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怎么区分真人和假脸
很多人工智能技术，都是基于计算机系统的深度学习来实现的，人脸识别也不例外。
人脸识别系统的深度学习，首先是对人脸进行逐层的特征分类，每一层都会对某种信息进行分类、优化，然后将信息传递到下一层。比如，第一层可能会寻找简单的边线；第二层或会寻找可以形成长方形或圆形等简单形状的边线集合；第三层或会识别眼睛和鼻子等特征……第五、第六层以后，神经网络会将这些特征结合在一起，让机器可以根据训练数据集，达到拥有自我学习的能力，最终掌握“人脸”的概念。
深度学习神经网络的层数越多，它能表达的信息也就越复杂。目前，我国在人脸识别上的前沿技术团队，已经可以做到将人脸信息分为1000层以上的神经网络。而数据越多，人脸识别的效果就会越精确。
早期的人脸识别系统，之所以会把照片当成人脸，是因为它学习的“教材”就是照片。既然是从照片上学习到人脸的信息，自然就会把照片当成人脸。“因为它本身没有太强的信息甄别能力。”360企业安全移动应用事业部总经理趙刚解释道。但就像“央视3·15”晚会上主持人演示的那样，图片处理软件也可以让照片“活”起来。面对这些“动图”，我们用肉眼很容易就看出来了，可是号称“人工智能”的人脸识别系统，难道就“懵圈”了吗？
“一般来说，合成图像中的人脸和原有的真脸相比，会存在众多不匹配的情况。再精心的PS，在光线分布、色调均匀度、贴图周边处理方面，都难免会存在微小的不自然。”商汤科技计算机视觉研究员吴立威对笔者说：“这些不匹配的情况，通过我们人脸识别系统，基于大数据训练的深度学习模型，都可以一一找出来。即便是那些人眼根本察觉不到的头发丝般细微的瑕疵。”
“总的来说，只要给予足够多的人脸攻击大数据样本，机器就能够自主地学习到伪造图像或合成视频中的瑕疵，最终就能得到对于这些攻击的分辨能力。并且，随着学习数据的不断增多，深度学习系统也会一天比一天强大，让各种各样的换脸无可遁形。”吴立威说。
“刷脸”能做支付的唯一凭证吗
“在我们看来，主持人在‘3·15’晚会上展示的‘攻击’，已经是‘上古时代’的‘攻击手法’了，业内主要的技术团队早就已经可以防护了。”旷视科技互联网市场运营总监伞璐笑着对笔者说。
此次晚会的展示，只是把人脸识别领域的反攻击工作和黑客的较量从幕后搬到了台前。伞璐介绍说，他们早在2015年底，就针对线上身份验证服务，设立了专门的活体攻防团队。这个攻防团队平均每天过滤掉的攻击次数达到52342次。而晚会上主持人演示的，确实是最常见的攻击方法，但只是他们每天要面对攻击中的一小部分，并且在目前的碰撞试验阶段，就已能够防护住了。
小视科技首席法官倪冰冰称，无论是通过图像处理软件做的屏幕翻拍、虚拟人脸，还是像电影中常见的那种高仿人脸面具等攻击，虽然表面看似真实，“但是一旦数学变幻到某个特定的特征空间，马脚就露出来了。”倪冰冰介绍说，他们非常重视反欺诈技术的研发和产品迭代，团队的核心成员当中，有一半以上都参与其中。
据调查，目前人脸识别企业普遍的方式是，在保证正确识别和正确拒绝通过率情况下，尽可能降低误识率。但误识率就像误差一样，很难避免。
目前主要的人脸识别团队都能做到将通过率控制在95%左右。也就是说用户在刷脸时，20次中通过19次，有1次需要重新刷或者停止交易，或者转用人工方式进行二次排查。
“人脸识别不可能是一个包打天下的东西。它可以作为一个安全的补充，但是不能对它寄太高希望，把它当成唯一的认证手段。”360企业安全移动应用事业部总经理赵刚表示，“即使是其他的生物认证，比如指纹、虹膜甚至静脉识别，都只是多一层防护，但是这些防护都不是万无一失的。没有哪一项可以称得上绝对安全。任何安全防护都有攻克方式，只是时间和成本的问题。”
