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[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。
跨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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