今天，你“刷脸”了吗？

　　当下人工智能大潮中，人脸识别技术早已“走向”应用市场。其应用场景日益丰富，并不断刷新着人们的感官认知。靠“刷脸”吃饭办事不再是玩笑，今天我们就来盘点一下，生活中无处不在的“刷脸”技术。

　　安防监控领域

　　安防监控是目前人脸识别应用最广的领域。“刷脸”技术可以对银行、机场、商场等人流密集场所的人群进行监控，实现特定人物的自动识别和追踪。

　　金融领域

　　贷前审核、身份认证等业务正被覆盖。目前，已有银行运用了人脸识别技术。用户首次来到银行时将手机号、银行卡和人脸识别信息绑定，以后不带银行卡也可以实现“刷脸”取款。

　　出行领域

　　基于人脸识别技术，已有航空公司推出人脸识别的“刷脸”登记项目，乘客“刷脸”就可以登机了——人脸闸机让旅客直接“刷脸”坐飞机，以秒为单位完成身份验证。

　　医学领域

　　人脸识别挂号系统可以保证患者是本人亲自挂号，同时“刷脸”医保支付可以节省排队时间，让智慧医疗服务流程更加通畅。

　　人脸识别系统的工作原理

　　很多人工智能技术，都是基于计算机系统的深度学习来实现的，人脸识别也不例外。

　　人脸识别系统的深度学习，首先是对人脸进行逐层的特征分类，每一层都会对某种信息进行分类、优化，然后将信息传递到下一层。比如，第一层可能会寻找简单的边线；第二层可能会寻找可以形成长方形或圆形等简单形状的边线集合；第三层可能会识别眼睛和鼻子等特征……第五、第六层以后，神经网络会将这些特征结合在一起，让机器可以根据训练数据集，达到拥有自我学习的能力，最终掌握“人脸”的概念。

　　深度学习神经网络的层数越多，它能表达的信息也就越复杂。目前，我国在人脸识别上的前沿技术团队，已经可以做到将人脸信息分为1000层以上的神经网络。而数据越多，人脸识别的效果就会越精确。

　　然而，任何新技术都可能是双刃剑。“黑科技”在带来更多惊喜和便利的同时，其潜藏的安全隐患也不容忽视。对此，专家表示，只要给予足够多的人脸攻击大数据样本，机器就能够自主地学习到伪造图像或合成视频中的瑕疵，最终就能得到对于这些攻击的分辨能力。并且，随着学习数据的不断增多，深度学习系统也会一天比一天强大，让各种各样的换脸无可遁形。

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　　作者： 魏承瑶