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刷臉卡人臉識別普及離我們還有多遠

閱覽次數:2,194 次  發布日期: -0001-11-30

成都弱電公司訊:

近日,微軟在官方網站推出了一款測試工具,據說通過辨認人臉可以猜測用戶的情緒。目前可以辨認的情緒包括憤怒、厭惡、輕視、擔心、高興、中性、沮喪和驚訝。實際上,“人臉辨認”早就不是什么新鮮事。不過,要問人臉辨認的普及離我們還有多遠?正如張靚穎所唱的一首歌曲—《這么近,那么遠》。

人臉辨認成金融業“新寵”

人臉辨認作為當下互聯網金融的一個熱門應用,不僅獲得了互聯網巨頭和金融機構的青睞,更加引發了競相角逐。

其一,互聯網大佬掀起人臉辨認應用熱潮。今年3月,馬云在德國IT和通信產業盛會CeBIT上,親自向全球展示支付寶“刷臉”支付。與此同時,百度、騰訊等移動支付領域“大家”也都紛紛布局人臉辨認系統,騰訊首款互聯網證券平臺微證券將在微信錢包上首發,首推人臉辨認開戶;而京東錢包提供刷臉解鎖。

其二,多家銀行開始試水“人臉辨認”。今年,招商銀行首家推出了“ATM刷臉取款”業務。目前,僅招行成都總行設有10臺刷臉取款ATM,但是取款的前提條件是到網點用傳統的方式面簽開卡。同時,為了最大程度地降低未知風險帶來的損失,刷臉取款目前單日限額僅為3000元。據統計,國內至少已有6家銀行開始試水“人臉辨認”。

其三,不少金融機構都推出成型產品。例如,平安普惠7月推出刷臉貸款產品“平安i貸”;8月中旬,微眾銀行帶有“人臉辨認”功能的APP上線;互聯網金融P2P平臺眾可貸也于9月5日上線了“人臉辨認技術”。

無疑,從互聯網公司到金融機構,越來越多的基于人臉辨認技術應用的產品落地,使得消費加速步入人臉辨認時代。

從特殊領域涌向日常領域

從發展趨勢上看,人臉辨認技術正在突破在反恐平安、調查取證、刑事偵查等軍用和警用領域,開始在成都視頻監控、金融系統發揮效應,并且涌向日常領域。

今年4月,成都推行“人臉辨認”領取養老金;哈爾濱公證處啟用“人臉辨認儀”;成都車管所啟用人臉辨認系統等等。而人臉辨認離我們最近的也許就是考勤系統了,上班不再打卡而是直接刷臉。

目前,國家863計劃、國家科技支撐計劃、自然科學基金都撥出了專款資助人臉辨認的相關研究。在國家政策的支持和完善下,人臉辨認技術將會被推向更廣闊的日常領域。不久的未來,機場、地鐵、汽車站、火車站等更多生活服務領域也將會使用“人臉辨認系統”。

平安問題成普及絆腳石

之所以認定人臉辨認的普及離我們還很遠,最大的掣肘就是“辨認誤差引發的平安問題”。其中,最典型的事件當屬近期備受關注的趙薇老公黃有龍被“刷臉”了。

據了解,黃有龍的司機冒充自己到公證處,通過人臉辨認技術辦理了委托公證證明,委托另一人將房屋賣給了武某。如此,趙薇老公當頭一棒,就這樣成了“冤大頭”,其背后隱藏的是人臉辨認技術的不成熟。

其一,生物辨認技術高于傳統技術層面。人臉辨認技術的核心是生物辨認技術,可是無論從何種側面來看,生物辨認技術相較于傳統的“數字符號”密碼等技術,復雜性與平安性都上了一個層面。

其二,人臉辨認技術受客觀因素制約。以人臉辨認技術在ATM機上的應用為例,基于身份證數據庫的照片,不僅辨認特征不足,而且辨認環境也不足。分歧視角、分歧光線下都會成為制約ATM機辨認的因素。此外,基于當前人工智能和人臉辨認技術,整容人群、化妝人群、雙胞胎人群都會產生不小困擾。

其三,生物支付的成本非常高。為保證其數據庫的使用,生物支付需要一個技術方面的改革。這項技術的使用需要更換現有的硬件和軟件,這將是一筆巨大的花銷,遠遠高于信用卡支付和手機支付。另外,把大眾的DNA錄入這個系統也會花費不少時間和金錢。

行業生態未成形

目前,“人臉辨認”沒有統一的國家尺度和行業規定,整個行業處于魚龍混雜的狀態。盡管現在從事人臉辨認技術的公司遍地開花,但真正將基礎理論、技術模塊、產品、行業解決方案串成整個鏈條來做的基本沒有

在另外行業,一家公司可能只需要做行業的一端。好比擁有產品只需把銷售做好,把售后服務做好就可以了。但是,人臉辨認行業不行。原因主要源于以下兩個方面:

一是發展速度很快。假如只做產品這一塊,整個技術在6-8個月就會翻新,產品還沒有面世就會隨著技術的更新而被淘汰。

二是客戶的定制化要求很多。好比客戶安裝一個智能攝像機,但客戶可能要求把攝像機的位置裝的高一些,或者裝在頂棚上會比較美觀。聽起來很簡樸,但實際上,這些都需要從整個理論上進行修改。因為攝像頭的位置高了以后,整個人臉辨認的角度、光線等全都變了。因此,這就不是一個簡樸的安裝問題,而是整個理論和基礎模塊都得改的問題。

假如一個公司,只是只能開發技術或只生產產品或者只做解決方案,碰到這種簡樸的要求,就不能幫客戶實現,而且在后期維護上還會出現更多的問題。所以人臉辨認企業必須要有自主的核心技術和對全產業鏈條的把握。

即便人臉辨認技術的各種應用都已經上線,優勢也非常明顯,在行業生態未成形的前提下,在為徹底平安隱患之前,人臉辨認距離真正意義上的普及還很遠,并且任重道遠。

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