人脸识别只能用于安全认证？
赵刚认为，对于人脸识别，盲目地信任肯定是不可取的态度，但是也不能因为它目前存在的问题，就将其一棍子打死。
实际上，作为一项逐渐深入到我们生活当中的人工智能技术，人脸识别的作用，也不仅限于各种终端账号登录的安全认证方式。
虽然互联网金融领域的人脸识别是几乎每个人都能接触到的，但更广泛使用人脸识别技术的却是安保领域。比如，在抓捕逃犯时，通过人脸识别系统，可以协助在数据库或者监控视频中锁定目标，并跟踪对方行迹，这样能够提高破案效率或者做及时有效的智能预警。
人脸识别还可以用于一些商业上的数据分析，比如研究逛商店的人的消费偏好。根据商店监控录像捕捉到的人脸信息，可以统计出一段时间内，各个柜台前站的人的数量和时长，以此来评判哪个产品是热销产品。
商汤科技人脸识别团队表示，他们的合作伙伴中，有不少是直播平台。现在不少直播APP可以在直播的同时，给主播添加帽子、头饰、眼镜等卡通效果，这就是基于人脸识别和AR技术实现的，系统要先定位你脸部五官的位置，然后再给相应的位置“穿戴上”相应的配饰，增加娱乐互动效果。
个别面膜企业，也引入了人脸识别技术。通过让用户“刷脸”，测量脸部大小，为用户提供面膜尺寸，和对用户的肌肤年龄、性别等属性进行分析。
由此可见，我们的面部信息也是一项重要的个人信息。可是在这个信息安全面临极大考验的时代，人们总难免会担心“面部信息的安全”，毕竟自己的脸天天都暴露在光天化日之下，不能像密码一样秘而不宣。
在赵刚看来，加强防范意识固然是必要的，但没必要过度担心从而因噎废食。“对于一项人们还不够了解的新的技术，无论是盲目的信任，还是因为一些现存的瑕疵就恐惧或者拒绝，都将对这个行业和技术发展产生打击。提早去了解它，适度地利用它，并且保持警惕，让安全成为你生活的一部分，而不是绊脚石，才是正确的态度。”
很多人工智能技术，都是基于计算机系统的深度学习来实现的，人脸识别也不例外。
人脸识别系统的深度学习，首先是对人脸进行逐层的特征分类，每一层都会对某种信息进行分类、优化，然后将信息传递到下一层。比如，第一层可能会寻找简单的边线；第二层或会寻找可以形成长方形或圆形等简单形状的边线集合；第三层或会识别眼睛和鼻子等特征……第五、第六层以后，神经网络会将这些特征结合在一起，让机器可以根据训练数据集，达到拥有自我学习的能力，最终掌握“人脸”的概念。
深度学习神经网络的层数越多，它能表达的信息也就越复杂。目前，我国在人脸识别上的前沿技术团队，已经可以做到将人脸信息分为1000层以上的神经网络。而数据越多，人脸识别的效果就会越精确。
早期的人脸识别系统，之所以会把照片当成人脸，是因为它学习的“教材”就是照片。既然是从照片上学习到人脸的信息，自然就会把照片当成人脸。“因为它本身没有太强的信息甄别能力。”360企业安全移动应用事业部总经理趙刚解释道。但就像“央视3·15”晚会上主持人演示的那样，图片处理软件也可以让照片“活”起来。面对这些“动图”，我们用肉眼很容易就看出来了，可是号称“人工智能”的人脸识别系统，难道就“懵圈”了吗？
“一般来说，合成图像中的人脸和原有的真脸相比，会存在众多不匹配的情况。再精心的PS，在光线分布、色调均匀度、贴图周边处理方面，都难免会存在微小的不自然。”商汤科技计算机视觉研究员吴立威对笔者说：“这些不匹配的情况，通过我们人脸识别系统，基于大数据训练的深度学习模型，都可以一一找出来。即便是那些人眼根本察觉不到的头发丝般细微的瑕疵。”
“总的来说，只要给予足够多的人脸攻击大数据样本，机器就能够自主地学习到伪造图像或合成视频中的瑕疵，最终就能得到对于这些攻击的分辨能力。并且，随着学习数据的不断增多，深度学习系统也会一天比一天强大，让各种各样的换脸无可遁形。”吴立威说。
