科技的發(fā)展正在加速改變我們的生活。以前，我們購物埋單時(shí)，收銀員會(huì)問“現(xiàn)金還是刷卡”，現(xiàn)在，這句話則變成了“WeChat還是支付寶？”以前，我們上街要帶現(xiàn)金，后來變成帶卡，現(xiàn)在只需帶shou機(jī)。
然而，你想過沒有？未來某一天，我們上街連shou機(jī)都不用帶了，只要“帶臉”就行。因?yàn)椋覀冋谶~向“刷臉時(shí)代”。到時(shí)，把你的所有信息、財(cái)產(chǎn)都跟你的臉綁定了，出門“刷臉”就行。今天，我們就來詳細(xì)了解一下人臉識(shí)別技術(shù)：
人臉識(shí)別概述
人臉識(shí)別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。
人臉識(shí)別是一項(xiàng)熱門的計(jì)算機(jī)技術(shù)研究領(lǐng)域，它屬于生物特征識(shí)別技術(shù)，是對(duì)生物體(一般特指人)本身的生物特征來區(qū)分生物體個(gè)體。
生物特征識(shí)別技術(shù)所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網(wǎng)膜、聲音(語音)、體形、個(gè)人習(xí)慣(例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字)等。
相應(yīng)的識(shí)別技術(shù)就有人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、掌紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、視網(wǎng)膜識(shí)別、語音識(shí)別(用語音識(shí)別可以進(jìn)行身份識(shí)別，也可以進(jìn)行語音內(nèi)容的識(shí)別，只有前者屬于生物特征識(shí)別技術(shù))、體形識(shí)別、鍵盤敲擊識(shí)別、簽字識(shí)別等。
三大關(guān)鍵技術(shù)
1、基于特征的人臉檢測(cè)技術(shù)
通過采用顏色、輪廓、紋理、結(jié)構(gòu)或者直方圖特征等進(jìn)行人臉檢測(cè)。
2、基于模板匹配人臉檢測(cè)技術(shù)
從數(shù)據(jù)庫當(dāng)中提取人臉模板，接著采取一定模板匹配策略，使抓取人臉圖像與從模板庫提取圖片相匹配，由相關(guān)性的高低和所匹配的模板大小確定人臉大小以及位置信息。
3、基于統(tǒng)計(jì)的人臉檢測(cè)技術(shù)
通過對(duì)于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構(gòu)成的人臉正、負(fù)樣本庫，采用統(tǒng)計(jì)方法強(qiáng)化訓(xùn)練該系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉和非人臉的模式進(jìn)行檢測(cè)和分類。
四大特征
1、幾何特征
從面部點(diǎn)之間的距離和比率作為特征，識(shí)別速度快，內(nèi)存要求比較小，對(duì)于光照敏感度降低。
2、基于模型特征
根據(jù)不同特征狀態(tài)所具有概率不同而提取人臉圖像特征。
3、基于統(tǒng)計(jì)特征
將人臉圖像視為隨機(jī)向量，并用統(tǒng)計(jì)方法辨別不同人臉特征模式，比較典型的有特征臉、獨(dú)立成分分析、奇異值分解等。
4、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征
利用大量神經(jīng)單元對(duì)人臉圖像特征進(jìn)行聯(lián)想存儲(chǔ)和記憶，根據(jù)不同神經(jīng)單元狀態(tài)的概率實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉圖像準(zhǔn)確識(shí)別。
難點(diǎn)
1、光照問題
