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2019-11-12

  资本加速涌入 金融与安防成“先锋”应用领域

  人脸识别技术商用迎来“井喷期”

  专家建议完善相关行业标准保护用户隐私

  近期“刷脸”成为了热词人脸识别技术不断进入大家视野。苹果新机iPhone X具备“刷脸”解锁功能并且可运用到Apple Pay以及各种需要身份验证的App中;首个“刷脸”支付的商用试点也在杭州一家肯德基餐厅开启;一些银行正尝试启用自动取款机“刷脸”取款功能;高铁检票、宾馆入住也在使用“刷脸”技术……

  人脸识别已经在人们衣食住行的各个领域发力迎来运用的“井喷期”其中金融与安防等行业成为应用“先锋”领域。随着人脸识别技术的商用场景不断扩充市场潜力巨大资本嗅到商机纷纷涌入。来自前瞻产业研究院的数据显示2016年我国人脸识别行业市场规模已超过10亿元预计到2021年将达到51亿元左右。

  “刷脸”时代带来巨大市场

  刷脸进站、刷脸取款、刷脸支付、刷脸报到……随着人脸识别技术的日渐成熟“刷脸”时代正在到来。在业内人士看来人脸识别技术正在不断突破各个行业应用的“阈值”带来日趋丰富的应用场景。

  “随着深度学习算法登场人脸识别精度相比五年前已有大幅飞跃。”360公司副总裁、人工智能研究院院长颜水成说各种设备拍摄人脸所提取的信息会结成数据对不断积累的海量数据成为反哺技术完善的“充足养料”。

  蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东说近年来得益于深度学习的迅速发展我们可以基于神经网络让机器模拟出人类大脑的学习过程并通过卷积神经网络模型与海量的图片数据进行训练。生物识别从以前70%、80%的准确率提升至近两年的99.6%甚至99.7%具备商用条件。同时在支付场景中人脸识别技术的误识率已经达到十万分之一。

  旷视科技副总裁谢忆楠告诉记者人脸识别技术主要有三大应用方向一种为1:N认证判断某个体是否为特定群体中的一员用于人员出入管理与城市安防包括公安抓捕逃犯、小区门禁启用刷脸系统以及一些商家的VIP管理等。

  另一种为1:1认证即证明本人与证件信息是统一的主要应用于需要实名制验证的场景。南航今年6月在河南南阳机场启用的“刷脸登机”武汉火车站与广州南站启用的“刷脸进站”即属于此类。

  第三种是活体检验证明是真人在操作业务进而做账户许可授权。中信银行的ATM与移动客户端可以进行远程身份认证海通证券可以远程开户滴滴平台则可以查验驾驶者是否为注册司机。

  人脸识别正在慢慢从线上走到线下在无人零售、快捷支付、酒店入住等场景中亮相。资本看准其中的商机纷纷入局。今年7月商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资。上海依图科技与北京旷视科技完成了C轮融资金额分别为3.8亿元人民币与1亿美元。来自前瞻产业研究院的数据显示2016年我国人脸识别行业市场规模已超过10亿元预计到2021年将达到51亿元左右。

  商业应用场景不断丰富

  〖经济参考报〗记者了解到人脸识别技术在金融上的应用呈爆发式增长态势。从我国自主研发的全球首台具有人脸识别功能的ATM机通过验收到互联网企业蚂蚁金服、京东、苏宁等推出“刷脸支付”应用再到传统银行如招商银行试点人脸识别应用……支付、取款、贷款等金融领域的应用走到了其他领域应用的前面。

  今年9月“刷脸”在金融上的应用赚足了眼球。在苹果新机发布会上iPhone X具备“刷脸”解锁功能成为了注意焦点苹果称这一功能可运用到Apple Pay;金融科技公司蚂蚁金服与肯德基共同对外宣布“刷脸支付”进入商用试点阶段这是刷脸支付从线上走到线下首次真正落地到商业场景的消费中。

  在杭州万象城肯德基的KPRO餐厅里〖经济参考报〗记者看到不少消费者尝试了“刷脸支付”:在自助点餐机上选好餐进入支付页面可选择继支付宝、微信移动支付选项后的新选项“刷脸支付”然后进行人脸识别大约需要1-2秒再输入与支付宝账号绑定的手机号确认后即可支付过程不到10秒。

