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      人臉識別,這么容易就被騙?

      2017年03月24日 11:34:54 瀏覽量: 來源:新華每日電訊 作者:尹平平 孫楠

        人臉識別技術的應用在國內(nèi)日益廣泛。2016年10月12日,一名女孩在杭州云棲大會會場一展臺內(nèi)體驗

      “掃臉付”生物識別支付技術。該次杭州云棲大會由杭州市政府與阿里巴巴集團主辦。新華社資料照片

        人臉識別,這項幾年前還只是在科幻電影里才能看到的技術,已經(jīng)開始逐漸進入我們的生活了:現(xiàn)在手機上的支付寶等不少APP,登錄時都需要“人臉識別”;在銀行的自助終端機辦理一些簡單的業(yè)務,也需要“人臉識別”確認是否是本人操作;有些公司或寫字樓的門禁,已經(jīng)不再靠刷卡,而是靠“刷臉”;甚至連北京天壇公園的廁所取廁紙,都需要“人臉識別”,以便節(jié)約……

        這項新鮮的人工智能技術,在很多方面都讓人感覺到更方便并且更安全了:你可以猜出來或者竊取我的密碼,但這張臉是我自己的,你總偷不走吧?

        然而,不久前的“央視3·15”晚會卻提醒大家:并非如此。晚會現(xiàn)場,主持人僅用一張照片,而不是用自己的臉,對著鏡頭,就輕松進入了一個需要人臉識別認證才能登錄的APP。

        雖然目前的人臉識別通常需要操作者眨眼、張嘴或轉頭,以便證明是“活的人”而不是“死的照片”,可是通過一些P圖軟件,照片也能“活”起來,照片也能眨眼、張嘴或轉頭。甚至,就像“央視3·15”晚會時主持人操作的那樣,可以給自己換一張臉。而在晚會現(xiàn)場,這些通過P圖軟件處理過的“照片臉”或者“假臉”,都被現(xiàn)場演示的人臉識別系統(tǒng)一路綠燈地輕松放行。

        這令很多觀眾瞠目結舌。在微博、微信朋友圈等社交媒體上,不少人都表示“再也不敢信刷臉登錄了”,慶幸自己“幸虧還沒開通過刷臉支付的功能”,甚至還有人埋怨:“為什么不早說?干嘛非等3·15才爆出來?”

        “人臉識別”真的“笨”到連活人和照片都分不清嗎?它到底是更安全還是更危險呢?這項正在興起并開始廣泛應用的人工智能技術,我們到底是該接受,還是拒絕呢?記者帶著這些問題,采訪了人臉識別和互聯(lián)網(wǎng)安全領域的技術人員。

        怎么區(qū)分真人和假臉?

        很多人工智能技術,都是基于計算機系統(tǒng)的深度學習來實現(xiàn)的,人臉識別也不例外。

        人臉識別系統(tǒng)的深度學習,首先是對人臉進行逐層的特征分類,每一層都會對某種信息進行分類、優(yōu)化,然后將信息傳遞到下一層。比如,第一層可能會尋找簡單的邊線;第二層可能會尋找可以形成長方形或圓形等簡單形狀的邊線集合;第三層可能會識別眼睛和鼻子等特征……第五、第六層以后,神經(jīng)網(wǎng)絡會將這些特征結合在一起,讓機器可以根據(jù)訓練數(shù)據(jù)集,達到擁有自我學習的能力,最終掌握“人臉”的概念。

        深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)越多,它能表達的信息也就越復雜。目前,我國在人臉識別上的前沿技術團隊,已經(jīng)可以做到將人臉信息分為1000層以上的神經(jīng)網(wǎng)絡。而數(shù)據(jù)越多,人臉識別的效果就會越精確。

        早期的人臉識別系統(tǒng),之所以會把照片當成人臉,是因為它學習的“教材”就是照片。既然是從照片上學習到人臉的信息,自然就會把照片當成人臉。“因為它本身沒有太強的信息甄別能力。”360企業(yè)安全移動應用事業(yè)部總經(jīng)理趙剛向記者解釋道,“現(xiàn)存的許多人臉識別系統(tǒng)只是強調(diào)它的學習能力,它的分辨是基于你教授的內(nèi)容和信息,你教它什么,它就學習什么。”

        把照片當成大活人,這太危險了。因此,現(xiàn)在幾乎所有人臉識別系統(tǒng)要做的第一步,就是確認正在識別的對象,是一個人,而不是照片。所以要求你眨眼、張嘴或扭頭。簡言之,就是驗證“你”是“活的你”。這在業(yè)界被稱為“活體檢測”。接下來才是第二步:確定待驗證的人臉,與用戶此前預留在系統(tǒng)人臉數(shù)據(jù)庫中的人臉,是同一張人臉,即人臉的識別和比對。簡言之,就是驗證“活的你”是“數(shù)據(jù)庫中記載的你”。

        但就像“央視3·15”晚會上主持人演示的那樣,圖片處理軟件也可以讓照片“活”起來。面對這些“動圖”,我們用肉眼很容易就看出來了,可是號稱“人工智能”的人臉識別系統(tǒng),難道就“懵圈”了嗎?

      責任編輯:安佳璐 [網(wǎng)站糾錯]
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