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【編者按】宮雅卓，聚虹光電創(chuàng)始人，上海交大博士，主攻生物識別領域，尤其在虹膜識別領域有15年的專研。本文是宮老師受邀為雷鋒網(wǎng)獨家分析，有興趣可移步其微信公眾號：jh-irisian。
（庭審現(xiàn)場，原被告雙方都由代理律師出庭。法院供圖）
人臉識別在科技圈熱門已久，支付寶的人臉支付、微軟辨別年齡的網(wǎng)站How-Old.net、周鴻祎奇酷手機的人臉識別……最近，趙薇的老公黃有龍被告上法庭，原因竟是其司機靳某騙過公證處的人臉識別系統(tǒng)，以委托人的身份賣掉了趙薇家一處千萬的豪宅，而整個過程黃有龍并不知情，是遭人“冒充”。這條新聞，讓“人臉識別”也登上了娛樂版的頭條。人臉識別的準確性和安全性，再次成為大家熱議的焦點。
99%的識別率如何實現(xiàn)？
2014年7月，香港中文大學湯曉鷗教授的三個人臉識別算法分別占據(jù)了全球最具權威的人臉識別數(shù)據(jù)庫LFW（Labeled Faces in the Wild）的前三名，其中DeepID2更是以99.15%的識別率高居榜首。人臉識別率突破99%的大關，一時間成為業(yè)界討論的熱點。
（LFW：人臉識別準確率最高的六家公司 2014.7）
不過，這一世界記錄現(xiàn)在已被百度打破。在人臉識別技術領域兩個最具權威的國際評測平臺FDDB與LFW中，百度都獲得了第一名，領先于國內同行。
（LFW:人臉識別系統(tǒng)的平均精度和誤差 2015.10）
LFW全部人臉系統(tǒng)檢測結果可以參看這里
這似乎意味著，人臉識別的準確率超越了99%，識別精度趨于完美。
如果人臉識別的準確率真有那么高，那司機冒充黃有龍通過人臉識別的案件也就不會發(fā)生了。
而人臉識別如此高的準確率又是如何測評出來的呢？
目前國際上有兩套最為常用的人臉評測數(shù)據(jù)集，人臉檢測數(shù)據(jù)集FDDB和無約束人臉識別LFW。
FDDB（Face Detection Data Set and Benchmark）是由馬薩諸塞大學計算機系維護的一套公開數(shù)據(jù)庫，能為來自全世界的人臉識別研究者，提供一個標準的人臉檢測評測平臺。它使用5171張自然環(huán)境下各種姿態(tài)的人臉照片，從中選取2845張圖片作為測試集，根據(jù)人臉檢測準確率召回率曲線圖得出最終結論。如下圖所示，橫軸表示誤檢人臉數(shù)，縱軸表示檢出率。曲線越陡峭，曲線上的點越接近（0,1），表示檢測器性能越好。
（FDDB：人臉檢測準確率召回率曲線圖 2014.11）
LFW（Labeled Faces in the Wild）則由美國馬薩諸塞大學阿默斯特分校進行維護。它從雅虎上提取6000張表情、光線、方向各不相同的人臉照片，考察各個深度學習系統(tǒng)的人臉識別能力。LFW好比一個題庫，各個前來跑分的人臉識別系統(tǒng)則是參加考試的學生。測試中，LFW給出一對照片，讓人臉識別系統(tǒng)判斷兩張照片是不是同一個人，并給出“是”或“否”的答案。99%的準確率，意味著該人臉識別系統(tǒng)在提供的所有題目中答對了99%。
無論是LFW，還是FDDB，都只是一個實驗室級別、學術性質的測試工具。在千人樣本量下，人臉識別系統(tǒng)的確能取得99%的準確率。然而，在樣本量可能達到十萬級、百萬級的實際商業(yè)場景的應用下，在數(shù)據(jù)庫評測時取得了高準確率的系統(tǒng)，并不一定能復制同樣的成功，其誤識率將直線上升，甚至有可能根本沒法用。在真實復雜場景的測試中，十萬分之一的誤識率下，人臉識別98%的準確率甚至會直線下降到70%左右。
