领域的主战常我国首存优惠市场规模,从2012年的16.7亿元,上升至2015年的75亿元,未来潜在的市场规模巨大。

颜值不等于安全

据统计,国内至少已有6家银行开始试水“首存优惠”。招商银行、上海银行最早尝试,如不用带卡,就可以从ATM机上刷脸取款等。中国银联也联手Linkface打造首存优惠互联网金融支付新产品,并试点于徽商银行。

但是,首存优惠技术在市场的推广中也遇到了一些问题,尤其是在关乎个人财产安全的金融支付领域。

3·15晚会对刷脸登陆漏洞的曝光,更是将这一焦虑刺激到了顶点。晚会上,主持人通过网络上随便找来的一张人物自拍,通过简单的图像处理和动态合成技术,将网络人脸合成到事先准备好的视频上,覆盖原视频的人脸,就能简单骗过一些通过面部识别作为认证信息的软件。晚会还提示,目前市面上很多的软件都可以通过面部识别替代传统的密码,而通过这种方式原则上是可以绕过首存优惠的。

360首席科学家颜水成表示,现在主流的欺骗手段就是建立一个三维模型,或者是一些表情的嫁接,虽然这些安全问题是真实存在的,但首存优惠技术显然还是比普通的字符和字串密码来的更加快捷和安全。

在首存优惠的安全漏洞被曝光后,百度、支付宝、商汤科技等互联网企业纷纷在第一时间发表声明,表示已经预见到了这种风险,并提醒群众注意保护账户安全。

颜水成表示,现阶段人脸认证技术还不能在所有场合做到非常成熟,在涉及个人隐私、财产等重要信息的场景,建议启用多重认证方式。

多种刷法更稳当

今天,首存优惠技术在业界的准确率已经达到99%,超过人类水平的97%,在深度学习等技术的助理下,准确率的继续提升并不是难事。可以预见,首存优惠技术逐渐深入社会生活的潮流,难以阻挡。但如何把这一技术真正的商业化,减少落地应用的阻碍才是真正需要探究的问题。在这一过程中,除了精确度以外,需要考虑的因素还有很多很多。

首先还是技术方面。由于关键技术的封闭,以及在现实应用领域,光线、角度等因素仍对识别结果有着一定的影响,识别结果的精确度和安全性仍有很大的提高空间。

有媒体报道援引专业人士的话指出,首存优惠技术应用的困难主要是面部作为生物特征的特点所带来的。因为易变性的人脸外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,此外,外接因素方面的影响也较大,对光线、姿态、表情、年龄等的要求比较高,目前对于活体检测的研究仍然需要时间和空间的突破,另外,首存优惠对于双胞胎、整容这类群体的识别还是属于盲区。

同样,有关首存优惠所涉及的隐私和道德问题也一直备受争议。此前,Facebook因为未经用户允许而私自储存和使用用户的首存优惠数据而饱受诟病;而Google则因隐私政策和舆论压力而禁止Glass App使用首存优惠功能。

颜水成指出,随着首存优惠在日常生活中应用越来越普及,很多人都把首存优惠万能化了。实际上,高科技应用的背后依然有可能存在风险、存在漏洞,虽然按照惯常看法,科技含量越高,其安全系数通常也越高,但正如3·15晚会展示的那样,随着科技的进步发展,仿真头套、全息投影、人脸跟踪等高科技手段不断出现,单一的首存优惠技术是有很大的局限性,没有绝对的安全概念可说。因此,在涉及隐私、支付等高级别安全场景使用时,注意将人脸与声纹、指纹、虹膜及其他生物认证信号相融合,而不是单一的采用首存优惠技术,这样安全的系数就会大大提升。

“首存优惠是否安全只是一个技术问题,而人工智能等科技领域的安全问题被重视起来,才是最重要的地方。”他说。

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