“看脸”的时代真的来了！不过，拼的不是颜值而是识别准确度。进入9月，刷脸新闻频频进入公众视野：北京某大学全部宿舍楼安装了人脸识别门禁系统；杭州一家餐厅可以刷脸支付了，整个过程不超过10秒……

人脸识别技术应用“爆发”，是否意味着证件?指纹识别等传统身份识别方式将被取代？有网友着急地问：胖了?瘦了怎么办？整容了怎么办？有人假扮自己怎么办？

这几年，人脸识别的应用场景已从线上运用逐步往线下拓展。北京有无人超市能刷脸进出，河南有机场能刷脸登机，厦门有酒店能刷脸入住……

△今年6月，南航在河南南阳机场启用人脸识别登机系统，乘客可以刷脸登机。

来自前瞻产业研究院的数据显示，2016年我国人脸识别行业市场规模已超过10亿元，预计到2021年将达到51亿元左右。

人脸识别技术的三大应用方向

据介绍，人脸识别技术主要有三大应用方向。一个应用场景是1：1认证，即证明人与证件信息是统一的，主要用于实名制验证。

其次是1：N认证，即判断某个人是否为特定群体中的一员，用于人员出入管理和城市安防等。重庆市某公安分局使用人像比对系统，在40个工作日内辨认出69名嫌疑人，相比人工效率提升200倍。

第三种是活体检测，以确保是真人在操作业务，进而做账户许可授权。人脸技术已经运用于全国50多家银行。中信银行的ATM和移动客户端可以远程身份认证，某证券可以远程开户，滴滴平台则可以查验驾驶者是否为注册司机。

人脸识别精度已有大幅飞跃

从上世纪60年代开始，科学家们涉足人脸识别的研究，不过准确率一直不高。过去数年，科学家将深度学习算法运用于人脸识别。2014年，香港中文大学研究团队开发的算法使机器识别准确率超过了人类。

据360公司副总裁-人工智能研究院院长颜水成介绍，通常人脸识别包含以下环节：相机或者专业设备先采集到图片，人脸检测技术定位图片中的人脸，然后从中再定位诸如眼角、鼻尖、嘴角、脸部轮廓线等特征点，进行包括光线补偿或者遮挡物剔除等校正。再用深度学习算法进行身份特征提取，跟数据库中的人脸特征做比对，以识别人脸身份。

“随着深度学习算法的采用，人脸识别精度相比5年前已有大幅飞跃。”颜水成说。

中国研发水平与国际发达水平基本同步 但整容幅度过大、双胞胎还难以识别

国家“千人计划”专家-西安交通大学电信学院特聘教授表示，人脸识别领域国际上有几个公认的测试集，测试结果名列前茅的团队名称会记录上网，中国科研人员占据半壁江山，不少准确度都超过99%。

尽管如此，该教授还表示，在测试集中得到的成绩，运用于现实中会大打折扣。在现实中人群样本更大，不同光线、姿态、分辨率等条件都可能给机器识别带来困难。

颜水成表示，双胞胎-整容前后等特殊情况下机器能否识别，要看具体情况。比如整容幅度过大，机器无法识别是有可能的。此外，脸部信息也会随着年龄增长而改变。如果到了机器无法识别的程度，使用者只需去系统更新脸部照片就可解决。

专家预测：未来身份查验趋势是“人证合一”

专家表示，相较指纹识别、虹膜识别等生物特征识别方式，人脸识别最大的优点在于“非接触性”，可以大大提升系统响应速度，同时避免指纹机器接触产生的卫生隐患。此外，“非配合、非侵入”式特征，意味着可以在不需要使用者配合的情况下采集到数据，有利于安防领域的应用。

“人脸识别会成为主要的身份识别手段，两三年内就可以大规模运用。”不过，未来身份查验的一个主流趋势是人证合一，即刷脸加证件，身份证还是会继续存在。

对于政府机关和银行机构而言，有很多建立在“亲见”和“本人到场”原则上的业务，也可能被远程办理所取代。比如身份证办理?银行开户、社保和公证业务等，如果可以在手机端验证身份，意味着老百姓就不用跑去现场办理了。

人脸识别技术还面临一些安全漏洞

目前通过一些特殊手段，比如用别人的照片等方式，都可能成功“骗”过人脸识别系统。对此，很多公司都加大了在“活体检测”上的技术投入，而在安全性要求较高的场景中，很多公司都会要求进行双重验证。

此外，人脸被采集也使得隐私泄露风险剧增。解决的方法是在采集到照片时进行“脱敏”处理，只提取照片特征，不保存照片本身。这不仅需要采集者自律，更需要在政府引导下建立起整个行业的统一标准，共同筑起保护用户隐私的行业堤坝。