人脸识别商业化 关键在于谁有“大家的脸”

一些人工智能公司宣传,他们一般都会把人脸识别的性能吹得非常悬,说错误率已经达到亿分之一的程度等等。虽然这是事实,的确有时候我们发现有一些识别错误率已经低于亿分之一,但这是有前提的,譬如说静态人脸识别:如摆拍等。

无论是新iPhone的“人脸识别”,还是支付宝联手肯德基的“刷脸吃饭”,都因为将“脸”与腰包里的钱挂钩了。顿时感觉人脸识别是不是不安全?有没有风险?作为安防人,小编要和大家探讨探讨“人脸识别”技术引发安全问题。


    人脸识别技术不行 还是大家在撒谎


一些人工智能公司宣传,他们一般都会把人脸识别的性能吹得非常悬,说错误率已经达到亿分之一的程度等等。虽然这是事实,的确有时候我们发现有一些识别错误率已经低于亿分之一,但这是有前提的,譬如说静态人脸识别:如摆拍等。

人脸识别商业化 关键在于谁有“大家的脸”

还有一种场景是门禁的应用,人们为了过一个通道,然后就盯着摄像头,这时候成像条件都很好。但是对安防而言,更多时候被观测的对象没有意识到自己被观测,它的角度也不是很理想,离相机也比较远,光照也比较复杂。而且整个目标在运动中碰到照片时,它的人脸识别结果也完全不一样了。


人脸识别商业化 关键在于谁有“大家的脸”

很多公司认为人脸识别已经做得很好,但另一方面,如果大家去调查一下如果使用了人脸识别,尤其是使用动态人脸识别的客户,大多数客户都认为误报率太高,而且高到基本上这个系统就没有办法使用。


应用场景的复杂性直接影响到人脸识别的精准性。


针对人脸识别 人工智能和人类智能各有所长


做人脸识别它的优点是速度快,一张显卡每秒钟可产生几百张脸的特征,完成数千万张脸的比对,这个目前已经可以做到了。它的成本也低,使得这项技能可以快速**、大规模地部署,性能很稳定且可持续提升。人工智能的缺点是应对复杂问题应对能力差,除此之外是对环境变化的适应能力弱。


人类的智能跟人工智能相比,几乎是完全相反的。人类智能的优点正好是人工智能的缺点,人类对复杂问题的应对能力和对环境变化的适应能力很强,但缺点就是速度慢、成本高,比较难快速**、不大可能大规模地部署、性能也不稳定(容易受到精神状态的影响)。


人脸识别不能独立行走


实际上,在今年央视315晚会上,人脸识别就被曝出可能存在安全威胁。就此事,专注人脸识别技术的商汤科技和旷视都表示,任何一种安全手段都不是独立的,因此在实际应用中,不会将人脸作为唯一的凭证。就连近日最近媒体频频报道的肯德基杭州“靠脸吃饭”的KPro餐厅,也不是单独依靠人脸识别技术单一完成支付认证的。


组合拳在人脸识别应用过程中是常态。现阶段所有涉及支付的系统都不是采取单一“人脸识别”技术,而是要结合短信、验证码、手机尾号等传统验证手段一并使用。小编认为,采用多样结合的验证方法,表明许多企业在涉及“人脸识别”技术的商业化安全性上,也并没有十足把握。更多的只是把“人脸识别”当成一项新的噱头,尝试吸引着大众的关注。


人脸识别商业化 关键在于“大家的脸”属于谁


看到这里,你或许会一脸懵。


如今,许许多多“人脸识别”的应用已经逐渐商业化,走进大众的生活。我们必须要对技术应用中所涉及的隐私和道德问题进行了一番新的思考。蚂蚁金服陈继东曾指出:“从用户隐私上来说,人脸识别和指纹、虹膜相比,属于弱隐私。换句话说,你的脸,早就不是隐私了。”


有关人脸识别商业化所涉及的隐私问题一直备受争议。此前,Facebook因为未经用户允许而私自储存和使用用户的人脸识别数据而饱受诟病;而Google则因隐私政策和舆论压力而禁止Glass App使用人脸识别功能。


在中国,不管是“变脸美颜”App,“换装”App也好,甚至是纳入“人脸识别”支付平台或软件,都无时无刻的“拥有”着大家的脸,每一次使用就将有一份脸部信息“标本”本保存下来。


如果说政府部门录入民众人脸信息“标本”有助于抓捕罪犯、预防犯罪,人脸识别便是鉴权的一种手段。那企业存储和应用这么多人脸,特征隐私数据泄露与否,全凭企业“良心”与“能力”。


人脸识别充当着人工智能的“眼睛”,作为人工智能与外界交互的一项重要技术,人脸识别技术的安全性显得十足重要。小编相信,在人口红利下,人脸识别有着十分庞大的市场空间,但在商业化上数据信息安全依然是所有厂商绕不掉的“门槛”。


是不是某一刻,看着自己的脸觉得还挺有价值的。

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