光照變化是影響人臉識(shí)別性能的關(guān)鍵因素，對(duì)該問題的解決程度關(guān)系著人臉識(shí)別實(shí)用化進(jìn)程的成敗。由于人臉的3D結(jié)構(gòu)，光照投射出的陰影，會(huì)加強(qiáng)或減弱原有的人臉特征。尤其是在夜晚，由于光線不足造成的面部陰影會(huì)導(dǎo)致識(shí)別率的急劇下降，使得系統(tǒng)難以滿足實(shí)用要求。
同時(shí)，理論和實(shí)驗(yàn)還證明同一個(gè)體因光照不同引起的差異，大于同一光照下不同個(gè)體之間的差異。光照問題是機(jī)器視覺中的老問題，在人臉識(shí)別中的表現(xiàn)尤為明顯。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識(shí)別和熱成像人臉識(shí)別。但這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟，識(shí)別效果不盡人意。
2、姿態(tài)問題
人臉識(shí)別主要依據(jù)人的面部表象特征來進(jìn)行，如何識(shí)別由姿態(tài)引起的面部變化就成了該技術(shù)的難點(diǎn)之一。姿態(tài)問題涉及頭部在三維垂直坐標(biāo)系中繞三個(gè)軸的旋轉(zhuǎn)造成的面部變化，其中垂直于圖像平面的兩個(gè)方向的深度旋轉(zhuǎn)會(huì)造成面部信息的部分缺失。使得姿態(tài)問題成為人臉識(shí)別的一個(gè)技術(shù)難題。
針對(duì)姿態(tài)的研究相對(duì)比較的少，目前多數(shù)的人臉識(shí)別算法主要針列正面、準(zhǔn)正面人臉圖像，當(dāng)發(fā)生俯仰或者左右側(cè)而比較厲害的情況下，人臉識(shí)別算法的識(shí)別率也將會(huì)急劇下降。
3、表情問題
面部幅度較大的哭、笑、憤怒等表情變化同樣影像著面部識(shí)別的準(zhǔn)確率。現(xiàn)有的技術(shù)對(duì)這些方面處理得還不錯(cuò)，論是張嘴還是做一些夸張的表情，計(jì)算機(jī)都可以通過三維建模和姿態(tài)表情校正的方法把它糾正出來。
4、遮擋問題
對(duì)于非配合情況下的人臉圖像采集，遮擋問題是一個(gè)非常嚴(yán)重的問題。特別是在監(jiān)控環(huán)境下，往往被監(jiān)控對(duì)象都會(huì)帶著眼鏡、帽子等飾物，使得被采集出來的人臉圖像有可能不完整，從而影響了后面的特征提取與識(shí)別，甚至?xí)?dǎo)致人臉檢測(cè)算法的失效。
5、年齡變化
隨著年齡的變化，一個(gè)人從少年變成青年，變成老年，他的容貌可能會(huì)發(fā)生比較大的變化，從而導(dǎo)致識(shí)別率的下降。對(duì)于不同的年齡段，人臉識(shí)別算法的識(shí)別率也不同。
這個(gè)問題直接的例子就是*照片的識(shí)別，在我國*的有效期一般都是20年，這20年間每個(gè)人的容貌必然會(huì)發(fā)生相當(dāng)大的變化，所有在識(shí)別上也同樣存在很大的問題。
6、人臉相似性
不同個(gè)體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對(duì)于利用人臉進(jìn)行定位是有利的，但是對(duì)于利用人臉區(qū)分人類個(gè)體是不利的。
7、動(dòng)態(tài)識(shí)別
非配合性人臉識(shí)別的情況下，運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致面部圖像模糊或攝像頭對(duì)焦不正確都會(huì)嚴(yán)重影響面部識(shí)別的成功率。在地鐵、高速公路卡口、車站卡口、超市反扒、邊檢等安保和監(jiān)控識(shí)別的使用中，這種困難明顯突出。
8、人臉防偽
偽造人臉圖像進(jìn)行識(shí)別的主流欺騙手段是建立一個(gè)三維模型，或者是一些表情的嫁接。隨著人臉防偽技術(shù)的完善、3D面部識(shí)別技術(shù)、攝像頭等智能計(jì)算視覺技術(shù)的引入，偽造面部圖像進(jìn)行識(shí)別的成功率會(huì)大大降低。
