從馬云在 CeBIT 大會上的「刷臉」支付到最近微軟推出的「how - old」，關(guān)于「面部識別」技術(shù)的討論一直備受關(guān)注，但基于這項技術(shù)的具體應用和發(fā)展狀況的市場認知卻十分有限。事實上，隨著機器學習和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩個領(lǐng)域的迅速發(fā)展以及智能設(shè)備的普及，「面部識別」技術(shù)正在經(jīng)歷前所未有的發(fā)展。

早在 2009 年，一家來自美國馬薩諸塞州的公司—— Affectiva 便已經(jīng)開始了基于云端的面部識別和情緒識別解析服務(wù)的探索，并獲得了李嘉誠的投資；而在 2010 年末，F(xiàn)acebook 也開始了面部識別領(lǐng)域的布局，并于 2012 年以 6,000 萬美金的價格收購了著名面部識別公司 Face.com，其面部識別項目組「DeepFace」更是宣稱正在研發(fā)的面部識別技術(shù)的準確率已經(jīng)接近人類水平；一直致力于人工智能領(lǐng)域探索的 Google 也沒有閑著，近幾年接連大手筆收購了 Picassa、Pittoatt 和 Viewdle 等多家人臉識別公司；就在不久前的「Build 2015」大會上，微軟也發(fā)布了可供用戶免費集成圖像及人臉識別功能的 Project Oxford。

同樣，國內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)巨頭和創(chuàng)業(yè)公司們也在不同程度上針對「面部識別」技術(shù)進行著相應的探索。阿里巴巴圍繞著「安全支付」同螞蟻金服和 「Face++」 合作研發(fā)的人臉識別技術(shù)備受關(guān)注，騰訊「優(yōu)圖」基于人臉識別、圖像識別和深度學習的技術(shù)也逐步應用于各產(chǎn)品線，而百度則在吳恩達博士的率領(lǐng)下將「面部識別」作為百度深度學習研究室的重點研究項目。除此之外，國內(nèi)還涌現(xiàn)了像「Face++」、「Angel Eyes」 和「一登」這樣的基于「面部識別」技術(shù)的創(chuàng)業(yè)公司。

從「圖像識別」到「人臉識別」的應用場景變更

現(xiàn)階段「人臉識別」技術(shù)的進步離不開早期「圖像識別」技術(shù)的發(fā)展與應用。從搜索引擎相似圖片搜索到手機相機應用自動美顏，再到電商依據(jù)圖像識別的相似商品搜索和二維碼掃描，「圖像識別」技術(shù)的應用場景覆蓋了眾多領(lǐng)域。這一方面源于各領(lǐng)域海量數(shù)據(jù)的積累可以達到精準匹配與優(yōu)化的程度，另一方面也是因為「圖像識別」技術(shù)較于「人臉識別」技術(shù)的更高可操作性。

的確，由于「人臉識別」涉及到動態(tài)識別、活體檢測和微表情識別等維度，在可操作性和精準度等方面的表現(xiàn)暫不及「圖像識別」，但它卻有著「圖像識別」所替代不了的技術(shù)和場景優(yōu)越性。首先，它能簡化認證和注冊的流程。如果你現(xiàn)在要開一個淘寶店或者注冊一個微信公眾賬號，你便需要手持身份證拍照以驗證你的身份。這固然是出于安全和信用方面的考慮，但「人臉識別」技術(shù)卻能以「人臉」為獨立驗證 ID 簡化注冊與認證的流程。相同的例子還有「一登」為一些應用提供的「刷臉」注冊功能。

其次，在安全支付領(lǐng)域，成熟的「人臉識別」技術(shù)顯然要比普通的字符、字串密碼來的更加快捷和安全。當用戶發(fā)生支付行為時，用「刷臉」這一簡單的動作代替復雜的密碼輸入操作可以縮短用戶支付時間；而當用戶出現(xiàn)密碼被盜的情況時，不僅可以通過獨立人臉 ID 迅速找回，還能通過后臺保留的用戶人臉 ID 避免密碼被輕易修改。

同時，在娛樂領(lǐng)域，「人臉識別」技術(shù)也有豐富的利用空間。之前由「落網(wǎng)電臺」推出的情緒識別 app ——「emo」便是利用了由「一登」提供的技術(shù)進行刷臉注冊和情緒識別音樂推薦；而在游戲領(lǐng)域，開發(fā)者也可以通過「人臉識別」技術(shù)的應用來捕獲玩家的表情變化，從而優(yōu)化游戲設(shè)計與關(guān)卡邏輯。

當然，關(guān)于「人臉識別」技術(shù)還有很多的想象空間，一個真實且腦洞大開的故事是波士頓警方曾在 Facebook 「人臉識別」技術(shù)的輔助下成功抓獲了一名涉嫌兒童性侵案的嫌犯。

