生物識別日趨主流 人與機器“信任關系”將開啟新篇章

[導讀]隨著人類與機器共享的“秘密”越來越多(十年前丟手機就是換一張卡那麼簡單,現在意味著整個數字世界的重構),安全系數越來越大,基於密碼的識別方式已日趨無力——如今,學術界也已達成共識,身份識別的下一幕,來自每個人的生物體征。





人臉識別這一概念近年來一直是全球技術前沿趨勢討論的熱點,在業內人士看來,人臉識別正是開啟AI時代最關鍵的一把“鑰匙”。支付寶的刷臉登錄、支付等,微眾銀行的遠程認證等,都讓AI率先進入瞭“刷臉時代”。

曾有學者預言,人類正在進行有史以來第二次最重要的遷徙:第一次是數萬年前人類祖先走出非洲;現在,他們正面臨從物理世界步入數字世界的“大移民”。

而在第二次“移民”過程中,就像人類在現實生活裡對“我是誰”的循環追問,自信息文明誕生伊始,人類就非常清楚安全告知機器“我是誰”的重要性,並不斷在身份認證方式上推陳出新,發明各種密碼和數字證書。

然而,隨著人類與機器共享的“秘密”越來越多(十年前丟手機就是換一張卡那麼簡單,現在意味著整個數字世界的重構),安全系數越來越大,基於密碼的識別方式已日趨無力——如今,學術界也已達成共識,身份識別的下一幕,來自每個人的生物體征。

今天的智能手機——這一人類的“外掛大腦”上,已配有指紋識別,人臉識別和虹膜識別,而隨著十年之後整個IOT產業的井噴,以及安防領域的日趨重要,生物體征勢必成為人類分身數字世界時最嚴苛的身份認證。

大體來說,生物特征包括生理特征和行為特征:前者包括指紋,虹膜,人臉和眼紋等;後者對大眾稍顯陌生,包括步態和唇語等。這些生物特征都具備很強的穩定性和唯一性,可匹配於不同應用場景。今天,不妨從中選取幾種代表性生物識別,其中有的你可能熟悉,有的不熟悉,但不管怎樣,它們都將在未來,成為人類移民數字世界時最重要的關卡,也是保衛人們在現實世界安全的重要利器。

抗疲勞保健食品年齡人臉識別

拋去指紋識別不談,人臉識別是最為大眾熟知的認證方式。

其實人臉識別並非易事。人類的臉部結構存在極大相似性,且表情頗具易變性,更何況不同的觀察角度,光照條件,遮蓋物(墨鏡,頭發,胡須等)都會增加機器識別難度。

不過,當現如今AI已發展到“隻要人類正常情況下1秒就能做的事,它幾乎也能做到”的地步,人臉識別的技術進步也令人欣喜。AI可以將人類進化而來的“直覺系統”轉為為數據分析,根據眼睛,眉毛,嘴巴,鼻子等器官特征和幾何位置關系檢測人臉,將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較認證。

當然,得益於iPhoneX出色的市場教育工作,上面的事你可能都知道瞭,但頗值一提的是,iPhoneX那般“實時識別”遠非人臉識別的全部,當機器記住一張人類面孔,它其實可以做到更多,比如“跨年齡識別”。

舉個例子,還記得八月底,由中央電視臺和中國科學院共同主辦的人工智能節目《機智過人》在CCTV1周末黃金時段首播(足以見得人工智能在大眾認知中的滲透度……),第一集中的“禦眼重明”系統便呈現瞭“跨年齡人臉識別”技能,用1秒就從36張圖片中選出瞭撒貝寧和江一燕兒時的照片。

常識是,在影響人臉識別率的一切因素裡,時間是最難對抗的部分。為瞭實現跨年齡識別,“禦眼重明”從1000多萬人的2億張人臉圖片中學習瞭人臉的600多個特征,再搜集幾萬對成年人與其本人小時候照片的人臉數據,提取人臉特征後,通過雙層異構網絡進行特征遷移學習,找到成年人臉和兒童照的特征空間映射關系,準確率在人臉特征清晰情況下可達95%以上。

