不久前，電商大佬馬雲在德國靠“刷臉”購買了一枚郵票，新興的支付方式讓網友驚嘆不已，也引發了大家對這項技術的好奇：“刷臉”支付技術安全嗎？識別率能有多高？什麼時候普通市民也能體驗一下“刷臉”技術的神奇？

　　那邊話音還未落，這邊已經有了答案：快來吧！江蘇已經有5台“刷臉辦卡機”在銀行等著大家來體驗了。

　　3月27日，科技日報記者來到一家國有商業銀行南京雙龍路支行，一台“刷臉辦卡機”就赫然擺放在大廳內。記者輸入手機號，設定卡密碼，然後將身份證放到識別區，再對著攝像頭刷下臉，系統就會根據身份證照片與“刷臉”圖像進行比對，如果確認是本人，銀行卡就自動出來了。前後加起來不超過半分鐘。

　　這5台刷臉機投入試用半年來，平均每台一天辦理70張借記卡。未來，這家銀行的刷臉辦卡機將增加至1000台，讓更多人享受到“刷臉”帶來的便利。

　　準確度高達98％

　　“‘刷臉辦卡機’用的就是我們研發的‘人臉識別’技術。”南京理工大學電腦學院李千目教授告訴記者，在這家銀行的“人臉識別自助業務”項目的採購中，南理工擊敗了眾多科技公司，成為國內外首個向金融領域提供人臉識別産品的高校。

　　當身份識別遇上網際網路，人類就絞盡腦汁不斷深入研發，希望獲得便捷、準確、安全的識別新技術。相對於目前已經廣泛應用的指紋、虹膜等，人臉具有唯一性和不易複製性。

　　“比如説指紋識別，現在只要到電商平臺上隨便一搜，就能輕易地找到許多指模複製服務，這在金融支付領域是不可想像的安全隱患。”李千目説。

　　現代人臉識別是一項融圖像處理、生物特徵分析等相關技術于一體的身份識別技術，已經被公認為“網際網路+”時代實現資訊安全認證的一項重要技術。

　　可是，即使具有高度智慧的人類大腦，還是會出現“看走眼”“似曾相識”“認錯人”等低級錯誤。那麼，被人類“訓練”出來的電腦，會不會也像我們一樣“犯糊塗”呢？

　　“不會的。我們研發的人臉識別系統可以採集人臉80多處特徵，並且有40多種演算法組合，確保把不同長相的人區分出來。”李千目對此很有信心。

　　他介紹，這80多種特徵包括五官的相對位置、角度，人的臉型是國字臉還是田字臉，嘴角的上揚角度，人臉器官的幾何關係等，準確度在正常的實驗環境中超過98％。

　　目前，人臉識別的方法有很多種，如基於特徵臉的方法、基於幾何特徵的方法、基於支援向量機的方法、隱馬爾科夫模型的方法，以及近年來熱門的基於深度學習的人臉識別，Deep face和face++，均利用deep learning方法取得了令人滿意的準確率。

　　“其實訓練電腦跟教小孩的道理是一樣的，就是要多看多學，我們這套系統由於與警方和銀行合作，獲得了大量的人臉庫，所以識別率達到國際同類領先水準。”李千目説。

　　1.5秒識別3000多個人臉

　　除了去銀行可刷臉自助辦卡、存款，“人臉識別”技術還將在安全驗證、身份識別等領域大有作為。

　　“比如，我是一家商場的VIP客戶，一進商場就被會系統識別出來，商場可以根據我的購買習慣、興趣愛好等，有針對性安排導購服務人員向我介紹商品資訊。”李千目説。

　　可是，商場的茫茫人海可比銀行大廳複雜多了，人臉識別又是怎樣從人群中一眼發現目標呢？

　　在南理工一間會議室，科技日報記者現場體驗了一把人臉識別技術的快速和精準。只見一台錄影機連著電腦，記者從10米遠的地方隨意走過，就被錄影機抓拍到，記錄在電腦裏。

　　李千目教授告訴記者，攝像頭可以捕捉到20米內的人臉資訊，通過光照處理後，經過計算，能自動提取人臉特徵，並形成一個特徵代碼，供電腦記憶和分類。今後，當同一個人再次被攝像頭捕捉到，電腦就會根據特徵代碼自動識別。