人臉識別在實際應用中的重重障礙之一：相似性
人臉識別技術其實被高估了，它遠遠達不到指紋或虹膜等生物識別技術那么高的準確度。在人臉識別系統(tǒng)中，對相似度高的臉容易出現(xiàn)識別誤差。不說雙胞胎了，人臉識別系統(tǒng)能分得清王珞丹和白百合嗎？（想要知道區(qū)分方法或想要測試一下，可以點這里看看。
人臉識別在實際應用中的重重障礙之二：不穩(wěn)定性
趙薇老公的案件中，該公證處采用的人臉識別系統(tǒng)，參照的是黃有龍第二代身份證照片。撇開法院判決司機靳某和黃有龍照片分值超過0.6不談，照片本身的時效性也是一個問題。我國身份證要求20年更換一次照片，但是20歲和40歲的你，恐怕沒那么相同。
出演《泰坦尼克號》時萊昂納多·迪卡普里奧剛剛20歲，他在影片中俊美的扮相讓人印象深刻。而如今二十多年過去，萊昂納多邁入中年，他的面部輪廓也發(fā)生了改變，下巴也留了胡子。乍看之下，判若兩人。
（萊昂納多·迪卡普里奧：年輕與中年的照片對比）
年齡是影響人臉識別的重要因素。皮膚無可避免地會松弛、衰老，就算是絕色美人，年老后的臉蛋線條也會發(fā)生不可逆的變化。而且，人的面貌可以輕易地通過化妝改變。一位年輕的女性，精心裝扮后的面部和身份證上的照片也許很不一樣。此外，識別時所必須的光線，增加了用戶的使用成本。因此，光線、化妝、年齡都會影響一個人的面部特征及其識別準確性。
人臉識別在實際應用中的重重障礙之三：可復制性
人臉識別無需用戶配合便能采集到照片，幾乎毫無困難。這讓人臉成為有“最高易用性”的生物特征。然而，隨之而來的風險同樣不容小覷。
人臉每天都暴露在外，通過拍照完全可以獲取一個人的面部特征，直接用照片或者通過3D打印復制人臉便能欺騙攝像頭，進行盜竊。
除了人臉的平面照片，動態(tài)的人臉視頻也很容易盜取。
近日，一則“最新詐騙”在朋友圈瘋傳。詐騙者以免費領一壺油或一個充電寶為名，讓受騙人掃描二維碼關注微信，填寫身份證號和手機號，還要錄制受騙人點頭視頻。受騙者以為得到了免費的午餐，卻不知道他們的個人信息和點頭視頻會被用犯罪分子用來開戶貸款。
盡管這則消息的真實性還有待商榷，但卻無意中指出了人臉識別的風險。人臉雖然很方便，但涉及到財產(chǎn)和支付問題，還是應該謹慎對待。
在上述人臉識別的三個漏洞中，相似性其實是由人臉自身的特征決定的。人臉的特征點最少為5個，最多也不過25個。同為生物特征識別，指紋的特征點大約在50個左右。而虹膜的特征點則可達244個獨立的自由維度，是目前世界上最精確的生物識別技術。
穩(wěn)定性雖然取決于外部環(huán)境，同時也受年齡影響。就如面部在不同的年齡階段會呈現(xiàn)不同的面貌，像 “鄉(xiāng)音無改鬢毛衰”。暴露在外的身體特征如指紋，會出現(xiàn)干燥、剝皮、皺褶等現(xiàn)象，這時候就需要重新注冊或使用替代方案了。虹膜是人體唯一暴露在外的內部器官，和手指與面部不同的是，不會被環(huán)境與年齡影響。
獨特性決定了一種生物特征是否準確，穩(wěn)定性則決定了這種特征能否被用作生物識別使用。不過，任何一種生物識別系統(tǒng)最不容忽視的問題，是可復制性。
在眾多欺騙手段中，假體欺騙的問題最嚴重。使用照片、視頻可以騙過人臉系統(tǒng)；購買指紋套、利用高清晰的指紋照片倒模，可以瞞過指紋檢測。只要是外部特征，幾乎都存在被盜取的風險。如果想要安全與方便兼得，不妨嘗試些其他的生物特征。
至少，在趙薇老公的房產(chǎn)案中，公證處識別率為98.3%的人臉識別系統(tǒng)都出了錯，我是不敢用人臉識別了。
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