9、圖像質(zhì)量問題
人臉圖像的來源可能多種多樣，由于采集設(shè)備的不同，得到的人臉圖像質(zhì)量也不一樣，特別是對(duì)于那些低分辨率、噪聲大、質(zhì)量差的人臉圖像(如shou機(jī)攝像頭拍攝的人臉圖片、遠(yuǎn)程監(jiān)控拍攝的圖片等)如何進(jìn)行有效地人臉識(shí)別是個(gè)需要關(guān)注的問題。
同樣的，對(duì)于高分辨圖像對(duì)人臉識(shí)別算法的影響也需要進(jìn)一步的研究。現(xiàn)在，我們?cè)谌四樧R(shí)別時(shí)，一般采用的都是相同尺寸，清晰度很接近的人臉圖片，所以圖像質(zhì)量問題基本可以解決，但是面對(duì)現(xiàn)實(shí)中更加復(fù)雜的問題，還需要繼續(xù)優(yōu)化處理。
10、樣本缺乏
基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法是目前人臉識(shí)別領(lǐng)域中的主流算法，但是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法需要大量的訓(xùn)練。由于人臉圖像在高維空間中的分布是一個(gè)不規(guī)則的流形分布，能得到的樣本只是對(duì)人臉圖像空間中的一個(gè)極小部分的采樣，如何解決小樣本下的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)問題有待進(jìn)一步的研究。
此外，現(xiàn)在參與訓(xùn)練的人臉圖像庫基本都是外國人的圖像，有關(guān)中國人、亞洲人的人臉圖像庫少之又少，給訓(xùn)練人臉識(shí)別模型增加了難度。
人臉識(shí)別應(yīng)用維度
1、動(dòng)態(tài)場(chǎng)景兩個(gè)維度
，1:1。1:1的定義是一個(gè)判斷的作用，應(yīng)用的場(chǎng)景其實(shí)是在金融和人證，特點(diǎn)是更加的和安全，所以現(xiàn)在大家不管是支付寶還是銀行的人證比對(duì)、實(shí)名的業(yè)務(wù)，基本上都會(huì)用到1:1人臉的識(shí)別。
第二，1:N。1：N更多的是在一個(gè)數(shù)據(jù)庫當(dāng)中或者是一個(gè)底庫當(dāng)中，能夠找到這個(gè)人是不是在底庫當(dāng)中的人，所以是個(gè)識(shí)別的過程，是一個(gè)動(dòng)態(tài)的，還是一個(gè)非配合的場(chǎng)景。
比如說在安防當(dāng)中我去緝拿逃犯，我去抓到逃犯總不能讓逃犯看到攝象頭。在商業(yè)場(chǎng)景當(dāng)中也不可能讓我們的VIP客戶、員工、會(huì)員對(duì)著攝象頭做著一遍操作，所以是動(dòng)態(tài)和非配合的場(chǎng)景。
2、業(yè)務(wù)場(chǎng)景四個(gè)維度
，盤子足夠大，能夠支撐公司的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。
第二，數(shù)據(jù)回流。
第三，是否是高頻的場(chǎng)景和高頻的使用。
第四，是否可復(fù)制，可否從1+0轉(zhuǎn)變到1+N的方式，提率。
3、可視化系統(tǒng)三個(gè)維度
，人員通行管理。
第二，傳感網(wǎng)絡(luò)的融合。
第三，商業(yè)地產(chǎn)+新零售整體的融合部分。
人臉識(shí)別應(yīng)用領(lǐng)域
應(yīng)用領(lǐng)域：金融、司法、安保、邊檢、航天、電力、教育、醫(yī)療，等。
商業(yè)化四大潛力：閘機(jī)、交通、銀行、shou機(jī)
具體應(yīng)用場(chǎng)景概述
一、金融領(lǐng)域
1、人臉識(shí)別自主終端
人工審核、自主開卡、業(yè)務(wù)變更、密碼重置，等一些個(gè)人業(yè)務(wù)。
2、移動(dòng)金融、銷售
