人脸识别越来越快,但它安全吗?

2019年01月11日 科技前沿 150 views

随着越来越多领域开始应用人脸识别技术,人们对人脸识别的兴趣增加了不少。说到手机解锁,手机厂商们很早就以人脸识别作为卖点了,而且人脸识别的智能产品也有不少。

但因为手机行业的发展问题,人脸识别似乎还有更多的不确定因素。

苹果普及面部识别技术

2017年10月3日,苹果正式发布号称“十周年纪念款”的iPhone X。从今天的视角来看,我们可以对它的“历史地位”有着各种各样不同角度的评价。

但有一点,不得不说确实是iPhone X给整个业界做出的一大贡献:那就是它的确大大地加速了面部识别技术在智能手机业界的普及。

请注意,机哥说的是“普及”——毕竟,面部识别技术并不是苹果首创,隔壁的谷歌早在2011年就已经在安卓4.0系统里加入了基于前置摄像头的面部识别功能,比苹果不知道早到哪里去了。

当然,谷歌安卓的原生面部识别方案非常之low。它的工作原理仅仅是识别人脸五官的“定位特征点(比如两只眼睛的瞳距、鼻尖到眉头中心的距离等等)”,它也曾经在自家的发布会上接连出错,后来甚至还被证明可以被照片解锁,但这架不住谷歌的人脸识别有一个巨大的优势:

便宜!

当然啦,得益于摄像头技术和AI算法的进步,2017年、乃至2018年的摄像头面部识别多少还是要比2011年的初代要好很多的。至少识别速度用起来感觉是很快了,但安全性呢?

人脸识别的原理是什么呢?

咱们先不急着讨论安全性,机哥和大家聊一下,人脸识别的原理是什么呢?

传统人脸识别有这么几个过程:

首先,检测。确实这是个人(这可不是废话)

甚至从复杂场景中识别出这是人还是动物!

其次,定位脸部特征。说白了就是对脸进行定位,比如你的眼间距是多少,嘴巴有多宽。

这就像美颜软件套用美妆效果差不多,需要知道脸的特征,才能正确给你画眼妆,画眼影,上口红。

然后将这些特征转化机器能理解的数据并且储存。

再者,则是识别。通过比对人脸数据,确定你就是你,万里挑一。

整套算法大概就是,输入一串运算得出一个结果,然后你的数学老师再来给你答案。

面部识别到底多安全?

那面部识别到底有多安全呢?根据数据表明,相比指纹识别,面部ID要安全50倍。为了证明其可靠性,苹果曾在发布会展示了,由好莱坞团队制作的非常逼真的面具。

经过测试,即使是这些面具,也无法破解Face ID(看着怪吓人的,让机哥想起了权力游戏里的无面者)

在iPhone X发布后,全世界仿佛都沉浸在挑战Face ID的乐趣,的确也能看到部分破解的新闻,但大多数都是误导性的新闻。

两台手机识别出来两个人

再比如小米8透明探索版,也是结构光技术,构造也和iPhone X一样,不同的是,小米采用编码结构光方案,苹果使用的是散斑方案。

有什么区别呢,编码对面部的覆盖更广更平均,而散斑具有随机性,每台手机的投影点都不一样。因此你在不同的iPhone中存储的面部数据都不一样。

简单理解就是,你在两台手机自拍都是一样的,但是一旦识别人脸的时候,这台手机和那台手机眼中的你是两个人。

所以,编码方案数据由于相对固定,更容易遭到破解。

人脸识别四大特征

机哥总结了一下人脸识别的四大特征:

1、几何特征:从面部点之间的距离和比率作为特征,识别速度快,内存要求比较小,对于光照敏感度降低。

2、基于模型特征:根据不同特征状态所具有概率不同而提取人脸图像特征。

3、基于统计特征:将人脸图像视为随机向量,并用统计方法辨别不同人脸特征模式,比较典型的有特征脸、独立成分分析、奇异值分解等。

4、基于神经网络特征:利用大量神经单元对人脸图像特征进行联想存储和记忆,根据不同神经单元状态的概率实现对人脸图像准确识别。

面部识别将成为下一个消费终端

此前小米科技宣布小米人脸检测团队研发的新算法在FDDB人脸检测准确率全球排名第一。紧随其后,百度、腾讯、360等国内互联网大咖们也纷纷建立人脸检测算法团队,积极参与平台的评测。除此之外,苹果、三星、华为、Facebook、谷歌等终端大巨头也争先加入人脸识别这一块领域当中。

与以往证件识别的火热一样,想必未来应用场景不断增加的情况下,面部识别功能极大可能成为下一个消费终端大方向。

有句话说得好,尽管火灾的发生概率是百万分之一,但是每个城市都不应该缺少消防员。同理,手机厂商也应该恪守我们隐私的最后一道防线。既然做了人脸识别这个解锁方式,就该竭尽全力保证它的安全,而不是只会吹嘘谁的速度更快,这种销量至上的思维,注定走不长久。

对于面部识别,各位小伙伴还有什么新的看法呢?欢迎下方留言板讨论。

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