无处不在的刷脸应用，真正刚需应用有多少？信息安全如何保证？_风闻

自从人脸识别技术，俗称“刷脸”，在手机上普及后，一个曾经高大上的人工智能高科技技术活，变成了作坊里的工匠活，似乎每一个跟人打交道的服务行业，都能搞一个刷脸的设备放在客户端。作为客户，不管你愿不愿意，商家就是强迫你使用刷脸来作为服务的先决条件。

随便盘点一下周围的刷脸应用，去机场登机要刷脸，坐高铁要刷脸，坐公交车要刷脸，去有些机关单位办事要刷脸，去参加展会要刷脸，去酒店订房要刷脸，去公司上班打卡要刷脸，有些还能支持戴口罩刷脸，去咖啡店买杯咖啡要刷脸，去无人商店进门要刷脸，去自动供货机买东西要刷脸，甚至有些地方的公共厕所里取纸也要刷脸，还美名曰，这是为了保护资源，不让贪便宜的顾客多用卫生纸。当然，还那引起争议的，在十字路口羞辱牌的刷脸应用，羞辱牌上专门展示那些不守规矩的闯红灯的路人的照片和身份证号码，以示警示。

从服务应用的必要性和安全性来讲，真正需要刷脸的就是登机和坐高铁，因为这些场景必须有实时身份认证，刷脸无疑是最可靠，最便捷，也是最有效的方法，在这些地方使用的刷脸设备性能也是可靠的，最重要的是，这些应用场景刷脸收集的数据会有统一安全处理机制。其余的应用，大部分是给商家获取客户信息提供方便，当然，也让用户在使用流程上得以上简化，但不是必须的。这些地方最不可靠的是刷脸后的信息保管和处理。不像在机场，高铁站这种应用，所有刷脸终端都是跟后台服务器联网，通过人脸识别，从中心服务器找到对应身份信息，刷脸后图像也同时进入了中心服务器统一保管，一般工作人员很难私自调用。而在这些零售服务应用中，大部分人脸识别是单机版，很多时候就是一个安卓手机的主板，修改了一下后台软件而已，像那种便宜的打卡机的刷脸，有些连手机的主板都不用，就是一个安卓卡配简单CMOS摄像头。这种机器收集后的图像数据仅仅跟跟打卡机的后的电脑相连，客户的头像信息安全完全没有保障。像那种厕所里取纸的刷脸应用，人脸数据一般就存放在那个带有刷脸功能的手纸箱里，因为它刷脸的目的不是为验证用户的身份，而是不让同一个人在短时间内取太多手纸。

人脸识别在三十前还是一个很高端的技术活，受当时摄像机的分辨率和计算机算法的限制，人脸识别一直属于实验室工作，无法投入到实际应用，谁要是说他是搞人脸识别工作的，那就知道他是搞学术研究的。那时静态照的人脸识别片还算马马虎虎，在动态视频的人脸识别方面，受摄像场地光线方向，明暗和人脸部表情等影响，准确率很低，基本上属于不可使用的范畴。当时的算法主要是图像的点对点地比较，同一个人，严肃的表情和大笑的表情，被认为是两个人。80年代底90年代初，计算机神经元（neural networks，简称NN）研究正在兴起，也有学者用NN方法，通过机器学习来作人脸识别，但效果也不不理想。

1995年前后，一个名叫杨立昆的法籍计算机专家（Yann Le Cun）和同事一起在ATT实验室工作时，共同发明了一种卷积神经元网络（Convolutional Neural Networks）,简称CNN。他将CNN用于手写体字母识别获得成功，因为他的特殊共享，2018年获得计算机界的最高荣誉，图灵奖。

而后CNN网络被用来作人脸识别的应用，经过多次实验，不同的科研小组在2006年前后，采用深度学习Deep NN网络，简称DNN网络进行人脸识别实验，获得很大成功。而真正让人脸识别走进大众视野是2012年9月，在美国图像网络大赛中，获得大规模图像识别挑战的新人，Alex，他搭建了一个AlexNet，一种改进型的DNN，通过他的方法，普通人也可以玩起人脸识别这种高科技的应用。最简单CNN网络可以用下面四层网络来描述，它由输入层，隐藏层和输出层组成。

CNN网络之所以比以前的方法有效在于它使用卷积的特征，什么是卷积？简单地说，卷积就是对一个矩阵先做乘法，再做加法的运算。在做人脸识别前，先把人脸的图像分割成很多小矩阵，通过卷积这种运算，人脸的特征被找出来了，然后再将这些一个个矩阵的运算结果全部按照次序加起来，整个人脸的特征就确定了。当人脸识别系统经过训练之后，对已知的人脸有了记忆和判断，当对一个新的样本图片进行识别时，因为不同光线，摄像角度，以及人脸表情总有不同，识别时，会出现特征的相同和不同的区域，系统会给出正确和错误的提示，然后给出一个两个人脸照片比较之后的相似度结果，比如相似度为82%的结果。

CNN算出的特征就像漫画家给一个人画的漫画，能够准确地抓住一个人的五官特征，不管漫画家如何夸张，大家都能在漫画中认出来这个人来。这种方法很好地解决了过去那种死板在人脸上做点对点的比较，笑脸和哭脸得出不一样的结果的囧境。

严格地讲，没有一个刷脸应用将识别的相似度设为100%，因为系统很难达到这种精度。相似度越高，系统识别所花的运算时间就越长，如果人脸识别机器在短时间内算不出来结果，就会增加用户的等待时间，在任何应用中，如果用户体验不好，就没法投入使用。此外，为了提高准确度，人脸识别分二维（2D）识别和三维（3D）识别。一般高端手机，比如华为mate系列，苹果手机等都采用3D识别，这样就避免了用照片来欺骗识别系统。而低端刷脸机器，尤其是那种在酒店登记，在咖啡厅，在厕所里所使用的单机版识别系统大都采用2D人脸识别，这种系统防伪性能就差很多，安全性就更差了。

回到上面提到的问题，为什么现在到处是刷脸应用？这是因为这种应用的成本很低，一台单机版的人脸识别嵌入式机器，软件是开源的（免费），安卓版卡，加摄像头和小显示屏，1000元之内搞定，加上没有相关的政策管制，于是就出现了各行各业的商家在滥用刷脸机的现象。毫无疑问，这种简易的人脸识别系统，无论是其系统的安全性，还是信息安全性，都有很多问题。政府有关部门应该制定相关政策，不能让零售商家强制要求客户使用这种不可靠，也不是必须的刷脸服务，至少让客户有自己的选择。有些人图新鲜，好奇，或者为了省事，愿意刷脸的，可以继续刷。对那些不愿意让自己信息被无故泄露的客户，商家应该提供常规方式的服务。