  在难度系数极高的城市安防领域人脸识别也在大显神通。以往人脸识别技术只能处理数百人级别的数据比对但现在已经发展到上万人甚至更高量级的数据比对且突破拍摄角度不正、光线变化复杂、分辨率低等不利条件帮助公安机关迅速抓捕逃犯。

  记者获悉人脸识别公司旷视科技已为多地公安系统提供了实时警情数据服务其中直接协助警方破获案件1032起抓获、控制的在逃人员超2000人。重庆市某公安分局使用商汤科技的人像比对系统在40个工作日内辨认出69名嫌疑人相比人工效率提升200倍。

  在人脸识别技术到来之前指纹识别、虹膜识别等生物特征识别方式已经在生活中得到广泛运用。不过受访人士表示相比较而言人脸识别最大的优点在于“非接触性”这可以大大提升系统响应速度提高使用便捷度同时避免指纹等接触式识别产生的疾病传播等卫生隐患。

  此外“非配合、非侵入”式特征意味着可以在不需要使用者配合的情况下采集到数据这有利于公安在安防等领域的应用。

  人脸识别技术还越来越用于娱乐。面部识别解锁功能成为平板电脑“卖点”、智能相册可通过识别人脸进行相片分类、“美颜”类APP自动识别人脸并为其“化妆”……例如一款火爆的“FACE U”软件可以将用户头像“变成”大圣、兔子等形象与朋友圈、微博等社交平台的朋友互动。

  业内人士认为智能家居将会是未来人脸识别的应用场景之一智能防盗门在主人站在门口时才会打开智能电视能识别你是谁并推送给你常看的节目甚至服务机器人也可以根据对象身份的不同提供相应的服务。未来人脸识别技术会让用户信息的深度挖掘成为可能商家可以对会员的购买行为进行分析进而有针对性地安排商业布局或促销活动。

  技术准确度突破可期

  专家认为未来人脸识别技术还会继续突破。一方面准确度、安全性会继续提升针对整容、双胞胎等特殊情况的处理能力也在提升。另一方面人脸识别能够处理的数量级也会继续扩大。当技术已经进步到可以在上亿张相片的数据库中提取、比对某张人脸时则应用场景会逐步扩大。

  据颜水成介绍通常人脸识别包含以下环节:相机或者专业设备先采集到图片人脸检测技术定位图片中的人脸然后从中再定位诸如眼角、鼻尖、嘴角、脸部轮廓线等特征进行包括光线补偿或者遮挡物剔除等校正。再用深度学习算法进行身份特征提取跟数据库中的人脸特征做比对以识别人脸身份。

  业内人士认为其中的技术关键在于通过不同脸部图像上的特征关键点与面部表情网找出彼此之间的关联最终判定这些图像是否为同一个人。但人脸是变化的不同角度、不同妆容都能影响特征关键点的抓取。

  此外“刷脸支付”是在线下公共设备与开放环境下进行真实场景复杂多变且安全性要求更高。生物识别技术对人们的生活带来更多便利还是挑战?

  疑惑一:“刷脸”如何确保精准度?

  在衡量人脸识别能力时很多公司都会宣称其准确率超过“99%”。对此长期研究机器学习的西安交通大学电信学院特聘教授、国家“千人计划”专家龚怡宏表示这里的准确率指的是在一些世界知名人脸数据库比对中取得的成绩但在现实运用中这种准确度要大打折扣。

  商汤科技联合创始人杨帆也认为这些准确度是在一定前置条件下取得的但现实应用场景复杂多变人群样本更大不同光线、姿态、分辨率等条件都可能给机器识别带来困难。

  不过这也不代表技术要达到100%准确率才可以使用。“世界上没有完美的技术任何技术都是有错误率与瑕疵的但是假如在特定的场景下技术的准确度能够满足要求、错误带来的风险可以承受那它就是有价值的。”颜水成说。

  苹果方面介绍新机iPhone X的面容ID功能利用由点阵投影器、红外镜头与泛光感应元件组成的先进原深感摄像头系统在A11仿生强劲动力的捧场下可绘制面谱并识别面容。该功能会投射30000多个肉眼不可见的红外光点然后将得到的红外图像与点阵图案传输给神经网络创建用户脸部的数学模型再将这些数据发送至安全隔区以确认数据是否匹配。而且用户的样貌随着时间而改变技术也能随之进行调整适应。

  蚂蚁金服介绍支付宝在肯德基KPRO的点餐机上配备了3D红外深度摄像头在进行人脸识别前会通过软硬件结合的方法进行活体检测来判断采集到的人脸是否是相片、视频或者软件模拟生成的避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。

  疑惑二:双胞胎、过度化妆与整容能分辨吗?

