董莉

人臉識別逐漸走入更日常的應(yīng)用場景，無感知使用的背后得益于技術(shù)的迭代。

在數(shù)字時代，我們每天都需要向各種移動設(shè)備和在線服務(wù)來回答“你是誰”的問題。過去，回答這個問題的主要方式是密碼和短信驗證碼，如今，越來越多的新技術(shù)讓我們的生物特征就可以回答這些問題，比如指紋識別、人臉識別和聲紋識別。

“只因為在人群中多看了你一眼，再也沒能忘掉你的容顏?！薄秱髌妗返母柙~在多年前就已為“人臉識別”技術(shù)做了鋪墊。今年的電影《速度與激情8》中，天眼（Gods eye）利用監(jiān)控攝像頭/反光鏡面捕捉影像，然后以人臉識別技術(shù)鎖定人物。

人臉識別技術(shù)是利用計算機分析人臉視頻或者圖像，并從中提取出有效的識別信息，最終判別人臉對象的身份。這個技術(shù)得到的研發(fā)歷史算算也已經(jīng)幾十年了，早已不再是電影情節(jié)。技術(shù)的發(fā)展，讓行走江湖的你，只需一張臉，可以完成 “芝麻開門”。

人臉與人體的其他生物特征一樣與生俱來，而且不需和設(shè)備直接接觸就可以獲取，目前已經(jīng)在多個領(lǐng)域獲得應(yīng)用。而技術(shù)引領(lǐng)時尚的風(fēng)潮將讓人工智能和人機交互成為人臉識別新的商業(yè)爆發(fā)點。

由于直接與金融資產(chǎn)和服務(wù)掛鉤，有別于互聯(lián)網(wǎng)級別的生物識別能力，金融級生物識別技術(shù)對準(zhǔn)確率、安全性和穩(wěn)定性要求更高。招商銀行、上海銀行等銀行已經(jīng)開始嘗試，如不用帶卡，就可以從ATM機上刷臉取款等。騰訊將人臉識別運用到微眾銀行和征信領(lǐng)域。平安有刷臉貸款產(chǎn)品“平安i貸”等等；互聯(lián)網(wǎng)金融P2P平臺，也開始大規(guī)模應(yīng)用人臉識別，進行身份認(rèn)證開戶。京東之家，蘇寧全國首家無人店都開始嘗試“刷臉支付”……

從全球的人臉識別市場發(fā)展來看，中國現(xiàn)在是最熱的時候。如今從事人臉識別的公司有200家，“這個虛火已經(jīng)燒起來了”，要想持續(xù)發(fā)展，從業(yè)公司必須找好定位，做出好產(chǎn)品，并且選擇好技術(shù)落地的場景，可以讓民眾體驗到這種技術(shù)。

螞蟻“靠臉吃飯”只是開始

2015年3月，馬云在德國漢諾威電子展現(xiàn)場演示了聲波支付和Smile to Pay人臉支付功能，并“刷臉”在淘寶上買了一枚1948年漢諾威紀(jì)念郵票送給了漢諾威展會。在馬云的笑臉被定格在漢諾威電子展的大屏上之后，支付寶將人臉識別技術(shù)應(yīng)用于用戶登錄、實名認(rèn)證、找回密碼、支付風(fēng)險校驗等場景，迄今已服務(wù)過數(shù)億用戶。

2017年，支付寶人臉識別走出實驗室開始了商用試點。從今年9月1日開始，在杭州萬象城肯德基的KPRO餐廳里，客人可以“靠臉吃飯”了：在自助點餐機上選好餐，進入支付頁面，選擇“支付寶刷臉付”，然后進行人臉識別，經(jīng)過1到2秒，再輸入與賬號綁定的手機號，確認(rèn)后即可支付。支付過程不到10秒。

據(jù)了解，支付寶在點餐機上配備了3D紅外深度攝像頭，在進行人臉識別前，會通過軟硬件結(jié)合的方法進行活體檢測，來判斷采集到的人臉是否是照片、視頻或者軟件模擬生成的，能有效避免各種人臉偽造帶來的身份冒用情況。同時，支付寶還會通過各種安全風(fēng)控策略確保賬戶安全。比如，刷臉支付功能需要用戶進行開通操作，開通之后才能進行支付，用戶也可以隨時關(guān)閉。而即便出現(xiàn)賬戶被冒用的極小概率事件，支付寶也會通過保險公司全額賠付。

刷臉支付的落地，意味著即便忘帶錢包、手機沒電，也能進行支付。也意味著人機交互進入到一個新的階段：用戶與機器的交互手段從最早的電腦，到手機，到現(xiàn)在可以脫離設(shè)備的束縛，靠人本身就能完成。