跨年齡人臉識別有什麼用?舉一個例子,你知道,許多失蹤兒童長大後,連親生父母都認不出他的樣子,但機器認得,你完全可以想象:借助“禦眼重明”系統,電影《失孤》中的父母就可以不再通過持續多年的滿城尋覓,而是到公安機關錄入孩子照片,機器通過數據庫對比,尋找到匹配對象。

人臉識別技術,正在為孕婦專用綜合維他命這個社會帶去更多福祉。

遠距日本孕婦綜合維他命離生物識別

事實上,除瞭人臉識別,其他更“小眾”的識別方式,也在不同場景下漸次綻放,譬如在《機智過人》中出現的“步態識別”。

如果你看過《碟中諜5》,一定會對電影中“最後一道安保系統”——步態識別印象深刻:它可以對生物體的身體和步態進行360度無死角掃描,識別進入者身份。

嗯,所謂步態識別,就是隻通過走路姿勢,在極短時間內,攝像頭就可識別特定對象。不同於人臉識別需要“主動配合”,哪怕一個人在幾十米外背對攝像頭,機器也可通過算法把你認出來。在《機智過人》節目裡,來自銀河水滴科技的步態識別就與記憶大師袁夢PK,識別10個身高體型相似的“嫌疑犯”,21隻體型毛色相似的金毛犬,以及金毛犬剪影,最終銀河水滴獲勝。

與人臉識別一樣,步態精準識別,也受益於在海量數據加持下的人工智能技術。銀河水滴就組建瞭自己的數據團隊,並對約十萬張不同背景下,姿勢穿著各異的人形進行瞭精細分割標註,如今的跨視角步態識別精度高達94%左右。你可以想象,這項技術會在安防領域大有作為。

而“遠距離生物識別”不隻一種,除瞭腳下步態,來自人類嘴唇的“唇語識別”亦可發揮威力。唇語識別是一項集機器視覺與自然語言處理於一體的技術:通過機器視覺從圖像中連續識別出人臉,提取口型連續變化特征,隨即將連續變化的特征輸入到識別模型中,識別出講話人口型對應的發音,計算出可能性最大的表達語句。

事實上,谷歌人工智能公司DeepMind去年在AlphaGo擊敗人類後,就把與人類的下一個競賽場切換至讀唇術上:他們與牛津大學的研究者使用總長超過5000小時完成瞭對人工智能的訓練,然後使用去年3月至9月間播出的節目進行測試,結果發現,給予相同的視頻素材,專業唇語識別專傢能達到12.4%的正確率,而AI系統識別正確率則是46.8%,高出大概3倍。而唇語識別在國內的領跑者海雲數據也已訓練瞭超過1萬小時的新聞類節目。

與步態識別一樣,唇語識別在安全領域意義重大。要知道,公安系統中的視頻信息量非常龐大,但很多都以“默片”方式存在,隻看得清嘴型,卻不知說些什麼。而當機器學會“讀唇術”,即可判斷視頻中的人講出來的關鍵性內容。

總之不難發現,“遠距離生物識別”正在構築一張“數字天網”,俯視現實世界。難怪有人會說,如今人類犯罪率整體下降最根本的原因,就是技術進步提升瞭犯罪兒童眼睛保健食品成本。

另一種關於眼睛的產後營養補充識別

當然,談及生物識別,尤其是基於生理特征的生物識別,虹膜是一個大眾熟知的名字。相互錯雜的細絲,斑點和條紋,讓虹膜具備天然不可復制性,相信你多少有些瞭解。所以今天不妨重點介紹另一種與眼睛有關,卻稍顯陌生的識別方式:眼紋識別。

在新一集《機智過人》中,來自螞蟻金服的生物識別機器人“螞蟻佐羅”迎來全球首發。後者具備金融級別的人臉識別技術,其中很重要的識別點位就是人類眼紋——在節目錄制現場,“螞蟻佐羅”成功識別同卵四胞胎兄弟的關鍵,就是利用瞭人類眼紋的唯一性。

什麼是眼紋?

