BAT轮番宠幸人脸识别 警惕“刷脸”的3个大坑
今年3月,马云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”也都纷纷布局人脸识别系统,腾讯首款互联网证券平台微证券将在微信钱包上首发,首推人脸识别开户;而京东钱包提供刷脸解锁。但是,作者说,人脸普及离我们还很远!
近日,微软在官方网站推出了一款测试工具,据说通过识别人脸可以猜测用户的情绪。目前可以识别的情绪包括愤怒、厌恶、轻视、担心、高兴、中性、沮丧和惊讶。实际上,“人脸识别”早就不是什么新鲜事。
不过,要问人脸识别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》。
市场所在:金融业“新宠”
人脸识别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识别应用热潮。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”也都纷纷布局人脸识别系统,腾讯首款互联网证券平台微证券将在微信钱包上首发,首推人脸识别开户;而京东钱包提供刷脸解锁。
其二,多家银行开始试水“人脸识别”。今年,招商银行首家推出了“ATM刷脸取款”业务。目前,仅招行深圳总行设有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“人脸识别”。
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“人脸识别”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“人脸识别技术”。
无疑,从互联网公司到金融机构,越来越多的基于人脸识别技术应用的产品落地,使得消费加速步入人脸识别时代。
趋势:从特殊领域涌向日常领域
从发展趋势上看,人脸识别技术正在突破在反恐安全、调查取证、刑事侦查等军用和警用领域,开始在视频监控、金融系统发挥效应,并且涌向日常领域。
今年4月,广州推行“人脸识别”领取养老金;哈尔滨公证处启用“人脸识别仪”;南京车管所启用人脸识别系统等等。而人脸识别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识别的相关研究。在国家政策的支持和完善下,人脸识别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“人脸识别系统”。
发展普及的“拦路虎”:安全问题
之所以认定人脸识别的普及离我们还很远,最大的掣肘就是“识别误差引发的安全问题”。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,通过人脸识别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识别技术的不成熟。
其一,生物识别技术高于传统技术层面。人脸识别技术的核心是生物识别技术,可是无论从何种侧面来看,生物识别技术相较于传统的“数字符号”密码等技术,复杂性与安全性都上了一个层面。
其二,人脸识别技术受客观因素制约。以人脸识别技术在ATM机上的应用为例,基于身份证数据库的照片,不仅识别特征不足,而且识别环境也不足。不同视角、不同光线下都会成为制约ATM机识别的因素。此外,基于当前人工智能和人脸识别技术,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。
行业现状:生态未成形
目前,“人脸识别”没有统一的国家标准和行业规定,整个行业处于鱼龙混杂的状态。尽管现在从事人脸识别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
在其他行业,一家公司可能只需要做行业的一端。比如拥有产品只需把销售做好,把售后服务做好就可以了。但是,人脸识别行业不行。原因主要源于以下两个方面:
一是发展速度很快。如果只做产品这一块,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。比如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。听起来很简单,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,整个人脸识别的角度、光线等全都变了。因此,这就不是一个简单的安装问题,而是整个理论和基础模块都得改的问题。
如果一个公司,只是只能开发技术或只生产产品或者只做解决方案,遇到这种简单的要求,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。所以人脸识别企业必须要有自主的核心技术和对全产业链条的掌握。
即便人脸识别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,在为彻底安全隐患之前,人脸识别距离真正意义上的普及还很远,并且任重道远。
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