本帖最后由 hqbuy 于 2018-8-22 16:18 编辑
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**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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