　　他特別強調，這套系統的一個亮點就是識別速度達到了1.5秒識別3000—4000個人臉，能在移動的人群中快速識別目標。並且，人臉識別的場景已由初期相對單一的簡單背景，發展到能應對姿態、光照、表情、噪聲、遮擋、化粧、年齡以及種族等各種複雜的客觀現實背景。

　　正是有了這些個“法寶”，早在2012年，江蘇省公安廳就與南京理工大學共建實驗室，研究刑偵領域的人臉識別技術。

　　警察利用這套人臉識別技術，只要曾經錄入嫌疑犯的原始臉部數據，如信用卡、駕駛執照、護照、身份證等，便能在銀行、車站等公眾場合的監控裏迅速抓取人臉，完成匹配，從而定位嫌疑人，這在毒品跟蹤、反恐怖活動等監控中都有著巨大的應用價值。

　　整容、雙胞胎、外國人考驗刷臉技術

　　早在2013年7月，芬蘭一家創業公司就推出了“刷臉”支付——Uniqul支付系統；中科院重慶研究院的人臉識別移動支付App，也將在今年推出；馬雲在德國漢諾威IT博覽會上刷臉支付表演，更是讓産業界為之狂熱。

　　儘管專家對人臉識別技術信心滿滿，但是作為普通百姓的我們，還是對這項新技術有諸多疑問：刷照片能騙過電腦嗎？整容後還能認出來嗎？遇到雙胞胎怎麼辦？我看外國人都一個樣，電腦能分清楚嗎？

　　如果刷臉識別過程中，有人用照片矇騙攝像頭怎麼辦？李千目説，他們採用活體刷臉技術解決了這個問題。“當你刷臉時，系統會自動抓取你10—15秒內的視頻資訊，對現場的背景進行對比，對人臉局部及肢體的動作進行捕捉。新一代産品還會增加紅外感應，能感應到刷臉對象的體溫等。”

　　對於時下流行的整容技術，比如圓臉整成錐子臉、單眼皮的變成雙眼皮，電腦又該怎麼辦？李千目表示，局部整容不是特別明顯的，識別系統還是可以綜合人臉基本的五官比例、角度等特徵進行識別，但如果是臉形變化特別大的，識別起來確實有難度。

　　對於肉眼都很難識別的雙胞胎，刷臉識別的難度就更高了。李千目説，刷臉系統暫時還不能識別長相一致的雙胞胎。不過，只要採集到足夠多的人臉樣本，研究雙胞胎之間的相關特徵，讓電腦訓練、學習，未來也一定能有所突破。

　　而對於外國人的識別，同樣和經驗有關。我們之所以覺得外國人長得很像，分不清，那是因為見得太少了。一旦看多了，就會發現外國人之間的差別還是很大的。只要給人臉識別系統足夠多的外國人臉庫，系統就會自動分析、分類，那麼分辨外國人也是輕而易舉的事。

　　此外，目前這套人臉識別系統對處於成長變化中的人臉也有著很精準的判斷。

　　比如，身份證是10多年前辦的，照片上還是一幅孩子相，但是人的長相有一定穩定性，比如人的眼角、眼間距、鼻梁間的α值是不變的，因此人臉識別系統也能夠進行匹配。

　　“我們對身份證等長期照片進行匹配實驗，儘管照片內容與近期相比差異較大，比如發福、長鬍子、髮型等有所改變，但在正常的實驗環境中還是能達到97％的準確度。”李千目表示。

　　專家們稱，未來超級電腦將具備自行總結規則的學習能力，這將會大幅提升識別的準確率。南理工的科研團隊目前正在跟蹤該方向，研發新一代身份識別安全産品。