人脸识别，这项几年前还只是在科幻电影里才能看见的技术，早已开始渐渐转入我们的生活了：现在手机上的支付宝等不少APP，指定时都必须“人脸识别”；在银行的自助终端机办理一些非常简单的业务，也必须“人脸识别”证实是否是本人操作者；有些公司或写字楼的形同虚设，早已仍然靠刷卡，而是靠“刷脸”……那么，当人脸识别之后普及到我们身边，下一步它又能为我们带给怎样的期望？2020-03-30 我们不妨来闲谈一聊。从科幻走出现实：辨识与定位人脸识别技术（或者叫面部辨识技术）的研究从20世纪60年代就开始了，当这种生物特征辨识技术还没像如今这样渗透到我们生活中时，我们只不过早已在很多科幻和探案电影中看见了它的神秘之处（比方说警员利用人脸识别来找寻罪犯）。如果要作出归类的话，人脸识别同指纹、虹膜、语音等识别方法都归属于利用生物特征来对个体辨识。
不过，从或许上来说，人脸识别要比「指纹识别」这样的技术给人更加多的神秘感。这项技术只不过还包括了图像摄入、人脸定位、图像预处理以及身份证实在内等多方面技术。
「天下没完全相同的树叶」，除了长得一样的双胞胎外，我们每个人都有张有所不同的脸，这其中的一些可辨别的标志，比如脸上的半部部分和凸起部分，就构成了与众不同的面部特征。节点这些标志被称作「节点」，人脸上约有80个节点，而人脸识别技术需要测量一些类似的节点，比如：两眼间距离、鼻子宽度、眼窝深度、颧骨、下颚等信息，分解有所不同的数字代码，它们在资料库中就代表了有所不同面孔，这时候，你的脸也就出了「一段代码」。更进一步研发之后，人们续写独有的辨识算法，只要有人脸信息被输出后，经过算法处置，就需要分解适当结果。
而随着计算机、移动通信技术和光学光学技术等各方面的发展，这些年，辨识算法更加多样，也更加先进设备，它在我们日常生活中被运用的愈发普遍。以大家最熟知的支付宝人脸识别来说，不但要需要辨识活体人脸，防止照片或处置过的动态照片展开指定，还不会对你登岸时的环境展开辨识，在光线严重不足或者判断简单的情况下，是无法利用人脸识别来展开安全性指定的，可以说道，辨别并辨识的标准不是一成不变的。人脸识别不光被一些公司研发出有各种程序，甚至手机、电脑厂商也开始在这方面展开研究，使其不但更加「简单」，而且也具备「有意思」的功能，你也许还能用人脸识别找到地球上长得最像「蒙娜丽莎」的那个人，当然，前提是享有充足的收集数据。
更进一步发展：进军的「千里眼」与指纹、虹膜识别等不过于一样的是，由于我们的脸部具备不能拷贝性、再加收集便利、同时又需要反映出有一定的个性化，所以它受到很多人的注目，被应用于在十分多的领域。不但能被我们每个人用作身份验证、或者是一些娱乐应用于，更加最重要的是不会在一些公共场所的用作监控摄像头的辨识，从而为治安、防暴等任务充分发挥出有理应的起到。很难想象，现在国内的科技公司早已能将50米内雾霾天气下的茫茫人海中某一个特定目标的人脸识别并给定出来，从而在公共场所搜寻特定人物等方面充分发挥奇效。
（左上角是距离两米的高清摄像头摄制的光学，右上角是浅瞳人眼摄像机在41米距离的光学；在雾霾天里，41米的距离依然需要基本明晰地辨识出有人像。）现在，有一些场所的结帐考勤系统，早已做当你车站在屋内，不必须尤其看向某个方位，就需要发票结帐，而这样的便捷，是虹膜、指纹识别等无法超过的场景，可以显现出，人脸识别可挖出的潜力依然十分大。
未来新的场景：临床疾病于是以由于人脸识别能在挤迫人群中捕猎某一个人的独有面孔，并且将面孔从背景中萃取出来与资料库中存储的图像展开对比和给定。因此，除了我们日常生活中常看到的利用人脸识别来证实身份信息，或者展开安全性加密以外，这种技术也能被用在临床少见遗传病上面。你没听错，最近，来自美国国家人类基因组研究所（NationalHumanGenomeResearchInstitute）的科学家们研发出有了一种利用人脸识别技术临床非高加索人群中患腭心面综合征（DiGeorgesyndrome）人的方法。
腭心面综合征是一种由于22号染色体小片段缺陷所引起的遗传性疾病，它不会导致人类畸形，临床表现为面部出现异常、胸腺发育不全、腭裂、较低钙血症以及身材矮小等许多相当严重问题。在过去，这种疾病必须专业而便宜的检测方法才能作出临床，现在，人脸识别技术将有机会需要从大量人脸数据中检测出有患病的人员信息。因此，面部辨识技术就能派上用场，研究小组的科学家们对101名来自非洲、亚洲和拉丁美洲的患者展开了仔细观察研究。
他们将信息特征与人脸识别技术相结合，然后展开了测试，结果显示顺利临床出有患者的概率为96．6％，归属于非常不俗的成绩了。同时，这些科学家回应，这项技术某种程度还能临床出有唐氏综合征。
关于这项技术的想法，NHGRI的基因科学家PaulKruszka这样说明：「人类畸形综合征在世界各地展现出方式有所不同。即使经验丰富的临床医生也无法临床非欧洲人群的遗传综合征。」另外，如果将人工智能技术与人脸识别技术相结合，将不会为我们带给许多意想不到的有可能。
在前不久的谷歌云大会上，我们看见通过深度自学计算机早已需要对图片中的特定信息展开检索，因此在未来，通过在机器人上配备人脸识别技术，它也许能分析出有你的表情所代表的含义，或是在你脸色很差时觉察出潜在的危险性，沦为确实的私人管家，这种情景真让人期望。寻找新的平衡点但是，虽然人脸识别有众多其他辨识技术无法比拟的优点，它依然被指出是生物识别领域以及人工智能领域最艰难的问题之一。一方面，我们每个人的脸部在有所不同表情持续性产生外形变化，目前还无法做一些科幻电影中那样神秘。
另一方面，虽然每个人的脸完全都是独有的，但假造人脸的手法层出不穷，比起于指纹、虹膜等生物特征，利用计算机技术假造人脸的三维模型，并且展开一些不法行为依然是不存在有可能的，「3·15」晚会上展现出的，正是这种问题。所以，我们除了要感慨现在科技日新月异带来我们的便利外，也许还应当警觉如何利用而不是欺诈人脸识别这样的技术。
能做到的事情很多，提高算法的准确率是一个方面。同时也必须在硬件设备上更进一步改良，比如需要辨识出有「活体」和「假造」的区别，或许还必须辅助上其他生物特征使其更为全面。一句话，只不过人脸识别技术的变革，就是一种从很弱人工智能向强劲人工智能的改变，我们要推崇的不仅是技术，更加最重要的是如何保证人工智能时代来临之下，个人的信息安全，也只有这样，才有可能防止《黑镜》中的一些末日景象。
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