遠(yuǎn)程身份核實(shí)驗(yàn)證，兩個(gè)方面：用戶身份的核實(shí)及金融機(jī)構(gòu)的上門辦理業(yè)務(wù)所需的帶有人臉識(shí)別系統(tǒng)的便攜式設(shè)備。
3、柜面系統(tǒng)
人臉聯(lián)網(wǎng)核驗(yàn)，用于銀行、保險(xiǎn)、證券等金融機(jī)構(gòu)的柜面開戶，等業(yè)務(wù)。
二、國內(nèi)機(jī)場(chǎng)應(yīng)用
三大關(guān)鍵點(diǎn)：嘗試、登機(jī)、全面智能化
標(biāo)志性事件：
1、2009年北京首都機(jī)場(chǎng)的嘗試是國內(nèi)機(jī)場(chǎng)開始認(rèn)識(shí)人臉識(shí)別技術(shù)的步，而限于當(dāng)時(shí)人臉識(shí)別技術(shù)的水平，不得不采用磁卡進(jìn)行交叉驗(yàn)證，確保身份的性。在識(shí)別速度及準(zhǔn)確率上，當(dāng)時(shí)的人臉識(shí)別技術(shù)與深度學(xué)習(xí)介入后的人臉識(shí)別技術(shù)不在一個(gè)水平上。
2、2014年南京祿口機(jī)場(chǎng)嘗試將人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在登機(jī)上，雖然同樣受限于當(dāng)時(shí)的技術(shù)商業(yè)落地的水平，無法實(shí)現(xiàn)自助通關(guān)，卻為接下去的應(yīng)用提供了借鑒的想法和經(jīng)驗(yàn)。
3、2016年12月，銀川機(jī)場(chǎng)的全面智能化，標(biāo)志機(jī)場(chǎng)智能化水平進(jìn)入到一個(gè)新的階段。除了安檢通關(guān)和自助登機(jī)，人臉識(shí)別及相關(guān)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)被應(yīng)用到動(dòng)態(tài)布控、人流引導(dǎo)、智慧航顯、VIP迎賓、軌跡檢索、保潔提醒等多個(gè)方面，為2017年人臉識(shí)別技術(shù)在機(jī)場(chǎng)應(yīng)用的爆發(fā)打下了良好的基礎(chǔ)。
南航----國內(nèi)運(yùn)用人臉識(shí)別技術(shù)的航司
CZ3384成為個(gè)應(yīng)用新技術(shù)登機(jī)的航班。旅客無需手持登機(jī)牌，刷臉即可快速通過登機(jī)口。
三、中國式過馬路問題
①用上人臉識(shí)別，解決成本難題。
②堅(jiān)持依法行政，防止法外之罰。
③解決路權(quán)沖突，避免運(yùn)動(dòng)執(zhí)法。
實(shí)例：據(jù)濟(jì)南警方介紹，人臉識(shí)別系統(tǒng)主要用于抓拍闖紅燈的行人和非機(jī)動(dòng)車駕駛者，在晚上也能清晰成像。行人被“抓了現(xiàn)行”，闖紅燈的短視頻和放大后的頭像將直接曝光在路口的顯示屏上，呈現(xiàn)在公眾面前。
此外，這套設(shè)備還與居民身份信息系統(tǒng)相連，通過人臉識(shí)別出的違法者姓名、*號(hào)碼等個(gè)人信息，也將顯示在電子屏上。
濟(jì)南啟用人臉識(shí)別系統(tǒng)后，一個(gè)月共抓拍6200多起行人和非機(jī)動(dòng)車闖紅燈違法行為。有了“黑科技”的威懾，闖紅燈的行為得到了有效遏制，有一個(gè)路口每天闖紅燈的人次從逾百次降到了十幾次。
在重慶江北，人臉識(shí)別系統(tǒng)試運(yùn)行以來，行人過街守法率從60%上升到97%以上。
隱患：個(gè)人信息公之于眾，牽扯到泄露個(gè)人隱私的問題。專家建議，對(duì)于人臉識(shí)別等信息采集行為，要提前向社會(huì)進(jìn)行公告，告知公眾已進(jìn)入公共信息采集區(qū)域，違法行為將被拍攝并曝光，這樣既滿足了群眾的知情權(quán)，也起到警示提醒作用;對(duì)采集的信息，要進(jìn)行適當(dāng)技術(shù)處理，對(duì)于不宜公開的隱私，應(yīng)當(dāng)遮蔽或不予公開。
