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  • 刷脸支付?机器人还没炼成“火眼金睛”

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    • 时间:2016-07-08
    • 来源: 北京日报
    • 编译:jinjin
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       “蚂可”是由蚂蚁金服生物识别技术小组与Face++合作研发,机器人是通过脸上不同关键点之间的距离,通过算法算出人脸在不同角度下关键点的变化,从而进行人脸识别。


     
      “蚂可”识别过的人脸超过500万张,“看”过的照片超过1.2亿,人脸识别精度达99.6%。
     
      不久前,李世石与AlphaGo的人机大战,宣示了人工智能的强大,最近,支付宝也策划了人与机器的又一场大战:人脸识别。面对千篇一律的网红,机器人“蚂可”(Mark)是否也会面临脸盲的尴尬呢?
     
      此次的人机大战,代表人类出战的是有着“鬼才之眼”之称的王昱珩,与他对垒的是支付宝旗下的人工智能生物识别机器人“蚂可”,他们的识别对象是数百名网红,根据选定的网红照片找出对应的网红。众所周知,网红的特征就是美得千篇一律,让人“傻傻分不清楚”,这无疑增加了识别难度。
     
      “蚂可”是由蚂蚁金服生物识别技术小组与Face++合作研发,据其相关负责人介绍,机器人是通过脸上不同关键点之间的距离,通过算法算出人脸在不同角度下关键点的变化,从而进行人脸识别的。据介绍,“蚂可”每次识别会从人脸上提取600多个关键点,进行交叉验证和动态识别。
     
      据了解,人脸识别技术的关键在于通过不同脸部图像上眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸颊轮廓特征关键点和面部表情网,找出彼此之间的关联,最终判定这些图像是否为同一个人,但人脸是变化的,不同角度不同妆容都能影响特征关键点的抓取。
     
      “所以,关键点的位置识别非常重要,就算是同一张人脸,稍微偏移一点角度,关键点就会完全不一样。”据一位人脸识别从业者介绍,“如果只是简单的化妆,不会对识别结果有很大影响,如果化妆太过,以至于人眼都觉得化妆后变了样,那机器也会产生误差。”
     
      值得注意的是,机器人的人脸识别技能还来自于样本库,样本库的大小影响识别精准度。如果样本库中只有一个样本,那么就是1:1的对比,精准度可以达到100%,但如果是1:N的对比, 就会难很多,N的数值越大,难度系数越高,同时需要巨大的运算性能支持。
     
      虽然“蚂可”才几个月大,但已“阅人无数”。据蚂蚁金服透露,它识别过的人脸超过500万张,“看”过的照片超过1.2亿,人脸识别精度达99.6%。
     
      然而,在这场人脸识别大战中还有一个重要因素,那就是比对网红使用的“注册人脸”和“输入人脸”是什么情况。比如,一位网红用自己10岁的照片作为注册人脸,然后用其20岁的照片作为输入人脸。由于人脸成长过程,肌肉骨骼会发生变化,所以要认出是同一个人,也就是相似度足够高,难度不容小觑。据了解,目前的人脸比对技术可以满足这个需求,即跨年龄的比对。
     
      但是,如果一个网红用素颜的人脸作为注册人脸, 然后拿PS后的照片作为输入人脸,机器人还能识别出来是一个人吗?据了解,如果进行了美白、提亮,不对骨骼形状进行处理,比对精度较高,但如果PS进行了类似削骨,拉长的处理,那精度就会降低。
     
      最终,在这场网红脸识别的人机大战中,人类以3:2的结果胜出。在前两轮从上百张照片中找出随机选出的到场网红中,王昱珩和“蚂可”均全部选对,然而,在第三场,从80张幼年照片中找出2名随机选出的到场网红,水哥王昱珩选对一人,“蚂可”均未选对。不难看出,从不同的年龄阶段中识别出同一个人,对机器人来说是难以克服的问题。
     
      人脸识别从跟自己比对,到跟很多人比对,最终是为了服务快速简便的ID识别的场景上,当人脸就是你的随时身份认证标志,可以作为身份、会员、甚至是货币的代替品。据悉,谷歌旗下的新支付应用“Hands Free”,目前已在美国旧金山湾区南部麦当劳等商店进行测试应用,通过蓝牙、Wi-Fi和定位数据来判断顾客位置,当你进入一家支持“Hands Free”支付的小店或者餐馆,应用就会与收款机进行连接。当顾客喊谷歌支付之后,收银员可以直接通过程序核对顾客颜值、姓名等信息,确认后即可完成支付。
     
      当刷脸支付走进百姓家时,或许有一天结账时会出现,“对不起,您的脸已透支!”
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