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大洋網訊 人臉識別是計算機感知世界的入口！去年，“財富”全球論壇上和廣州馬拉松賽事中，讓人臉識別技術一度成為炙手可熱的話題；今年，廣州地鐵將實現人臉無感支付、“校園一臉通”在廣州高校鋪開。人臉識別的背後是大數據的對比和算法數據的支撐，未來每一次刷臉，機器都在學習。隨著各路資本的介入，中國在人工智能實用化的發展上已明顯快於美國。
酷！兩油煙處理機價格個站點將試運營人臉識別安檢機
“去年，我跑瞭三個馬拉松，還第一次嘗試刷臉領裝備”，去年跑完“廣馬”的馬拉松愛好者周先生如此告訴記者。去年，廣馬組委會采取瞭更為嚴格的人臉識別系統，領取競賽物品。“在刷臉檢驗機前，先拿著身份證放置在屏幕下方的卡槽區，核對身份信息後，屏幕上顯示一個框，提醒將人臉‘擺放’在框當中，匹配成功就能去領取物品，十幾秒就完成瞭整個過程，酷極瞭！”周先生說。
廣馬“刷臉”隻是開端，住在“智慧之城”的廣州市民今年將可以“刷臉”進地鐵。是什麼支撐著我們的“刷臉”生活？日前，記者在廣州地鐵集團和佳都數據合作打造的智能安檢技術實驗室中看到，一臺人臉識別安檢機和一臺人臉無感支付的地鐵閘機正在測試。
人臉識別安檢機前，工作人員扮作乘客，隻見他望瞭一下前方，將銀聯卡、羊城通或AFC雲卡放在閘機的感應區內，隨著“嘀——”一聲響，閘機便會開啟，而且通過安檢門的同時，通過“雲”支付完成瞭地鐵費用的扣取。事實上，這也揭開瞭分類安檢人臉識別進閘技術的神秘面紗——通過現場安檢機攝像頭抓拍的人臉，與已實名認證的乘客人臉特征的大數據庫進行對比，配對成功後可快油煙靜電機速完成安檢進站乘坐地鐵。這臺機器就是利用瞭目前最先進的人臉識別分類安檢技術。
佳都數據副總經理幸永紅進一步介紹，人臉識別安檢機通過專傢論證及與相關部門驗收實驗成果後就能正式投入商用。“最快2018年春節前在兩個廣州地鐵站點試運營。”而且這種人臉識別進閘技術可進行自動級別分類，假如你是屬於信用級別較高的，就無需將身上所有物品都過安檢。這樣，就能大大縮減目前廣州地鐵安檢的時間，避免坐地鐵都要排長隊的煩惱。
人臉無感支付閘機更是一臺具“科技感”的設備，屆時連手機都不用拿出來，隻需在閘機前掃臉入站，出站時再掃一下，系統確認後就可以從手機、銀行上扣款。“但是由於人臉無感支付是屬於1：N的比對技術，因此還需要進一步實驗論證。我們爭取今年能投入廣州地鐵試商用。”幸永紅告訴記者。也就是說，今年，市民不用帶錢包、羊城通、銀行卡、智能手表，僅靠一張臉，在“鏡頭前”刷一下，就能搭地鐵啦！
更廣闊的場景：未來身份證？
除瞭安防、銀行金融外，從目前到未來一段時間內，在零售、酒店、個人娛樂、教育等多個場景領域內，人臉識別的AI人工智能場景充滿想象力！
近日，記者在位於廣州剛成立的雲從科技視覺圖像創新研發中心看到一系列充滿科技感並酷似科幻電影的人臉識別場景。記者首先被一臺“人臉識別自動售賣機”吸引，隻要事先綁定一張銀行卡，點擊機器屏幕上的商品，如一瓶礦泉水，再將自己的臉對準刷臉區域，約3~5秒，機器自動識別，礦泉水就從自動售賣機出來瞭，同時，你就會收到銀行卡扣費的信息。目前，這臺機器已與建設銀行合作，並且在廣州大學城“露臉”。
“一張臉”除瞭能夠隨時隨地買一瓶礦泉水，在校園生活中更是一張獨有的身份ID：首先將個人信息在App上註冊，並將臉部等信息錄入。之後就能在校園裡“暢通無阻”——去“刷”臉坐大巴、“刷”臉吃飯、“刷”臉去圖書館借書……以後，你不用掏出手機、銀行卡，甚至學生卡都可以靜靜地“躺”在宿舍瞭。
這些場景離我們已經不遠瞭，根據雲從科技介紹，這一整套的“校園一臉通”將逐漸在廣州大學城不同高校中鋪開。
近日，國傢發改委公佈《2018年“互聯網+”、人工智能創新發展和數字經濟試點重大工程支持項目名單》，在2017年“互聯網+”重大工程的基礎上增加瞭人工智能、數字經濟兩個新分類，明確依托雲從科技建設人臉識別產業化及應用項目，廣州雲從科技也成為計算機視覺頭部企業中唯一入選的企業。
事實上，雲從科技是國內人臉識別領域“四大獨角獸”企業之一，自2015年在廣州註冊成立以來，已將其人臉識別技術成果運用到全國50多個樞紐機場、70多傢銀行。日前，位於廣州南沙的雲從科技人工智能視覺圖像創新研發中心正式啟用。雲從科技戰略規劃部總監姚志強表示，選擇在南沙建立這個創新研發中心主要是看重“廣州本地的創新”性，未來在這裡除瞭金融、安防等傳統人臉識別應用方案外，更瞄準教育等多場景多領域的人臉識別等人工智能場景研發。