而在肯德基上線，是“刷臉支付”邁出實驗室的第一步，10月在杭州舉辦的ATEC 大會上，全球可信身份平臺ZOLOZ（螞蟻佐羅）的面紗被揭開。這個螞蟻金服孵化出的首個獨立運營的科技平臺，將使用生物識別技術(shù)幫助用戶在數(shù)字時代解決“你是誰”的身份識別問題。

ZOLOZ具有全球領(lǐng)先的生物識別技術(shù)，定位金融級的人臉識別：準(zhǔn)確度極高，錯誤率跟蘋果人臉支付一樣達到百萬分之一，ZOLOZ通過軟件算法達到蘋果硬件的精準(zhǔn)度，而且普適性更好；而全球獨有眼紋專利和領(lǐng)先活體檢測技術(shù)，能有效攔截照片、視頻、3D軟件模擬及面具攻擊。

近年來，人臉識別技術(shù)開始應(yīng)用在生活中的不少場景，比如App登錄、火車站安檢、海關(guān)等等……但不管是在國內(nèi)，還是國際上，通過人臉識別進行支付（刷臉支付）還處于剛起步的階段，此前始終未能實現(xiàn)商用。雖然有一些公司進行過特定場景下的刷臉支付內(nèi)測，但都未正式對公眾開放，也未投入商用。這是因為“刷臉支付”與普通的人臉識別應(yīng)用場景相比，難度更高，更難實現(xiàn)。

ZOLOZ中國總經(jīng)理陳繼東介紹，與“刷臉登錄”相比，“刷臉支付”難度更大。一方面，“支付”比“登錄”離資金更近，安全性要求更高；另一方面，刷臉支付是在線下公共設(shè)備和開放環(huán)境下進行，真實場景復(fù)雜多變：白天和晚上的光線不同、不同人群面對攝像頭的角度和姿勢各異，識別難度更高。因此此前行業(yè)里多是在特定場景下內(nèi)測，未能商用。

如今，ZOLOZ的生物識別技術(shù)已經(jīng)大規(guī)模應(yīng)用在支付寶和網(wǎng)商銀行，累積超過2億用戶，20億次驗證服務(wù)。除了在肯德基實現(xiàn)全球首個刷臉支付商用，還應(yīng)用于公積金查詢和養(yǎng)老金領(lǐng)取等政務(wù)場景，以及刷臉取快遞和酒店入住等生活場景。

實際上，2016年杭州G20峰會上，數(shù)字普惠金融高級原則中第七原則就是身份識別。目前有約15億人，大部分在亞洲和非洲，因為無法證實身份，也無法獲得基本的服務(wù)和權(quán)利。當(dāng)越來越多的金融服務(wù)通過網(wǎng)絡(luò)來提供時，在線身份識別變得尤其重要。為了幫助更多用戶解決這一問題，目前，ZOLOZ全球可信身份平臺也開始走出中國，支持印度和印尼的移動支付身份驗證，成為數(shù)字經(jīng)濟的基礎(chǔ)設(shè)施之一。

騰訊優(yōu)圖光線活體黑科技升級安全

2017騰訊全球合作伙伴大會，不光是各個論壇的會場人氣爆棚。位于西部博覽城一層的會展區(qū)域也吸引了眾多企業(yè)和參觀人群。其中，有一個展臺更是吸引了大批人員排隊，他們是在體驗微眾銀行人臉識別身份核驗。

每個人在輸入身份證號之后與iPad對視幾秒，似乎什么都沒發(fā)生，就已經(jīng)結(jié)束了身份驗證。吸引人的無外乎是這個人臉識別不再需要你點頭、搖頭或者眨眼進行動作活體檢測，“悄悄地”就搞定了。

這是微眾銀行、騰訊云云安全天御，以及騰訊優(yōu)圖一起打造的基于人臉識別的KYC（Know Your Customer）服務(wù)，也被稱為以人臉識別為核心的金融級多因子身份驗證服務(wù)，其整合了用戶欺詐評分、金融級人臉核身等安全產(chǎn)品。多因子包含身份證OCR及驗證，銀行卡OCR及三或四要素驗證，支持SDK、微信公眾號、小程序等多種渠道接入。

KYC服務(wù)同時與云安全天御產(chǎn)品集成，能為各行業(yè)提供反欺詐云安全解決方案，例如現(xiàn)金貸/消費分期、直播、婚戀等平臺，其中以現(xiàn)金貸/消費分期尤為突出。另外，保險、證券、直銷銀行、政務(wù)業(yè)務(wù)、電信線上業(yè)務(wù)等都需要核身服務(wù)。目前該技術(shù)累計提供了2000+萬次的人臉核身服務(wù)。