“刷脸”能做支付的唯一凭证吗
“在我们看来，主持人在‘3·15’晚会上展示的‘攻击’，已经是‘上古时代’的‘攻击手法’了，业内主要的技术团队早就已经可以防护了。”旷视科技互联网市场运营总监伞璐笑着对笔者说。
此次晚会的展示，只是把人脸识别领域的反攻击工作和黑客的较量从幕后搬到了台前。伞璐介绍说，他们早在2015年底，就针对线上身份验证服务，设立了专门的活体攻防团队。这个攻防团队平均每天过滤掉的攻击次数达到52342次。而晚会上主持人演示的，确实是最常见的攻击方法，但只是他们每天要面对攻击中的一小部分，并且在目前的碰撞试验阶段，就已能够防护住了。
小视科技首席法官倪冰冰称，无论是通过图像处理软件做的屏幕翻拍、虚拟人脸，还是像电影中常见的那种高仿人脸面具等攻击，虽然表面看似真实，“但是一旦数学变幻到某个特定的特征空间，马脚就露出来了。”倪冰冰介绍说，他们非常重视反欺诈技术的研发和产品迭代，团队的核心成员当中，有一半以上都参与其中。
据调查，目前人脸识别企业普遍的方式是，在保证正确识别和正确拒绝通过率情况下，尽可能降低误识率。但误识率就像误差一样，很难避免。
目前主要的人脸识别团队都能做到将通过率控制在95%左右。也就是说用户在刷脸时，20次中通过19次，有1次需要重新刷或者停止交易，或者转用人工方式进行二次排查。
“人脸识别不可能是一个包打天下的东西。它可以作为一个安全的补充，但是不能对它寄太高希望，把它当成唯一的认证手段。”360企业安全移动应用事业部总经理赵刚表示，“即使是其他的生物认证，比如指纹、虹膜甚至静脉识别，都只是多一层防护，但是这些防护都不是万无一失的。没有哪一项可以称得上绝对安全。任何安全防护都有攻克方式，只是时间和成本的问题。”
人脸识别只能用于安全认证？
赵刚认为，对于人脸识别，盲目地信任肯定是不可取的态度，但是也不能因为它目前存在的问题，就将其一棍子打死。
实际上，作为一项逐渐深入到我们生活当中的人工智能技术，人脸识别的作用，也不仅限于各种终端账号登录的安全认证方式。
虽然互联网金融领域的人脸识别是几乎每个人都能接触到的，但更广泛使用人脸识别技术的却是安保领域。比如，在抓捕逃犯时，通过人脸识别系统，可以协助在数据库或者监控视频中锁定目标，并跟踪对方行迹，这样能够提高破案效率或者做及时有效的智能预警。
人脸识别还可以用于一些商业上的数据分析，比如研究逛商店的人的消费偏好。根据商店监控录像捕捉到的人脸信息，可以统计出一段时间内，各个柜台前站的人的数量和时长，以此来评判哪个产品是热销产品。
商汤科技人脸识别团队表示，他们的合作伙伴中，有不少是直播平台。现在不少直播APP可以在直播的同时，给主播添加帽子、头饰、眼镜等卡通效果，这就是基于人脸识别和AR技术实现的，系统要先定位你脸部五官的位置，然后再给相应的位置“穿戴上”相应的配饰，增加娱乐互动效果。
个别面膜企业，也引入了人脸识别技术。通过让用户“刷脸”，测量脸部大小，为用户提供面膜尺寸，和对用户的肌肤年龄、性别等属性进行分析。
由此可见，我们的面部信息也是一项重要的个人信息。可是在这个信息安全面临极大考验的时代，人们总难免会担心“面部信息的安全”，毕竟自己的脸天天都暴露在光天化日之下，不能像密码一样秘而不宣。
在赵刚看来，加强防范意识固然是必要的，但没必要过度担心从而因噎废食。“对于一项人们还不够了解的新的技术，无论是盲目的信任，还是因为一些现存的瑕疵就恐惧或者拒绝，都将对这个行业和技术发展产生打击。提早去了解它，适度地利用它，并且保持警惕，让安全成为你生活的一部分，而不是绊脚石，才是正确的态度。”