根本：受訪專家表示，由于交通設(shè)施的設(shè)置不合理導(dǎo)致的過馬路難，往往是導(dǎo)致行人闖紅燈的更主要原因。有的城市道路路網(wǎng)規(guī)劃不合理，注重主干路建設(shè)，支路和次干路密度達(dá)不到要求，導(dǎo)致行人和非機(jī)動(dòng)車都被匯集到主干路上；有的路口紅綠燈時(shí)間分配不合理，若是按規(guī)則過馬路，就得有足夠強(qiáng)的耐心和足夠快的速度。只有綜合治理，解決好人與車“路權(quán)”沖突，才能從根本上破解“中國式過馬路”。
四、教育領(lǐng)域
考生身份認(rèn)證識(shí)別、校園、宿舍出入管理等場(chǎng)景。
實(shí)例：2016年高考，已有北京、四川、湖北、廣東、遼寧、內(nèi)蒙古等多省采用“人臉識(shí)別+指紋識(shí)別”的生物識(shí)別技術(shù)確認(rèn)考生身份，防止替考、作弊事件發(fā)生。
伴隨試點(diǎn)區(qū)域及各領(lǐng)域案例的拓展及運(yùn)營模式的成熟，行業(yè)報(bào)告研究院預(yù)計(jì)2017年人臉識(shí)別有望迎來大規(guī)模普及。
五、公安領(lǐng)域
(1)人臉捕獲與跟蹤功能。
(2)人臉識(shí)別計(jì)算。
(3)人臉的建模與檢索。
公安領(lǐng)域人臉識(shí)別產(chǎn)品使用主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面，一方面是后臺(tái)動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)的使用，另一方面是前端人臉識(shí)別手持設(shè)備及人證對(duì)比機(jī)的使用。
六、醫(yī)療領(lǐng)域
1、社區(qū)體檢應(yīng)用
在社區(qū)使用數(shù)字化體檢設(shè)備(*、人體秤、*等)時(shí)把數(shù)據(jù)傳到數(shù)去電子病歷或健康檔案的同時(shí)，加上就診者的活體人臉信息之后存儲(chǔ)，就有了真實(shí)的身份識(shí)別。在完成身份認(rèn)證后的每一次記錄都會(huì)被記載，這樣可以將就診者情況迅速反饋給醫(yī)師及就診者本人，也方便得出佳的理療方案。
2、二級(jí)及以上醫(yī)療機(jī)構(gòu)的應(yīng)用
通過在自助機(jī)、窗口、診療室等不同場(chǎng)景設(shè)置人臉識(shí)別系統(tǒng)，以識(shí)別的人臉信息為信息檢索入口，將患者的信息檔案相關(guān)聯(lián)，然后就可以刷臉調(diào)取診療記錄，等。
七、智慧城市領(lǐng)域
1、養(yǎng)老金領(lǐng)取管理
利用人臉識(shí)別技術(shù)可以有效地進(jìn)行人員核對(duì)，減少養(yǎng)老金的流失。
2、辦稅認(rèn)證系統(tǒng)
通過人臉識(shí)別技術(shù)，系統(tǒng)自動(dòng)將鏡頭攝取人像同公安部門身份信息中的人像進(jìn)行比對(duì)，實(shí)時(shí)完成實(shí)名認(rèn)證。不僅有效緩解了窗口辦稅人員的壓力，提升了辦稅效率，還增強(qiáng)了實(shí)名制辦稅體驗(yàn)，降低了涉稅風(fēng)險(xiǎn)。
3、嫌疑犯追蹤系統(tǒng)
基于人臉識(shí)別技術(shù)，對(duì)長(zhǎng)途客運(yùn)站、火車站等公共場(chǎng)所進(jìn)行監(jiān)控，將視頻中的人臉與疑犯數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)，一旦疑犯在人群中被識(shí)別出來即刻報(bào)警。這就大大減輕了管理人員的工作負(fù)荷，提高了抓捕效率，增加了城市的安全性。
4、社區(qū)管理系統(tǒng)
在智慧城市中，以城市中小的單元社區(qū)為例，通過非配合式人臉識(shí)別，可以幫助物業(yè)管理部門在訪客管理、物業(yè)通知(水電費(fèi)通知、車庫信息等)等方面為業(yè)主提供更加友好自然的生活體驗(yàn)。
