人民日報解碼人臉識別技術“刷臉”滲透你我生

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熟知科技史的人都知道，包括計算機，互聯網和智能手機在內，任何革命性技術的最初應用場景，基本都發生在軍工，政府和醫療等特定領域，等到技術發展成熟后，再演變為大眾產品——但不知你是否察覺，最近幾年，拜深度學習算法和大數據所賜，技術成熟度的飛速進化，讓很多AI技術向大眾轉變的過程非常短暫，譬如人臉識別。 最近《人民日報》一篇文章就指出：“如今，從考勤、購物，到坐飛機、住酒店，乃至領養老金，靠‘臉’吃飯辦事不再是玩笑……人臉識別正大規模走出實驗室，走入各行各業，方便了生活、降低了成本、提高了效率，也因此逐漸成為人們日常生活中的‘標配’?！? 其實這并不難理解，對于人臉識別這種與安全息息相關的新技術物種，大眾接受度有多快，很大程度上取決于應用場景的建立有多熟悉，而就像當年指紋識別的普及過程一樣，受益于蘋果等手機廠商不錯的市場教育工作，在很短時間內，人臉識別是一種更迅捷、安全，甚至更酷的識別方式，就已被大眾高度認知。如今，無論在公共領域還是個人范疇，人臉識別都已被視作理所當然的一部分。 然而，與這種大眾認知不匹配的是，工業時代強烈的追趕者身份，讓很多人忽略了一點：在人臉識別領域，中國其實已經躋身第一梯隊。 近日，國際權威市場洞察報告Gen Market Insights發布《全球人臉識別設備市場研究報告》稱：中國2017年人臉識別產值占據全世界29．29％的市場份額，2023年將達到44．59％。來自艾媒咨詢的數據同樣顯示：2017年中國計算機視覺市場規模為68億元，預計2020年市場規模達到780億元，年均復合增長率達125．5％。 更重要的是，中國在人臉識別賽道上的主角光環，不僅體現在市場份額上（你當然可以說它是人口紅利的一部分），還包括技術本身：像百度這樣的中國公司，就曾憑借人臉檢測深度學習算法PyramidBox，在世界權威的人臉檢測公開評測集WIDER FACE 的「Easy」、「Medium」和「Hard」三項評測子集中均榮膺榜首，刷新業內最好成績；不僅如此，翻閱關于人臉識別的科技資訊，在各種不同緯度，不同衡量標準的國際排名中，你都能頻繁看到中國企業的身影。 人們不禁要問，這一切是怎么發生的？ 答案其實很簡單，中國在人臉識別——以及整個人工智能領域第一梯隊的地位，源于中國科技企業持續的技術投入，以及豐富的場景擴散能力。 身份識別的下一幕 先來簡單了解一下這項技術。 事實上，自從人類闊步邁向信息文明，與機器開始親密接觸，就已深知身份識別的重要，發明了各種身份認證方式——而時至今日，沒人會否認，身份識別的下一幕將由生物特征識別替代，在這其中，由于技術成熟度和成本等綜合原因，人臉識別將是最先大規模落地的生物識別技術。 而也因如此，許多人低估了這項技術的難度，其實對于“他者”而言（無論是AI還是可能存在的異星文明），人類臉部結構具有極高的相似性，我們自己覺得不難（臉盲甚至是一種癥），是由于大腦上百萬年前就進化出超強的人臉識別能力，其中涉及的神經系統過程非常復雜。去年底，國際知名期刊《細胞》揭示出人臉識別的具體神經元過程：識別過程中，大腦能意識到一些關鍵維度，而識別一張臉大約需要幾十個維度，每個“臉細胞”大約會編碼6個維度的若干參數，最終對一張臉不同特征的參數組合進行整合。 這意味著，對于機器而言，人臉識別并不容易，必須將人類一瞬之間的本能反應，轉變為真實的數據分析過程——好在經過產業界不懈努力，結果令人滿意，以百度為例，與人腦識別過程相似，其人臉識別技術可根據人臉面部的72個特征點識別多種人臉屬性（如性別，年齡，表情等），組合成一個完整的面部表情網，識別每個人的表情和相貌特征，再與已有的人臉數據庫進行一對多的人臉檢索，最終應用于身份識別和驗證等多種場景。