文｜馬 迪

歡迎來到“看臉”時代

文｜馬 迪

如何證明你是你？當然是看臉。

2017年11月3日，第一批蘋果iPhone X如期上市。該款手機從解鎖到付款，全靠刷臉，徹底拋棄了實體HOME鍵以及使用指紋的Touch ID。就像指紋識別剛登上iPhone時一樣，人們問的最多的問題仍舊是那兩個：好用嗎？安全嗎？

除了臉，指紋、掌紋、虹膜、視網膜、聲音、體形、個人習慣（如動作和簽名）等等，都是讓每一個人與眾不同的生物特征。其中，人臉識別的最大優(yōu)勢在于其自然性?？茖W家早已知道，嬰兒喜歡看臉勝過看任何其他事物，因為這是我們辨認同類的首選方式，也是人身上最靠譜的生物特征。其實，不只是人天生愛看臉，其他動物在很大程度上也通過臉部特征來辨認人。因此，研究自動化的面部識別技術實在是再自然不過的事。

事實上，面部識別也的確并不是什么新的技術，相關研究始于20世紀60年代，之后隨著計算機技術和光學成像技術的發(fā)展逐步提高，90年代后期進入初級的應用階段。廣義的面部識別實際包括人臉定位、圖像采集、識別預處理、身份確認以及身份查找等一系列環(huán)節(jié)。在人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、圖像處理等多種技術突飛猛進的今天，面部識別終于“飛入尋常百姓家”。

這個系統(tǒng)成功的關鍵在于是否擁有尖端的核心算法：識別率和識別速度缺一不可。事實上，人臉的成像很不穩(wěn)定，不同的表情、環(huán)境，不同的拍攝姿勢、角度，以及多種多樣的遮蓋物都會影響我們“看臉”。之前已經有好幾款手機宣稱使用面部識別，卻被照片騙了過去—IPhone X的“刷臉”和其他產品有什么不同？

iPhone X的黑科技就是：把人臉作為一個三維的對象而不是單純一張照片來識別。

Face ID采用的是RGBD相機，也就是所謂的深度相機—除了普通相機能夠記錄的紅、綠、藍信息之外，還能記錄深度信息。當臉部靠近 iPhone X時，被近距離傳感器感應到，并發(fā)出信號啟動泛光感應元件。泛光感應元件發(fā)射出紅外光投射在物體表面，再由紅外（深度）攝像頭接收這些反射的信息，傳送到A11處理器。經由人工智能的計算判斷為臉部后，啟動點狀投射儀將約3萬個光點投射到使用者的臉部，繪制一幅三維臉譜，最后比對臉部特征辨識是否為使用者本人。

流程講得很復雜，但據使用者反映，整個解鎖過程耗時1-2秒，而且無需按鍵，只要正視手機即可，整體感受還是很方便的。至于準確度，蘋果在 iPhone X 發(fā)布會上表示：Touch ID被破解的概率是五萬分之一，同樣情況下Face ID被破解的概率則是百萬分之一。

然而歷史總會重演。就像人們熱衷挑戰(zhàn)iPhone 5s的Touch ID一樣，無數人對Face ID摩拳擦掌躍躍欲試。一時間，用特效化妝、3D面具成功破解面部識別的新聞屢見不鮮，雙胞胎或者兄弟姐妹能解鎖對方手機的事也時有耳聞。這是否意味著面部識別就是不安全的呢？

人臉不像指紋那樣獨一無二。所有的人臉的結構都相似，甚至五官的結構外形都很相似，不同個體之間的區(qū)別不大。就像西方人分不清亞洲人的長相一樣，如果美國的AI學習神經網絡所用的訓練都是西方面孔，那么最終形成的系統(tǒng)也不能很好地區(qū)分亞洲人。但好消息是，以深度學習為基礎的現代面部識別技術，可以不斷地訓練、學會、完善自己。這個過程并不是在你小小的手機上，而是在遙遠的開發(fā)者服務器上，花費數天甚至數周才能完成。手機在不斷的更新中將變得越來越聰明，同時又不會占用大量資源。

Face ID可能會打開一扇新的大門。當然了，你可能擔心面部識別數據會泄露出去，根據官方說法，面部識別數據是Hash過的—扔掉了大量無效信息（對人眼有用的信息，對AI來講可能毫無意義，反之亦然），即便是面部識別專家也不能將一個人的臉部數據還原成清晰的真實圖像，所以大可不用擔心。

細想起來，在需要“實名制”和“驗明正身”的地方，比如公共安全、機場、車站、考試、各種活動或會議的快速簽到等領域，都可以用自動面部識別技術來代替人工核驗步驟。而在私人場合，面部識別主要用來解鎖，幾乎任何有“門”和“鎖”的地方都可以“刷臉”—識別只需一秒，還永遠丟不了，真是想想都很方便。同時，這些系統(tǒng)的安裝會使研發(fā)機構獲得更大規(guī)模的訓練數據和更為豐富的實戰(zhàn)經驗，帶來識別率的不斷上升，形成“越用越準、越準越用”的良性循環(huán)。

可能再過不久，指紋識別就要被丟進垃圾箱了。對此我堅信不疑。