5、樓宇門禁系統(tǒng)
人臉識(shí)別智能門禁系統(tǒng)通過構(gòu)建具有智能化管理功能的身份識(shí)別系統(tǒng)，結(jié)合*的人臉識(shí)別算法，能、快速地識(shí)別人臉并打開門禁，提高了樓宇、家庭的安全。
6、考生身份驗(yàn)證管理系統(tǒng)
立足考試行業(yè)的特殊需求，集計(jì)算機(jī)、通信、網(wǎng)絡(luò)、人臉識(shí)別技術(shù)、數(shù)據(jù)庫等多元化技術(shù)為一體的應(yīng)用系統(tǒng)項(xiàng)目，為考試機(jī)構(gòu)提供考生*信息提取、身份驗(yàn)證、管理等功能，構(gòu)建更為、公平的考試環(huán)境。
7、駕駛學(xué)員的身份信息認(rèn)證和安全駕駛管理系統(tǒng)
包括到場(chǎng)驗(yàn)證、學(xué)員身份認(rèn)證、上車下車簽到、駕駛時(shí)間的控制等。
8、智能膳食管理系統(tǒng)
系統(tǒng)在學(xué)生打飯時(shí)進(jìn)行人臉識(shí)別，記錄學(xué)生每天進(jìn)食的菜式，再根據(jù)醫(yī)院體檢結(jié)果對(duì)比分析得出膳食調(diào)整意見，對(duì)于學(xué)生單次浪費(fèi)的食物超過規(guī)定值時(shí)予以記錄，然后不斷的優(yōu)化菜品以達(dá)到調(diào)整和佳優(yōu)化學(xué)生飲食結(jié)構(gòu)的目的。
9、商業(yè)智能分析系統(tǒng)
人臉識(shí)別系統(tǒng)能充分利用機(jī)器視覺對(duì)人臉的特征識(shí)別和歸納能力，將客戶的性別、年齡、心情等作為商業(yè)需求的對(duì)應(yīng)特征，針對(duì)性的實(shí)時(shí)推送客戶感興趣的內(nèi)容，為商家進(jìn)行目標(biāo)客戶群導(dǎo)流和銷售；另一方面，通過對(duì)不同人群的興趣內(nèi)容的觀察和學(xué)習(xí)，逐步提升對(duì)目標(biāo)人群推送內(nèi)容的匹配度。
關(guān)于人臉識(shí)別不安全
1、人臉識(shí)別主要由兩個(gè)環(huán)節(jié)構(gòu)成：
一個(gè)是人臉比對(duì)，即判斷待驗(yàn)證的人臉是不是本人，二是活體檢測(cè)，即判斷待驗(yàn)證的人臉是不是真實(shí)有效的。
2、破解方式：
前者的破解非常簡(jiǎn)單，有一張本人的照片就可以了，如果這人喜歡發(fā)自拍，那就太輕松了，就算不愛發(fā)，偷拍一張也不復(fù)雜。
第二點(diǎn)的活體檢測(cè)本來是重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，但是利用一個(gè)很簡(jiǎn)單的功能，就被破解掉了。這個(gè)功能本來是用在一些美顏相機(jī)上的，可以給你的臉上貼一個(gè)什么貓胡子之類的扮可愛，現(xiàn)在把頭像照片貼到另一個(gè)人臉上，也就可以通過第二道活體檢測(cè)了。
就這樣，整個(gè)面部識(shí)別也就形同虛設(shè)了。一個(gè)高科技的智能功能，變成了一個(gè)不安全的陷阱。
360科學(xué)家、人工智能研究院院長(zhǎng)顏水成表示，隨著人臉識(shí)別逐步應(yīng)用到醫(yī)療保險(xiǎn)、社會(huì)保障福利計(jì)劃、鐵路設(shè)施接駁和機(jī)場(chǎng)安保等多種領(lǐng)域，各大廠商現(xiàn)階段仍然需要對(duì)人臉識(shí)別進(jìn)行提防，防止人工智能‘快跑’帶來的安全隱患。
顏院長(zhǎng)給出的建議則是，在涉及隱私、支付等別安全場(chǎng)景使用時(shí)，注意將人臉與聲紋、指紋、虹膜及其他生物認(rèn)證信號(hào)相融合，而不是單一的采用人臉識(shí)別技術(shù)，這樣安全的系數(shù)就會(huì)大大提升。
總之，人臉識(shí)別是否安全只是一個(gè)技術(shù)問題，而人工智能等科技領(lǐng)域的安全問題被重視起來，才是重要的地方。