另外，據瞭解，未來騰訊的酒店無證入住系統就是通過“互聯網+”技術與警務手段結合，利用人臉識別、活體檢測和大數據技術等實現的旅業管理系統。無獨有偶，早前，阿裡也推出瞭刷臉住店的概念場景——在智慧酒店，用戶隻要有支付寶即可刷臉入住。
揭秘：
刷臉背後是“神經網絡”在學習
“來，看一看鏡頭”，看似簡單的人臉識別，事實上，後面是一整套復雜的算法+龐大的數據采集+深度的神經網絡學習+精密的計算機硬件設備……“當前的人臉識別技術是依賴於深度神經網絡學習”。姚志強告訴記者，兩三年前的人臉識別更多是依靠“人為假定”，機器是根據我們的經驗去采集人臉數據，因此會強調要拍攝人臉上的多少個點；但是現在的人臉識別已沒有瞭“點”的概念，因為是通過深度神經網絡學習，是遞進式的，也就是所謂的人工智能。
中科院計算所教授、中科視拓董事長兼CTO山世光在接受媒體采訪時表示，過去幾年深度學習對人臉識別的沖擊，遠遠超越瞭ImageNet對圖像識別的影響。
從人臉識別過安檢、到手機開鎖、無人商店等，線下應用場景越來越豐富，也得益於人臉識別、大數據、神經網絡學習等人工智能的不斷地進步。
上文提及的即將投入商用的廣州地鐵人臉識別安檢閘機，整個系統的運作背後不單是采用瞭雲從的算法，還有龐大的數據作為支撐。幸永紅表示，目前解決方案都是采用雲從科技的算法，還需與廣州地鐵共同推進通過人臉識別技術與後臺處理的能力，建立一個註冊用戶的數據庫，之後與公安部門進行交互，將人群先進行一定的信用級別分類。分類後，當你過安檢時，通過人臉識別等進行生物比對後認證，根據級別不同，區分是否要身上所有物品進行安檢。
這個智能安檢方案裡面包含瞭人臉生物特征匹配、後臺神經網絡學習、提升速度算法等多種人工智能方面的技術”。早在2015年，佳都科技與雲從科技聯手展開人臉識別技術的深入應用。
面具騙不瞭“刷臉”技術
除非是同卵雙胞胎……
科技是沒有完美，人臉識別技術的安全性一直是外界關註的焦點，畢竟是捆綁瞭用戶的銀行卡、手機支付……根據最新的業界數據顯示，人臉識別技術識別率已達到99.8%。“1：1比對”的人臉識別技術早已成熟。佳都數據創始人譚寧告訴記者。而且，除瞭1：1比對外，活體檢驗方面也相當成熟。也就是說，你拿著別人的照片或者是佩戴面具都無法通過計算機的檢測。
一般情況下，目前在銀行的人臉識別設備都具備兩個攝像頭，一個是采集紅外，一個采集正常光。紅外光就是檢驗對方是否是活體，後者是對人臉的外形的檢測，這就防止有不法分子佩戴面具進行詐騙。
然而，業界下一步的方向是1：N比對和M:N比對人臉識別技術。所謂1：N人臉比對，即從N張臉中找出1個目標。該技術在整個行業仍在探討中，目前是需要人為參加與幹預。1：N人臉對比多用於打拐、無感支付、曝光闖紅燈等。M：N則是通過計算機對場景內所有人進行面部識別並與人像數據庫進行比對的過程。
“1：N人臉無感支付目前在業界仍是一個議題，就是因為隻要存在1%的錯誤可能性，也就意味著1000萬人就有10萬人被誤扣款。”譚寧如此說道。蘋果技術人員在接受記者采訪時表示，目前人臉識別技術尚未“完美”，存在同卵雙胞胎無法識別的可能性。但是網絡神經的優勢是能深度學習，比如蘋果的臉部ID，機主每一次“刷臉”的過程都是“神經”的一次學習。
中國：人工智能實用化已快於美國
強大的市場前景吸引瞭眾多的資本進入角逐，從2015年開始，人臉識別作為AI人工智能領域中最接近落地的分支，開始形成“風口”。經過近三年時間的發展，我國人臉識別領域已包括安防、金融、醫療、互聯網、智慧城市等方面。國內互聯網三大巨頭阿裡巴巴、騰訊、百度，開始在這方面排兵佈陣。值得留意的是，近日，谷歌借AI人工智能重返中國市場。其中，統領其大局的兩位“主帥”，是在全球計算機視覺領域中有名的科學傢。
與做計算機視覺起傢的人臉識別企業不同，互聯網巨頭們除瞭自建實驗室、投資AI企業外，最“拿手”的是利用本身已擁有的龐大用戶量和數據。
中國智慧物聯網公司G7總裁馬喆人表示：“當下社會已經是全球連接的，任何有顛覆性的技術會想方設法實現應用落地。人工智能就是算法加數據以及算法加場景。未來大傢掌握的算法是一致的，最終誰產生的價值大，在於哪個市場上產生的數據多。所以從人口和社會的數據層面來看，我覺得中國的數據會遠超美國，它對人工智能市場有更大的價值。”
線性資本創始合夥人王準表示，雖然在人工智能算法的原創性上，學術更為發達的美國要比中國走得更前沿，但由於美國移動互聯網普及速度和運用量遠不及中國，因此，中國在人工智能實用化的發展上顯然已經快於美國。
正如業界常說的一句話，AI落地才能實現價值。
廣報記者文靜、駱昌威
[ 編輯： 韋馨堯 ]
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