欢迎来到“看脸”时代

文｜马 迪

欢迎来到“看脸”时代

文｜马 迪

如何证明你是你？当然是看脸。

2017年11月3日，第一批苹果iPhone X如期上市。该款手机从解锁到付款，全靠刷脸，彻底抛弃了实体HOME键以及使用指纹的Touch ID。就像指纹识别刚登上iPhone时一样，人们问的最多的问题仍旧是那两个：好用吗？安全吗？

除了脸，指纹、掌纹、虹膜、视网膜、声音、体形、个人习惯（如动作和签名）等等，都是让每一个人与众不同的生物特征。其中，人脸识别的最大优势在于其自然性。科学家早已知道，婴儿喜欢看脸胜过看任何其他事物，因为这是我们辨认同类的首选方式，也是人身上最靠谱的生物特征。其实，不只是人天生爱看脸，其他动物在很大程度上也通过脸部特征来辨认人。因此，研究自动化的面部识别技术实在是再自然不过的事。

事实上，面部识别也的确并不是什么新的技术，相关研究始于20世纪60年代，之后随着计算机技术和光学成像技术的发展逐步提高，90年代后期进入初级的应用阶段。广义的面部识别实际包括人脸定位、图像采集、识别预处理、身份确认以及身份查找等一系列环节。在人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、图像处理等多种技术突飞猛进的今天，面部识别终于“飞入寻常百姓家”。

这个系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法：识别率和识别速度缺一不可。事实上，人脸的成像很不稳定，不同的表情、环境，不同的拍摄姿势、角度，以及多种多样的遮盖物都会影响我们“看脸”。之前已经有好几款手机宣称使用面部识别，却被照片骗了过去—IPhone X的“刷脸”和其他产品有什么不同？

iPhone X的黑科技就是：把人脸作为一个三维的对象而不是单纯一张照片来识别。

Face ID采用的是RGBD相机，也就是所谓的深度相机—除了普通相机能够记录的红、绿、蓝信息之外，还能记录深度信息。当脸部靠近 iPhone X时，被近距离传感器感应到，并发出信号启动泛光感应元件。泛光感应元件发射出红外光投射在物体表面，再由红外（深度）摄像头接收这些反射的信息，传送到A11处理器。经由人工智能的计算判断为脸部后，启动点状投射仪将约3万个光点投射到使用者的脸部，绘制一幅三维脸谱，最后比对脸部特征辨识是否为使用者本人。

流程讲得很复杂，但据使用者反映，整个解锁过程耗时1-2秒，而且无需按键，只要正视手机即可，整体感受还是很方便的。至于准确度，苹果在 iPhone X 发布会上表示：Touch ID被破解的概率是五万分之一，同样情况下Face ID被破解的概率则是百万分之一。

然而历史总会重演。就像人们热衷挑战iPhone 5s的Touch ID一样，无数人对Face ID摩拳擦掌跃跃欲试。一时间，用特效化妆、3D面具成功破解面部识别的新闻屡见不鲜，双胞胎或者兄弟姐妹能解锁对方手机的事也时有耳闻。这是否意味着面部识别就是不安全的呢？

人脸不像指纹那样独一无二。所有的人脸的结构都相似，甚至五官的结构外形都很相似，不同个体之间的区别不大。就像西方人分不清亚洲人的长相一样，如果美国的AI学习神经网络所用的训练都是西方面孔，那么最终形成的系统也不能很好地区分亚洲人。但好消息是，以深度学习为基础的现代面部识别技术，可以不断地训练、学会、完善自己。这个过程并不是在你小小的手机上，而是在遥远的开发者服务器上，花费数天甚至数周才能完成。手机在不断的更新中将变得越来越聪明，同时又不会占用大量资源。

Face ID可能会打开一扇新的大门。当然了，你可能担心面部识别数据会泄露出去，根据官方说法，面部识别数据是Hash过的—扔掉了大量无效信息（对人眼有用的信息，对AI来讲可能毫无意义，反之亦然），即便是面部识别专家也不能将一个人的脸部数据还原成清晰的真实图像，所以大可不用担心。

细想起来，在需要“实名制”和“验明正身”的地方，比如公共安全、机场、车站、考试、各种活动或会议的快速签到等领域，都可以用自动面部识别技术来代替人工核验步骤。而在私人场合，面部识别主要用来解锁，几乎任何有“门”和“锁”的地方都可以“刷脸”—识别只需一秒，还永远丢不了，真是想想都很方便。同时，这些系统的安装会使研发机构获得更大规模的训练数据和更为丰富的实战经验，带来识别率的不断上升，形成“越用越准、越准越用”的良性循环。

可能再过不久，指纹识别就要被丢进垃圾箱了。对此我坚信不疑。