  “人脸的角度、光线、表情、年龄、化妆、遮挡、相片质量等会影响我们的判断并且随着数据库样本增大两个不同人长得像的概率会快速上升。”陈继东提出了生物识别技术面临的难题不过他认为深度学习会让计算机更聪明能克服这些困难。

  颜水成表示面对双胞胎或者整容前后等特殊情况机器能否识别要看具体情况。比如整容幅度过大机器无法识别是有可能的。此外脸部信息也会随着年龄增长而改变。假如到了机器无法识别的程度使用者只需去系统更新脸部相片就可解决。

  为了提高识别率不少应用场景都需要用户采用除人脸识别技术外的双重验证。陈继东表示交叉验证方式进一步提升识别率即使是双胞胎也“判若两人”。在金融等对误识别率容忍极低的领域中单一识别要素即使精准度再高仍然会有漏网之鱼因此需要结合多因子综合验证。目前人脸识别准确率已远超肉眼而且有活体检测算法来判断采集到的人脸信息是否为相片、视频等冒充。“即便出现账户被冒用的极小概率事件支付宝也会通过保险公司全额赔付。”

  疑惑三:用户隐私如何保护?

  有专家指出人脸特征与指纹、虹膜相比是一个具有弱隐私的生物特征。例如很多人都会发自拍照也是相对公开的特征。如何保证用户数据安全尤为关键。

  据媒体报道在一个名为“你的脸就是大数据”的项目中俄罗斯摄影师叶戈尔·茨韦特科夫在圣彼得堡用了6周时间拍摄100名地铁乘客的人脸相片之后利用人脸识别工具比对俄罗斯最大社交网站VK(VKontakte)上的5500万用户找到了大约70名乘客的个人资料。

  如何防范类似的隐私泄露风险?旷视科技副总裁谢忆楠表示旷视在采集到相片后会对相片进行脱敏处理只提取相片特征而非相片本身即使这些特征在传输过程中被窃取也无法还原出相片过程是不可逆的。

  陈继东说目前支付宝已经对人脸识别技术进行了加密、脱敏的技术防范可以将人脸信息变成一个不可逆的数字信息不能还原、比对。

  苹果方面介绍其所有保存的面容信息都被保护在安全隔区内以确保数据安全无虞。同时所有处理都在设备上进行不会发生在云端以充分保护用户隐私。面容ID只有在用户注视iPhone X时才会为它解锁并采用特别设计可防止被相片或面具假冒的人脸欺骗。

  相关行业标准有待完善

  专家普遍认为人脸识别技术的市场潜力巨大技术要求高安全性、高准确率、高可用性、高实时性但目前人脸识别技术还没有一个行业标准用户隐私安全也亟待保障建议制定并完善行业标准。

  在中科院计算技术研究所研究员山世光看来经过多年发展人脸识别近几年确实取得了突破式发展完成了一些以前“不可能完成的任务”。但用户隐私也值得注意即用户的相片是如何传输与保存的有没有在未经允许的情况下被保存或拷贝。相关应用如何设计人脸识别系统确保用户数据不被盗用目前看起来还不明确。“人脸识别技术逐渐走向成熟应用越来越多人脸识别技术的各类标准包括保护公民隐私的标准应尽快出台。”山世光说。

  华为集团从事模式识别的技术人员田女士说人脸数据很难更改“例如我们不可能因为一次人脸数据被盗就去整容来更改我们独有的生物密码。因此当下很多技术都在突破活体检测如用‘眨眨眼’‘张张口’来进一步确认”。

  杨帆表示人脸识别是一条很长的产业链保护用户隐私不仅需要靠公司的自律更需要在政府引导下建立起整个行业的统一标准共同筑起保护用户隐私的行业堤坝。

  颜水成说人脸识别更广泛运用的基础在于进一步提升识别准确率与安全性而大量数据作为深度学习的养料是必不可少的。以后人脸识别采集设备会越来越多会积累大量的数据但这些数据假如变成一个个数据孤岛就无法使人脸识别技术得到提升建议在数据的共享与开放上加大引导力度促进技术发展。(记者 马晓澄 张璇 汪奥娜)