微眾銀行是國內(nèi)首家互聯(lián)網(wǎng)銀行，無線下網(wǎng)點，無法當(dāng)面核身，但銀行業(yè)務(wù)有大量的核身需求。因此，微眾銀行從業(yè)務(wù)上線就開始使用基于生物識別的方式鑒別是否本人，目前其遠(yuǎn)程身份識別已持續(xù)運行兩年多，已經(jīng)完成了一套成熟的閉環(huán)式遠(yuǎn)程身份認(rèn)證方法。

人臉識別身份驗證中的活體檢測技術(shù)包括動作活體、數(shù)字活體、光線活體等。在金融級多因子身份驗證服務(wù)中，騰訊優(yōu)圖提供了“Aurora Guard（極光守衛(wèi)）”的光線活體技術(shù)。

光線活體的原理是通過屏幕來發(fā)射不同顏色和強度的光線，投射到面部并由攝像頭接收，最后再用一系列算法處理和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從包含變化光線信號的視頻中，分析并推導(dǎo)活體判斷所需的人臉3D和質(zhì)感信息。

相比其他活體技術(shù)，Aurora Guard（極光守衛(wèi)）在用戶體驗、平臺普適和安全性能上都更具優(yōu)勢。用戶無需任何動作交互，只需短暫保持姿態(tài)，便可瞬間完成刷臉驗證；在平臺和機型普適性上，無需定制硬件，且支持所有移動設(shè)備和刷臉機器的使用；同時該方法建立在密碼學(xué)的堅實基礎(chǔ)之上，結(jié)合微眾后臺的其他防攻擊模型，通過物理學(xué)原理來完成活體檢測，能抵御視頻、高清4K屏、模型等攻擊。

騰訊優(yōu)圖在2012年年初成立，是騰訊內(nèi)部專注于圖像處理、模式識別、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的核心技術(shù)團隊。從成立開始，騰訊優(yōu)圖逐步積累了人臉檢測、五官配準(zhǔn)、人臉度量學(xué)習(xí)等核心技術(shù)，結(jié)合語音、唇語、面部表情等各種手段，可以立體化的防范照片、視頻和人頭模型的攻擊。

騰訊優(yōu)圖實驗室總監(jiān)黃飛躍曾在采訪中提到，人臉識別技術(shù)能夠應(yīng)用的關(guān)鍵核心在于三點：圖像識別核心技術(shù)能力、足夠龐大豐富權(quán)威的圖像樣本數(shù)據(jù)庫和廣泛靈活便捷的應(yīng)用場景。

人臉識別的核心技術(shù)是深度學(xué)習(xí)，騰訊優(yōu)圖自創(chuàng)了一些深度學(xué)習(xí)模型和框架。他們的研究領(lǐng)域分布人臉分析、深度學(xué)習(xí)、圖像處理、人像美容、圖像美化等。單“人臉分析”一項就涵蓋了人臉檢測、五官定位、人臉識別、屬性識別和人臉風(fēng)格化。對于這樣的細(xì)分，黃飛躍稱這是通過技術(shù)操作層面進行細(xì)分的，“前面更多是分析技術(shù)，人臉風(fēng)格化更注重趣味性?！?/p>

不可忽視的是，在人臉識別技術(shù)的真實復(fù)雜環(huán)境應(yīng)用中，系統(tǒng)經(jīng)常會受到各式各樣難以防范的視頻攻擊。這使得實際應(yīng)用中，針對視頻攻擊的防翻拍活體檢測服務(wù)成為了更強烈的需求。

常見視頻攻擊類型主要有：圖片編輯型、視頻剪輯型、合成/換臉型、錄制翻拍型。前三種會出現(xiàn)背景與前景在光照條件、色調(diào)等方面的不匹配，易出現(xiàn)人工痕跡。錄制翻拍則常會呈現(xiàn)摩爾紋、顯示器邊緣、屏幕反光等特性，同時，以上視頻攻擊方式因經(jīng)歷了二次采樣，與真實視頻在紋理上會存在能夠被計算機捕捉到的細(xì)微差別。

騰訊優(yōu)圖利用實際業(yè)務(wù)積累和自身構(gòu)建的海量攻擊視頻/圖像數(shù)據(jù)，訓(xùn)練了能分類屏幕翻拍視頻的深度學(xué)習(xí)模型，進而識別翻拍視頻中的差異，實現(xiàn)防翻拍活體檢測功能。當(dāng)系統(tǒng)受到視頻沖擊時，如手機等電子設(shè)備錄制翻拍或合成生成的視頻時，技術(shù)服務(wù)能提高和完善系統(tǒng)的防御能力。升級后的多維活體檢測方案能有效地防止照片、視頻、部分3D面具等各類手段的攻擊，提升了用戶遠(yuǎn)程驗證身份真實性的安全性。