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[导读] 在智能手机领域,检测目标、分类图像和识别人脸的应用程序已经不再是新鲜事了。 自从去年iPhone X的人脸识别功能Face ID推出以后,不少用户都表示不想从Face ID面部识别系统回

在智能手机领域,检测目标、分类图像和识别人脸的应用程序已经不再是新鲜事了。

自从去年iPhone X的人脸识别功能Face ID推出以后,不少用户都表示不想从Face ID面部识别系统回到Touch ID指纹识别系统,而且他们还迫不及待地希望其他设备也采用Face ID面部识别系统。如今,这个愿望也即将要实现了。

苹果新发布的专利表明,该公司已经开始探索在Mac计算机上使用面部识别进行用户识别的可能性已有几年了。根据这项专利的描述,Mac电脑可以让你自动登录。即使Mac电脑处于睡眠模式,当你走近它的时候,它会自动识别认证并唤醒电脑。

就如当年iPhone推出的Touch ID以后所开创的消费者移动性的趋势,在Face ID推出以后不少手机品牌也开始加入人脸识别系统。其中当然就有一直要与iPhone争高下的华为了。

华为对面部识别的新尝试在华为V10的发布会上亮相,其中指出了一种结合红外线和投影仪等功能的技术,可以创建用户脸部的3D图像。据华为称,其技术将在10秒内获得30万点。这是iPhone X捕获的点数的10倍。但当时这一项技术还没被应用到华为的任何一款手机中。而今年3月华为Mate 10系列在系统更新以后,终于迎来了3D人脸识别功能。

相较于3D人脸识别的技术复杂,成本较高,不少主打性价比但又想跟上发展的手机品牌更倾向于几乎能做到零成本的2D人脸识别技术。之所以说手机2D人脸识别的几乎零成本,是因为现在多摄像头已成为手机的标配,通过内置人脸识别算法,不用新增其它硬件就可基于标配的手机摄像头实现2D人脸识别功能。

相信不久以后,人脸识别系统将存在于每一部智能手机中。根据Counterpoint的Component Tracker的估计,到2020年将有超过10亿部智能手机出现面部识别技术。

但是无处不在并不代表这个系统就是完美的。大多数人脸识别系统使用的基础机器学习模型——卷积神经网络要么速度较慢,要么不够准确。不过,相信不久之后这个问题也将得到很好的解决。

目前,谷歌的研究人员已经开发出一种人工智能(AI)模型选择方法,以达到创纪录的速度和精度。在最新的论文和博客文章中,谷歌团队描述了新的自动化系统MnasNet,它从候选列表中识别出理想的神经架构,结合强化学习来考虑移动速度限制。利用这个系统,手机面部识别达到创纪录的速度和精度。

不过话说回来,人脸识别在手机中的应用就只是解锁?

一直很好奇那些拍照软件是如何将萌萌的兔耳朵准确地“戴在”头上而不是在嘴巴上的。其实这就是一种人脸识别呀。只不过这是一种简单的人脸识别系统。通过人脸检测、人脸追踪、关键点检测技术,让 app 可以精确定位人脸当中需要美化的部分。

说起拍美照,有怎么可能不提专门为拍照而生的美图手机呢。现在美图手机也开始玩起了人脸识别了。当然,一款专业拍美照的手机又怎么会只将它用于解锁上呢。

在去年发布的美图M8就继续展现了美图手机的拍照黑科技。普通人脸识别只能识别性别、年龄、五官。而美图M8除了能够识别这些基础信息外,还可多维度识别半身、轮廓、自拍时的脸部光线等,并深度分析肤色、头发等信息。简而言之,美图M8的人工智能对脸部和身体信息的识别更多也更准确。在人像识别之后,人工智能会给出针对性的美化方案。

除此之外,人脸识别还有一个为人熟知的应用那就是支付宝的刷脸支付了。

早在2015年马云就在CbBIT现场首秀了支付宝人脸识别支付。到了2017年,依托阿里生态圈既有优势,刷脸支付登陆支付宝账户,在杭州万象城的肯德基K PRO刷脸支付体验餐厅就可以体验一把“靠脸吃饭”的感觉。

其实人脸识别的到来,特别在刷脸支付上的应用还是让不少人有所抗拒,觉得不安全。有的用户认为,如此一来人脸其实就相当于一个行走的密码,想要获得一个人的脸,翻翻朋友圈就会得到各种表情、各种状态的脸,也就是密码。其实并不然。

如今的移动互联网至少建立了双重验证机制,一重是密码认证,一重是对用户手否拥有设备认证。在加上了人脸识别以后的系统就如指纹识别一样可以让用户免于输入密码和验证码,但并不是仅凭人脸就能获取信息的。

双重验证机制下,如果真有黑客想要进行盗窃,其就算拿到了人脸、指纹也无用武之地,其依然需要获得“账号+密码+绑定手机的短信验证”的三重截取,难度极高。另外,即使有普通小偷偷取了用户手机,但是由于小偷不知道用户是谁,因此人脸识别解锁相比数字解锁来说还更加安全。再说了,一般的面部支付所运用的是3D人脸识别系统,要想破解系统可不是什么易事。

就拿iPhone X 来说,iPhone X运用的是3D结构光技术。它的红外线扫描系统TrueDepth能将30,000个不可见光点网格投射到用户的脸上,当用户转动头部的时候,iPhone的红外摄像头将会精确捕捉网格的扭曲率从而绘制确定用户的3D脸型,苹果认为这样的人脸识别3D扫描技术能够最大化的保障用户的安全需求。

首款支持3D人脸支付的安卓手机——OPPO新发布的旗舰机型OPPO Find X也开始应用3D结构光技术,实现更加安全更加高效的解锁体验,3D结构光技术在3D人脸支付上能够实现百万分之一的识别精度,人脸识别维度达到了2048维,安全性是指纹识别的20倍。

人脸识别技术的不断发展,使用的场景越来越广这就表明了人脸识别已经是大势所趋。与其对此抱有怀疑的心理倒不如多去发现人脸识别给生活带来的便利与乐趣。

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