徐湘婷最新 记者土边境遭炮击 广西柳州旅行社 会长是女仆大人土豆 江阴车震 鸡西市第三套晚操 上海外来人员社保 超变身角色扮演前传 现代灰少爷 刘能经典语录

我在常识方面可以说是一个弱智。

然而从这周三开始我却开始眼馋各种直播答题节目的奖金——就是隔壁家媒体都说的王思聪「撒币」的那个。

游戏方式很简单一个主持人出题一堆人答题一共 12 道题全答对的人能分得奖金堪称线上版的〖一站到底〗。

题目简单的时候答对全部十二道题的人就多大概每个人只能分到全部奖金里的几块钱;题目难的时候最后答对所有题的人甚至可以一次性分到上万元。

不得了。太诱惑了。

经过 3 天的沉迷与尝试本弱智居然从各平台赚到了不少钱。

现在谨代表我的弱智家人们在这里献个丑给大家展示一下这波骚操作以及我们被直播答题激发出来的想象力。

01

首先我得提个醒玩这种冷知识答题游戏也是有风险的。

比如在答题过程中我遇到的一道题是问「七里香在台湾指哪种小吃」。本弱智就在「臭豆腐」与「鸡屁股」之间选择了前者心想可能臭豆腐这种臭到熏人的东西会给故意给自我取个美称。

没想到正确答案是鸡屁股。

之后我就再也无法正视周杰伦的〖七里香〗这首歌了——我哼唱了一整个青春的歌曲难道是在讲对鸡屁股的爱恋吗……

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然后来说说在你打算正式开始玩之前你需要了解的事儿比如各个平台的调性。

这些答题游戏的法则其实都差不多——12 道题每道答题时间 10 秒钟全部答对就可以瓜分奖金。

确定得到奖金多少的是题的难度与参与的总人数。我这几天玩冲顶大会与百万英雄比较多直观感受是百万英雄的题目更简单比较适合我这种弱智玩家去凑个热闹而冲顶大会更适合正常人去分钱。

在百万英雄一般每场的获胜者可以分到几块到几十块钱。但也有例外比如本周三晚上的临时加场题目难度陡增只有 82 人全部答对结果就是获胜者们每人分到了 1000 多元。

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在冲顶大会上一般可以分到十几块到几十块而芝士超人上我看到的两场都是将近 100 元。

举个真实的例子。同样是涉及到古代医学家我在百万英雄里遇到的问题是「扁鹊、华佗与鲁班谁不是医学家」而在冲顶大会遇到的问题是「扁鹊、华佗与张仲景谁不是东汉末年的医学家」。

难度差别确实大得是不是有些过分了?

用同事小王的话来说冲顶大会是「知识就是金钱」百万英雄是「不弱智就是金钱」。

话说小时候我还挺乐意看〖开心辞典〗与〖幸运 52〗但长大之后反而不爱看〖一站到底〗这类节目了。

原因是上小学的我假如答错题我还能说因为自我还小;但长大之后的我假如还是答不上来那只能说明我真的是个弱智。

然而西瓜视频的百万英雄简直让我找到了自信——

昨天下午 1 点钟的百万英雄第一道题是问「在中国几年算成年人」然后有 1 万人选择了 16 年;

第三道题是问「一打是指多少个」然后有 1.3 万人选择了 10 个。

晚上一道题是「以下哪个不是中国的法定节假日」然后有 2.1 万人选择了元旦。

啊堪称弱智友好型典范令弱智们发现生命的美好。

02

然后我们来讲讲实操。

事实上本弱智的第一场直播答题就旗开得胜并分到 8 块钱。在答题场次最密集的周五晚上我还同时参加好几场并分到多个平台的钱。

我第一次参与直播答题是在办公室里。

当天下午一点西瓜视频的「百万英雄」与王思聪的「冲顶大会」同时开场。

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手机里的是百万英雄平板里的是冲顶大会对比一下界面你就知道有多相似

我事先就做好了准备工作:

去上个厕所;

把两个手机与一个平板充好电分别登录百万英雄与冲顶大会;

手机开勿扰模式以免不小心打进来电话;

摆正自我的电脑正襟危坐打开百度。

——就像小学时候参加考试前要准备好新的铅笔、橡皮与尺子一样。

同时这么干的还有我的同事喃酱。

我们两个人凑在一起遇到会的就共享答案;遇到都不会的就分别在自我的三个设备上选择不同答案总会有一个是对的。

相当于人工给自我多买了一张复活卡!