聽上去很酷，但實現(xiàn)起來很難

的確，「人臉識別」技術(shù)有著十分廣泛的應用范圍和落地場景。但不可否認的是，過高的技術(shù)門檻和相關(guān)人才的缺失成為了其發(fā)展的最大短板。以國內(nèi)為例，有關(guān)「人臉識別」的最核心技術(shù)和人才基本集中于 BAT 這樣的科技巨頭手中，而巨頭們出于自身生態(tài)和戰(zhàn)略的考慮都對相關(guān)技術(shù)進行著有限開放和相對封閉的上層領(lǐng)域開發(fā)；而技術(shù)能力相對較弱的中小團隊只能憑借著不斷的摸索從小的領(lǐng)域?qū)ふ彝黄瓶凇４送?，由于關(guān)鍵技術(shù)的封閉，在現(xiàn)實應用領(lǐng)域，光線、角度等因素仍對識別結(jié)果有著一定的影響，識別結(jié)果的精確度和安全性仍有很大的提高空間。

其次，目前國內(nèi)的「人臉識別」也缺乏統(tǒng)一的技術(shù)標準。雖然國內(nèi)團隊在類似 LFW 的國際標準測試中的精度不斷提升，基本上每家的 LFW 通過率都在 95％ 以上，但真實的場景要比 LFW 的測試復雜得多，行業(yè)對「人臉識別」技術(shù)的評判缺乏一個更為細致的可靠辨識度。

與此同時，用戶數(shù)據(jù)信息渠道的封閉也使得用戶圖像信息與其他相關(guān)信息間的關(guān)聯(lián)缺乏有效連接，各公司和開發(fā)者依據(jù)自身數(shù)據(jù)積累進行研發(fā)的小閉環(huán)難以形成生態(tài)效應，這也加大了「人臉識別」技術(shù)準確度在海量數(shù)據(jù)研究基礎(chǔ)上的提升。

同樣，有關(guān)「人臉識別」所涉及的隱私問題也一直備受爭議。此前，F(xiàn)acebook 因為未經(jīng)用戶允許而私自儲存和使用用戶的「人臉識別」數(shù)據(jù)而飽受詬病；而 Google 則因隱私政策和輿論壓力而禁止 Glass App 使用「人臉識別」功能。這是涉及到用戶個人信息安全的共性問題，一方面需要企業(yè)合開發(fā)者們有過硬的技術(shù)實力來保證用戶數(shù)據(jù)安全，同時對用戶數(shù)據(jù)在征得同意的情況下進行合理使用；另一方面也需要對相關(guān)用戶市場進行針對性教育。

未來，共性合作大于個性爆發(fā)

任何行業(yè)和技術(shù)的發(fā)展都不會一蹴而就，一個健康生態(tài)的形成也絕非一朝一夕。我們不可否認「人臉識別」技術(shù)的發(fā)展前景，但也不能忽視它在發(fā)展中所存在的問題。當然，這些問題也并非哪一方就能解決的，需要整個行業(yè)各環(huán)節(jié)的共同努力。

對于「人臉識別」技術(shù)的開發(fā)團隊而言，除了在技術(shù)研發(fā)方面的努力外還應拓展技術(shù)實現(xiàn)場景，實現(xiàn)有效數(shù)據(jù)積累。在用戶市場，除了上述的小眾娛樂領(lǐng)域，開發(fā)團隊們還可以進行安全解鎖和數(shù)據(jù)檢索方向的探索；而在企業(yè)市場，企業(yè)級身份認證和基于「人臉識別」的可穿戴設(shè)備及智能家居植入也有很多的想象空間。畢竟，依托海量數(shù)據(jù)的技術(shù)研發(fā)才更具有應用的精準度和可靠性。

對于 BAT 這些生態(tài)級的巨頭而言，開放戰(zhàn)略不能僅僅紙上談兵。相關(guān)技術(shù)與數(shù)據(jù)的開放帶動的是整個生態(tài)的繁榮，之如 Google 對 Android 的開源政策，只有大的行業(yè)生態(tài)不斷向前發(fā)展才能帶動小生態(tài)穩(wěn)定繁榮。對中小開發(fā)團隊的開放與合作能夠給巨頭企業(yè)帶來更多的想象空間，從底層小眾應用到上層生態(tài)構(gòu)造，讓「人臉識別」技術(shù)可以形成「鏈條式」的打通，推動更多應用場景的產(chǎn)生，而不是各自閉門造車。

對于整個行業(yè)而言，無論是 BAT 還是中小開發(fā)團隊，建立一個行之有效的技術(shù)評判標準與隱私尊重政策是迫在眉睫的必要之舉。只有在一個公正客觀的行業(yè)環(huán)境下才能更好地教育市場和用戶。

關(guān)于「人臉識別」，可以預計的是一個不斷上升的發(fā)展空間和愈加豐富的應用場景，但要真正實現(xiàn)技術(shù)落地和生態(tài)打通還需要行業(yè)各環(huán)節(jié)的相互配合。