iPhone X重推的人臉識別技術(shù) 為何2017年才火？

摘要：“FaceID是一個坑。蘋果果斷跳了進去?！眎PhoneX發(fā)布會結(jié)束后，知乎的一名網(wǎng)友在名為《如何看待蘋果發(fā)布會演示faceid翻車?》的話題下如此戲謔道。倘若人臉識別技術(shù)真是個“坑”，不止蘋果，谷歌

“FaceID 是一個坑。蘋果果斷跳了進去?！眎Phone X發(fā)布會結(jié)束后，知乎的一名網(wǎng)友在名為《如何看待蘋果發(fā)布會演示face id翻車?》的話題下如此戲謔道。倘若人臉識別技術(shù)真是個“坑”，不止蘋果，谷歌、微軟、阿里、百度等行業(yè)巨頭都已前仆后繼地跳了進去。

一夜爆紅的人臉識別其實并不算新技術(shù)。2012年，臉部解鎖功能首次亮相在搭載安卓平臺的Galaxy Nexus上；2015年，微軟開發(fā)了生物特征識別系統(tǒng) Windows Hello，支持面部識別登錄，谷歌推出號稱當時最強的人臉識別系統(tǒng)FaceNet；同年，尚未離職的百度首席科學家吳恩達宣布百度的人臉識別技術(shù)已超越谷歌，馬云則在德國通過支付寶成功“刷臉”購買了一張1948年漢諾威工業(yè)博覽會的紀念郵票。

早在蘋果之前，三星也是這個領(lǐng)域的最大玩家之一。然而“刷臉時代”的臨門一腳，終究還是交給了蘋果。

“運用3D 結(jié)構(gòu)光技術(shù)，一個滿是傳感器的額頭，以及比指紋Touch ID更安全?！比湓捵阋愿爬╥PhoneX 的Face ID。蘋果之所以選擇2017年這個時間點發(fā)布自家的“人臉識別”，并非“十周年”情懷，一定程度上是因為支持這項應用的“深度學習技術(shù)”已發(fā)展到具備實用化水準。

深度學習是人工神經(jīng)網(wǎng)絡的一個分支，也是人工智能的主引擎。早在1943年,美國數(shù)學家沃爾特·皮茨(W.Pitts)和心理學家沃倫·麥克洛克(W.McCulloch)就提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的概念。但直到半個多世紀后深度學習技術(shù)作為機器學習的第二次浪潮，才開始進入快速發(fā)展時期。這項實驗室里的高深理論，最初的應用主要是在圖像和語音領(lǐng)域。

從2011年開始，谷歌研究院和微軟研究院的研究人員先后將深度學習應用到語音識別，使識別錯誤率下降了20%-30%。2013年4月，《麻省理工學院技術(shù)評論》雜志將深度學習列為年度十大突破性技術(shù)之首。

在深度學習出現(xiàn)以前，人臉識別方法一般分為高維人工特征提取和降維兩個步驟。通俗來說，每個人的面孔都由額頭、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、雙頰等少數(shù)幾個區(qū)域組合而成，機器可以基于人臉幾何結(jié)構(gòu)來提取一些特征進行識別。

盡管我們每天都在根據(jù)面孔區(qū)分著親人、朋友、同事等面容，但其實大多數(shù)人卻很難準確地描述出自己到底是如何區(qū)分他們的，人們將其解釋為“感覺”。但機器的“感覺”并不能與人媲美，在識別過程中，容易受到光照、姿態(tài)、表情、動態(tài)識別、圖像質(zhì)量、環(huán)境等問題影響，計算能力不足，“神經(jīng)”系統(tǒng)不發(fā)達的人臉識別在早期很難有實用價值。

深度學習方法流行之后，人臉識別技術(shù)大幅進步，深度學習+大數(shù)據(jù)（海量的有標注人臉數(shù)據(jù)）成為人臉識別領(lǐng)域的主流技術(shù)路線。

“隨著神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習的發(fā)展，人臉識別是較早開始被關(guān)注，并被順利快速產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化的技術(shù)。當前最新的人臉識別技術(shù)，在特定情況下，可以做到99.99%的精度，所以在公安領(lǐng)域、金融領(lǐng)域、民用領(lǐng)域已經(jīng)開始逐步試水以人臉識別技術(shù)為基礎(chǔ)的服務功能?！蔽炇W(wǎng)絡的技術(shù)專家Dominic談及人臉識別技術(shù)時坦言。

作為知名安防巨頭?？低暤钠煜缕放?，螢石也已布局AI+多年。人臉識別之所以會在2017年大熱，從技術(shù)層面來看，Dominic認為有三個主要原因：1.算法的不斷改進 2.硬件計算性能的數(shù)量級的提升 3.數(shù)據(jù)樣本信息的爆發(fā)性增長。

提起深度學習，另一個廣為人知的應用案例，就是去年戰(zhàn)勝人類圍棋國手，單挑李世石、柯潔的AlphaGo。相較于依靠暴力算法戰(zhàn)勝國際象棋選手的深藍，AlphaGo的勝利確實非常振奮人心，但歸根結(jié)底還是借助于深度學習和出眾的計算能力，而不是所謂的顛覆性的“新技術(shù)”。

幾年前，人們對人臉識別的印象還停留在“一個頗具娛樂性的噱頭”，熱衷于上傳照片“測測你的臉最像哪位明星”這類的H5游戲。如今，基于深度學習技術(shù)的人臉識別功能也已經(jīng)越來越趨于實用，它被應用到諸多領(lǐng)域，并為人們的生活提供更為實際的便利。

深圳機場已經(jīng)將人臉識別系統(tǒng)嵌入機場安檢信息系統(tǒng)，當安檢人員讓你面對攝像頭時，后端已經(jīng)在做比對分析。通過該系統(tǒng)檢查發(fā)現(xiàn)冒用證件乘機旅客人次，占該機場安檢站近期查獲該類旅客總?cè)藬?shù)的近三成。阿里推出無人超市杭州的一家餐廳聯(lián)合支付寶為顧客推出了刷臉支付，用戶無須擔心付款時手機沒電或者忘帶錢包的尷尬。螢石網(wǎng)絡則將人臉識別放進了電子貓眼中，能夠認出你的家人朋友，在你按下門鈴前，主人已經(jīng)通過手機知道是誰來了。

Face ID將人臉識別再次推向了風口浪尖，表面看起來是蘋果這樣的企業(yè)又一次引領(lǐng)了技術(shù)潮流，但實際上只是技術(shù)浪潮來臨時的一次順風而行。

靠“臉”吃飯的時代，也許真的要來了。

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