假如按照这个节奏我只需要准备 3 的 12 次方——531441 台手机就可以保证自我完全有机会分到最后的钱。

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是不是很有道理

昨天是周五也算是这类游戏火爆之后的第一个周末高峰。

晚上 7 点过冲顶大会、芝士超人与百万英雄几乎是轮番轰炸的节奏——在短短的三个小时里就集中了 2 场冲顶大会、4 场百万英雄、3 场芝士超人与 3 场百万作战几乎每场的参与人数都超过 20 万。

直播下方的评论里大家都在骂主持人太墨迹、就会故意拖延时间来增加直播的观看人数。

我是没有这个烦恼的——在桌上支起平板与手机同时打开两个不同的 APP看着两个不同的主持人答着两场不同的题。

悠闲地看着微信群里的聊天内容一会儿与在玩百万英雄的人谈笑风生一会儿又去跟在玩冲顶大会的人谈论正确答案。

03

在这种网络上什么都能查到的时代直播答题就与当年的〖开心辞典〗一样大概是你肚子里装的「无用冷知识」少有的能派上用场的时刻。

但是计算机与智能已经发展到这个阶段当年的人工智能沃森早就因为参加类似的电视节目而名声大噪我们今天当然也可以有一个新的沃森来参加直播答题。

当然我与我的弱智朋友们是造不出个沃森来的。

我们尝试过各种方法比如利用语音识别让 Siri 来帮我们查主持人念出的题目。

结果是Siri 几乎听不懂主持人在说什么。就算我们来得及亲自复述主持人的话给 Siri她也可能在听到「鸡蛋仔是哪个地方的小吃」这个问题后高兴地告诉你「我找到了以下餐馆」。

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最可能奏效的方法大概就是最弱智的文字搜索。以下图片是我的作弊现场:

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右边是平板上的题目问「爵有几只脚」;左边是电脑上的搜索结果可以看到图片里的爵是三只脚。

实话讲这种拼手速就能搜到答案是幸运的。有时候你根本不知道关键词该搜什么有时候你刚把字打完答题时间就截止了。

但这种游戏单独作战真的很难答到最后每个人都有自我的知识盲区本弱智单打独斗时简直想放弃自我。

所以就算不是在办公室这种人多力量大的场合还是得多找几个人大家一起玩。

死宅与社恐们也不用怕可以直接微信连麦开黑只偷听不说话:

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我的弱智朋友猜测以后甚至可以组织一群高智商人群让他们一起连麦答题有专门抢手发布答案。然后像我们这些弱智假如想进去偷听就收费。

04

这种直播答题的形式在国外火了之后国内迅速跟进。尤其是在昨晚各家纷纷临时加场、提高奖金池额度火药味极浓。

相比小时候的答题冲关节目〖开心辞典〗与〖幸运 52〗其实现在的直播答题在形态上并没有太多变化只是大大降低了参与门槛。

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就连在今天这些几乎是像素级移植的 APP 或功能中能给人带来最大不同体验的也只是各家的题库——就像之前提到的冲顶大会与百万英雄的差别。

换句话说这种答题益智类游戏的形态哪怕十几年、几十年不改变也不会有人嫌弃。电视节目〖幸运 52〗的停播也不是因为这种形态的过时而是因为题库没有跟着时代更新。

现在的直播答题游戏们题库都还很新鲜。

我还遇到过一道题是问〖名侦探柯南〗的最终大 BOSS 是谁。我查了一下发现这道题目的答案是 2017 年 12 月才出现的消息。

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对于冲顶大会们来说对题库的拿捏是它们唯一不同于竞争对手的灵魂。

既不能太简单让人觉得乏味;也不能太难让人不想再继续参与。同时还得在自我初期设定的这个难度值上不断更新与拓展内容。

虽然不知道这些直播答题还能火多久但火到春节怕是没问题的。

我已经能想象出来我爹兴奋地拿着手机招呼全家一起玩答题的场面了。

毕竟春节回家后在一大帮并不熟悉的亲戚面前有一个能提供话题、能假装热闹、能得到金钱回报、又能避免实质交流的机会真是太好了。

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