最通俗地話說,虹膜識別是識別眼睛中“黑眼仁”的紋理,眼紋識別則是識別“眼白”的血管排佈情況(鞏膜部分)。與虹膜一樣,每個人的眼紋也具有唯一性,而這種唯一性也意味著,如何從普通攝像頭拍攝到的圖像中提取血管分佈細節;如何從血管排佈中提取出區分每一個人特定的生物特征;如何應對眼球反光,眨眼和眼睫毛等幹擾因素……都是擺在“螞蟻佐羅”面前的道道難關。

不過問題來瞭:既然虹膜識別技術已相對成熟,市場教育工作也已完成,為何還要另辟蹊徑,完成對眼紋的識別探索?

誠然,虹膜識別在容錯率,信息量及穩定性方面更有優勢,但在工業界,“脫離成本談技術”並非睿智之舉。拿手機來說,虹膜識別需要專業硬件支持(遠紅外攝像頭),這對智能手機的改造以及規模化商用是個挑戰——這也是為什麼早在90年代虹膜識別就已商用,但多年來主要應用場景隻是軍用和一些特定領域。

另外,人類虹膜的采集過程需要用戶較高的配合度,這對普通小白用戶來說學習成本更高。相較之下,眼紋識別對攝像頭沒有特殊要求,手機前置攝像頭就能滿足要求,采集過程中隻需要用戶自然看著手機就可以。所以,從用戶體驗和成本上來說,都更有利於規模化商用和大眾普及。

那麼下一個問題是:眼紋識別的應用場景有哪些?

如你所知,對於螞蟻金服這種互聯網金融服務巨頭來說,身份認證是無比重要的環節。目前眼紋識別最重要的應用場景,就是通過眼紋識別疊加人臉識別,在不增加用戶負擔情況下,對識別對象進行多維度交叉驗證,提高識別的準確度和安全性。目前,螞蟻金服研發的眼紋識別技術還是實驗室產品,但被業內視為是中國或者說是全球生物識別技術研發的標志性突破。“螞蟻佐羅”今年的工作重點和目標,是將應用於線下場景的眼紋技術也能基本研發成熟並開始試點。要知道,人臉識別的線下金融級應用場景,譬如刷臉支付,用的是1:N驗證,即從N張照片中找出相符的一張,這比1:1驗證的難度要高,出錯概率也會大一些,而在疊加眼紋識別後,除瞭提高準確率,還能大大提高1:N中N的數量級。總之,疊加瞭眼紋識別後的面部識別,可能是人們邁向虛擬世界最安全的通行證——要知道,“螞蟻佐羅(ZOLOZ)”的讀音,與西班牙語“SOLOS”相同,而“SOLOS”的古意,正是“ONE”和“唯一”。

結語:“無密碼”社會的來臨

今年2月,科技媒體《MIT科技評論》公佈瞭2017年全球十大突破性技術榜單,將螞蟻金服、曠視科技、百度人臉識別技術納入榜單,理由是:作為全世界首批上線人臉識別技術的國傢,中國的人臉識別技術精度已達到金融交易的級別,刷臉支付進入成熟期。

嗯,時至今日,沒人會懷疑,中國生物識別技術已整體性領先世界,且如上所述,中國擁有全球最豐富的識別方式和應用場景。而值得一提的是,《機智過人》中出現的人工智能團隊,都已在各自領域達到國際領先水準(螞蟻金服是唯一一傢掌握眼紋識別核心技術的公司;銀河水滴在步態數據和算法方面處於世界領先,戶外步態數據庫超過第二大數據庫近100倍),也算見證瞭中國當今最新銳人AI技術的崛起。

最後想說,其實縱觀整個人機交互的歷史,就是一個人機交互難度下降的過程,在未來,隨著生物識別的日趨主流,人類與機器之間的“信任關系”勢必將邁向一個新篇章。

我相信會有一天,“密碼”將成為過去式,人類歷史上那些與密碼驚心動魄的故事,也將成為未來博物館講解員的談資。我也相信,就像“無現金”在中國的飛速普及,人們期許中的“無密碼”社會,也將在中國率先來臨。

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