毛孔、皺紋都逃不過人臉識別
在王進博士的履歷中，他的首個人臉識別的應用始於15年前的三星手機拍照系統，當小小的攝像頭對準人們時，每一個人的臉部會出現一個小紅框，處理器按照這一區域測光，得出正確的曝光參數，這一保證你拍出合格人像的技術便是首個人臉識別。
他最早設計的人臉識別系統在人的面部採集５個數據，眼角、嘴角和鼻子等，而如今的軟體可以捕捉人臉部每一個毛孔、皺紋，來幫助手機確認你是否是這台機器的主人。
“衡量人臉識別最重要的數據就是成功率，現在人臉識別已經開始運用在公共領域，比如車站的進站系統、公安的監控系統等等，這些和手機的人臉識別有著底層技術的相關性，只是側重點不同，”王進說，“公共安全領域的人臉識別更像是大海撈針，尋找嫌疑人的工作可以通過長時間的識別比對來完成，現在比較好的系統可以在一秒內識別100萬張圖像。手機解鎖需要的識別則更加精細化，需要做到錯誤率非常低才能帶來較好的用戶體驗。”
你可能有這樣的疑問？
“人臉識別有著學習機制，每一次使用都會儲存不同光線、環境下的面部資訊，可以說一部機器會對你越來越熟識，這種環境的變化甚至可以隨著時間的推移，年齡的增長來變化，不會因為你增加了幾道皺紋就不認識你了。”王進告訴記者，化淡妝的情況下幾乎不影響人臉識別，機器採集的資訊比人們能想到的多得多，毛孔的位置、皺紋的粗細、女孩子臥蠶眉的大小以及大大小小的資訊都會成為識別依據。“除非兩個本身很像的人、化同樣的濃妝，在這種極端情況下，才有可能影響到準確性。”
對於睡眠時能否面部識別解鎖手機，出於安全考慮，蘋果公司的FaceID要求解鎖的條件之一是要捕捉用戶眼神。如果你睡著了或是緊閉雙眼，僅靠掃面部是無法完成解鎖或是支付的。不過一般的人臉識別技術識別睡眠中的人臉，技術上沒有難度。
戴墨鏡、蒙面罩，能否逃過人臉識別？
王進的團隊同樣做過嘗試，試驗通過大數據分析人臉部骨骼、肌肉、眼部相對之間的影響，通過幾百萬張圖片的計算，結果來了一個驚喜，人臉識別可以在面部資訊不完整的情況下，像拼圖一樣組合剩餘的資訊。
而據美國《大眾科學》報導說，英國劍橋大學和印度科學家利用深度學習技術和數據庫識別蒙面者，準確率可達69%。這項研究的負責人阿馬喬特‧辛格說，“如果只蓋住部分面部，難以隱藏整個人臉結構，人工智慧模型依然能夠預測隱藏起來的面部結構是什麼樣子。”
那用真人照片蒙混過關，行不行呢？
除了數據演算法，硬體在人臉識別中也是另一位“門神”，王進介紹，最早出現在手機上的攝像頭是單鏡頭攝像頭，隨後出現了雙鏡頭攝像頭，蘋果公司新一代產品中採用的是深感攝像頭，會投射超過3萬個肉眼不可見的光點，為用戶的臉部繪製精確細緻的3D圖，用照片等東西冒充是通不過的。
“單鏡頭攝像頭只能拍攝平面的圖片，而雙鏡頭攝像頭則類似於我們看的3D電影。深感相機則可以採集深度資訊，例如判斷鼻子和耳朵之間的距離，面部的立體程度，是目前圖像採集中功能最強大的攝像頭。”王進說。
“人臉識別目前最大的瓶頸是活體檢測，簡單地說就是確認鏡頭前被識別的是一個真正的人類。”王進告訴記者，把人區別於圖片、投影、視頻以及一切冒充的手段一直是領域內在不斷研究的課題。如今的演算法已經能很好地過濾掉真人照片等“李鬼”◆
未來該擔心嗎！
如果妻子借助人臉識別技術，覺察丈夫的每一個強壓下去的哈欠；老闆用這種技術，覺察到僱員每一絲惱怒的表情，婚姻和職場關係會變得更真實，但更可能因為人們無法再隱藏真實想法，從而更加緊張。社交互動的基礎可能也會改變，依靠表情發展起來的人際交往或許要被顛覆。
