在國內(nèi)，進(jìn)入高鐵站、在機(jī)場過安檢、入住賓館或到單位簽到時使用人臉識別系統(tǒng)已是很普遍的事了。但奇怪的是，近來國外媒體時有人臉識別系統(tǒng)患上“臉盲癥”的報道。近日，英國大都會警察局被曝其部署的人臉識別系統(tǒng)準(zhǔn)確率僅達(dá)到2%。而美國民權(quán)組織在使用亞馬遜面部識別系統(tǒng)時，掃描所有535位美國國會議員的面部照片，結(jié)果其中28人竟被識別成了罪犯。如此誤差引起了人們的質(zhì)疑，以及對警方使用該系統(tǒng)的擔(dān)憂。

人臉識別是AI技術(shù)發(fā)展較快、應(yīng)用較多的一個領(lǐng)域，國內(nèi)警方的人臉識別系統(tǒng)屢屢精準(zhǔn)識別逃犯，國外警方的人臉識別準(zhǔn)確率為何如此之低？究竟是評價標(biāo)準(zhǔn)不同，還是技術(shù)上真有差別？

隱私憂慮或限制技術(shù)發(fā)展

對于中外人臉識別效果的巨大差異，航天科工智慧產(chǎn)業(yè)發(fā)展有限公司系統(tǒng)總體部專家何東昌在接受科技日報記者采訪時解釋，首先是國外的國情問題。“有些國家認(rèn)為，人臉識別存在隱私問題，甚至對視頻監(jiān)控技術(shù)的應(yīng)用都有一定限制。”例如在英國，面部識別和追蹤技術(shù)就曾引發(fā)巨大爭議，英國各界甚至發(fā)起一項“請警方停止用攝像頭進(jìn)行面部識別”的抗議活動。類似情況在美國也有發(fā)生，如亞馬遜公司利用云計算平臺、人工智能技術(shù)幫助警方使用人臉識別技術(shù)，美國公民自由聯(lián)盟對此提出了抗議。

“國內(nèi)人臉識別應(yīng)用已相當(dāng)廣泛，并積累了相當(dāng)多的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗，在人臉圖像采集、預(yù)處理以及特征選取等方面的工程優(yōu)化也做得很好。”何東昌說，除國情外，在國際上我國的人臉識別技術(shù)確實(shí)發(fā)展比較快。

美國國家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院組織的人臉識別算法測試FRVT?2018結(jié)果顯示，我國公司再度摘得桂冠。該測試以評測標(biāo)準(zhǔn)的嚴(yán)謹(jǐn)性、一致性和全面性著稱。在測試中，我國的人臉識別算法在千萬分之一的誤報下達(dá)到識別準(zhǔn)確率95.5%，成為當(dāng)時全球業(yè)界在此項指標(biāo)下的最好水平。

清華大學(xué)媒體大數(shù)據(jù)認(rèn)知計算研究中心主任王生進(jìn)教授說，當(dāng)前人臉識別有三種應(yīng)用模式：1∶1人臉識別、1∶N人臉識別、M∶N動態(tài)布控。

1∶1識別的本質(zhì)是計算機(jī)對當(dāng)前人臉與人像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行快速人臉比對，并得出是否匹配的過程，“刷臉”登機(jī)、驗票、支付都屬此類；1∶N是在海量的人像數(shù)據(jù)庫中找出當(dāng)前用戶的人臉數(shù)據(jù)并進(jìn)行匹配，即從N個人臉中找出1個目標(biāo)；M∶N是通過計算機(jī)對場景內(nèi)所有人進(jìn)行面部識別，并與人像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行動態(tài)人臉比對，能應(yīng)用于黑名單監(jiān)控、VIP客戶管理系統(tǒng)、校園人臉識別系統(tǒng)等多種場景。

“英國警局出現(xiàn)的情況，也未必是識別準(zhǔn)確率低。可能是在特定環(huán)境下，采集的圖片不夠理想，或是M∶N的人臉識別，為達(dá)到更高的檢出率和檢測速度，在一定程度上犧牲了準(zhǔn)確度。”何東昌說。

保護(hù)“刷臉”信息需多管齊下

在信息即價值的時代，個人隱私信息的商業(yè)價值日益凸顯。在人臉識別技術(shù)火爆的同時，社會上出現(xiàn)了是否會侵犯隱私，人臉是否能被“假冒”的擔(dān)憂和質(zhì)疑。對此，何東昌認(rèn)為，目前國內(nèi)，從消費(fèi)電子領(lǐng)域到安保、網(wǎng)絡(luò)支付、金融等領(lǐng)域都在逐步引入人臉識別，但新技術(shù)有“雙刃劍”屬性，應(yīng)防范其中潛藏的安全隱患。

