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刷脸卡人脸识别普及离我们还有多远

阅览次数:479 次  发布日期: -0001-11-30

成都弱电公司讯:

近日,微软在官方网站推出了一款测试工具,据说通过辨认人脸可以猜测用户的情绪。目前可以辨认的情绪包括愤怒、厌恶、轻视、担心、高兴、中性、沮丧和惊讶。实际上,“人脸辨认”早就不是什么新鲜事。不过,要问人脸辨认的普及离我们还有多远?正如张靓颖所唱的一首歌曲—《这么近,那么远》。

人脸辨认成金融业“新宠”

人脸辨认作为当下互联网金融的一个热门应用,不仅获得了互联网巨头和金融机构的青睐,更加引发了竞相角逐。

其一,互联网大佬掀起人脸辨认应用热潮。今年3月,马云在德国IT和通信产业盛会CeBIT上,亲自向全球展示支付宝“刷脸”支付。与此同时,百度、腾讯等移动支付领域“大家”也都纷纷布局人脸辨认系统,腾讯首款互联网证券平台微证券将在微信钱包上首发,首推人脸辨认开户;而京东钱包提供刷脸解锁。

其二,多家银行开始试水“人脸辨认”。今年,招商银行首家推出了“ATM刷脸取款”业务。目前,仅招行成都总行设有10台刷脸取款ATM,但是取款的前提条件是到网点用传统的方式面签开卡。同时,为了最大程度地降低未知风险带来的损失,刷脸取款目前单日限额仅为3000元。据统计,国内至少已有6家银行开始试水“人脸辨认”。

其三,不少金融机构都推出成型产品。例如,平安普惠7月推出刷脸贷款产品“平安i贷”;8月中旬,微众银行带有“人脸辨认”功能的APP上线;互联网金融P2P平台众可贷也于9月5日上线了“人脸辨认技术”。

无疑,从互联网公司到金融机构,越来越多的基于人脸辨认技术应用的产品落地,使得消费加速步入人脸辨认时代。

从特殊领域涌向日常领域

从发展趋势上看,人脸辨认技术正在突破在反恐平安、调查取证、刑事侦查等军用和警用领域,开始在成都视频监控、金融系统发挥效应,并且涌向日常领域。

今年4月,成都推行“人脸辨认”领取养老金;哈尔滨公证处启用“人脸辨认仪”;成都车管所启用人脸辨认系统等等。而人脸辨认离我们最近的也许就是考勤系统了,上班不再打卡而是直接刷脸。

目前,国家863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出了专款资助人脸辨认的相关研究。在国家政策的支持和完善下,人脸辨认技术将会被推向更广阔的日常领域。不久的未来,机场、地铁、汽车站、火车站等更多生活服务领域也将会使用“人脸辨认系统”。

平安问题成普及绊脚石

之所以认定人脸辨认的普及离我们还很远,最大的掣肘就是“辨认误差引发的平安问题”。其中,最典型的事件当属近期备受关注的赵薇老公黄有龙被“刷脸”了。

据了解,黄有龙的司机冒充自己到公证处,通过人脸辨认技术办理了委托公证证明,委托另一人将房屋卖给了武某。如此,赵薇老公当头一棒,就这样成了“冤大头”,其背后隐藏的是人脸辨认技术的不成熟。

其一,生物辨认技术高于传统技术层面。人脸辨认技术的核心是生物辨认技术,可是无论从何种侧面来看,生物辨认技术相较于传统的“数字符号”密码等技术,复杂性与平安性都上了一个层面。

其二,人脸辨认技术受客观因素制约。以人脸辨认技术在ATM机上的应用为例,基于身份证数据库的照片,不仅辨认特征不足,而且辨认环境也不足。分歧视角、分歧光线下都会成为制约ATM机辨认的因素。此外,基于当前人工智能和人脸辨认技术,整容人群、化妆人群、双胞胎人群都会产生不小困扰。

其三,生物支付的成本非常高。为保证其数据库的使用,生物支付需要一个技术方面的改革。这项技术的使用需要更换现有的硬件和软件,这将是一笔巨大的花销,远远高于信用卡支付和手机支付。另外,把大众的DNA录入这个系统也会花费不少时间和金钱。

行业生态未成形

目前,“人脸辨认”没有统一的国家尺度和行业规定,整个行业处于鱼龙混杂的状态。尽管现在从事人脸辨认技术的公司遍地开花,但真正将基础理论、技术模块、产品、行业解决方案串成整个链条来做的基本没有

在另外行业,一家公司可能只需要做行业的一端。好比拥有产品只需把销售做好,把售后服务做好就可以了。但是,人脸辨认行业不行。原因主要源于以下两个方面:

一是发展速度很快。假如只做产品这一块,整个技术在6-8个月就会翻新,产品还没有面世就会随着技术的更新而被淘汰。

二是客户的定制化要求很多。好比客户安装一个智能摄像机,但客户可能要求把摄像机的位置装的高一些,或者装在顶棚上会比较美观。听起来很简朴,但实际上,这些都需要从整个理论上进行修改。因为摄像头的位置高了以后,整个人脸辨认的角度、光线等全都变了。因此,这就不是一个简朴的安装问题,而是整个理论和基础模块都得改的问题。

假如一个公司,只是只能开发技术或只生产产品或者只做解决方案,碰到这种简朴的要求,就不能帮客户实现,而且在后期维护上还会出现更多的问题。所以人脸辨认企业必须要有自主的核心技术和对全产业链条的把握。

即便人脸辨认技术的各种应用都已经上线,优势也非常明显,在行业生态未成形的前提下,在为彻底平安隐患之前,人脸辨认距离真正意义上的普及还很远,并且任重道远。

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