特別是在“刷臉”過程中，用戶的姓名、性別、年齡、職業(yè)，甚至用戶在不同情境狀態(tài)下的情緒等大量信息都被采集并儲存。這些信息如果得不到妥善保管而被泄露，用戶個人隱私就處在“裸奔”狀態(tài)。“因此，面對刷臉產(chǎn)生的個人隱私問題，我們必須多角度共同保護(hù)。目前在人臉識別技術(shù)領(lǐng)域，我國尚無相應(yīng)的安全監(jiān)管機(jī)制，應(yīng)及早未雨綢繆，預(yù)先防范。”何東昌說。

微軟總裁兼首席法務(wù)官布拉德·史密斯也在其博文中表示：“考慮到這項技術(shù)被濫用的可能性和廣泛的社會影響，政府在人臉識別方面的立法似乎顯得尤為重要。”

“看好我們的臉”，公民應(yīng)多一些戒備與防范意識，企業(yè)多一些技術(shù)層面的保障措施，監(jiān)管也須及時跟進(jìn)。業(yè)內(nèi)人士也建議，政府應(yīng)從管理者角度，通過立法方式強(qiáng)化面部識別領(lǐng)域的監(jiān)管力度，保障公民個人信息安全；相關(guān)行業(yè)、企業(yè)應(yīng)提升應(yīng)用軟件等載體及儲存設(shè)備的安全技術(shù)水平，提升網(wǎng)絡(luò)安全意識，避免公民隱私信息泄露或遭非法轉(zhuǎn)賣；非必要的隱私數(shù)據(jù)不應(yīng)采集。當(dāng)前，人臉識別技術(shù)的開發(fā)仍有巨大拓展空間，國家有必要在數(shù)據(jù)共享和開放上加大引導(dǎo)力度，促進(jìn)技術(shù)發(fā)展。另一方面，人臉識別技術(shù)在逐漸走向成熟，應(yīng)用將越來越多，識別技術(shù)的各類標(biāo)準(zhǔn)，特別是保護(hù)公民隱私的標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)盡快出臺；相關(guān)行業(yè)及企業(yè)需擔(dān)負(fù)起社會責(zé)任，主動積極地規(guī)范行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，自覺維護(hù)采集、儲存的公民隱私數(shù)據(jù)安全等。

人臉識別技術(shù)知多少

目前，國內(nèi)外人臉識別技術(shù)發(fā)展速度加快，技術(shù)路徑也比較多。何東昌介紹說，主流的人臉識別技術(shù)基本上可歸結(jié)為五類。

其中，基于模板匹配方法是將待處理的人臉圖像直接與數(shù)據(jù)庫中所有模板進(jìn)行匹配，選取匹配最相似的模板圖像作為待處理圖像的分類。不過，由于數(shù)據(jù)庫中每個人的模板圖片數(shù)量有限，不可能涵蓋現(xiàn)實(shí)中所有的復(fù)雜情況，簡單的模板匹配只利用了相關(guān)信息，對背景、光照、表情等非相關(guān)信息非常敏感。因此，該方法只適用于理想條件下的人臉識別，并不適合應(yīng)用于實(shí)際場景。

基于幾何特征的方法，即人的面部有形狀和大小都不相同的部件，如鼻子和嘴巴等。通過對這些部件形狀的對比、部件間位置的檢測，從而實(shí)現(xiàn)人臉識別。與基于模板匹配方法相似，形狀、距離等信息并不能表達(dá)出圖像中的姿態(tài)、表情等非線性因素，導(dǎo)致該方法的可靠性和有效性較低。

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法直接使用圖像像素點(diǎn)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，通過模擬人腦神經(jīng)元工作機(jī)制，可學(xué)習(xí)到其他方法難以實(shí)現(xiàn)的隱性人臉特征表示。而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有非線性激活函數(shù)，使得網(wǎng)絡(luò)對人臉圖像中的非線性因素和關(guān)系有一定的表達(dá)能力。

基于稀疏表示的人臉識別方法中，稀疏表示用的“字典”直接由訓(xùn)練所用的全部圖像構(gòu)成，無需經(jīng)字典學(xué)習(xí)。

最后一種是基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別方法。其核心內(nèi)容是逐層訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，每層使用的是自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括對數(shù)據(jù)編碼和解碼兩部分內(nèi)容。通過編碼、解碼實(shí)現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)，辨識能力隨數(shù)據(jù)增長逐步提高。