世界各國都在發展的面部識別技術，被期望是人和智能的連接入口

現在科技公司與科技大佬都在提人工智慧，人工智慧的出現，讓語言識別、圖像識別和自然語言處理及專家系統等得到快速發展。隨著人工智慧時代到來，當前計算機視覺識別技術甚至已在一定程度上超過人類，計算機視覺和智能無人設備正快速普及。

人與智能機器互動的時代正在到來，從人臉識別領域切入，平台機制將發揮巨大作用。智能機器不斷向人類學習，會給人們的生活工作帶來更多便利，使人的認知能力更加深入和精準，人可以藉助智能技術對知識加工與整合。

作為人工智慧的典型應用，人臉識別有望成為人和智能的連接入口。在2017年《麻省理工技術評論》評出的「十大突破性技術」中，刷臉支付成為其中之一。

眾多互聯網科技公司都在研究該項技術，比如阿里巴巴、曠視Face++、百度和科大訊飛等。如今當一個人走進公司大門時，其臉部特徵已經進入公司資料庫，並可以依靠「刷臉」自由出入公司大門。

經過幾十年的發展，人臉識別技術的精度已經達到金融交易的級別。另一方面，人臉識別和深度學習進行了緊密的結合。正如北京大學一位從事該研究的教授所說，「人臉識別是一個巨大的市場」。

比如，百度的研究人員也將人年識別和機器學習進行結合，並進行了軟體識別人臉與真人識別人臉的對比。在今年一月份的一檔電視節目上，百度開發的人臉識別軟體與人展開了一場對決，雙方同時觀察嘉賓幼時的照片並以此識別真人，結果百度的人臉識別系統完勝。

現在，百度正在開發一種人臉識別取火車票的系統——簡稱「刷臉取票」，試點選在了烏鎮。這座旅遊城市足夠的人流量將為系統實驗提供充足的數據。據悉，這將需要將數百萬張人臉輸入資料庫中才能達到99%的正確識別率。

隨著人臉識別技術的日益成熟，它已經在交通監管、銀行交易、日常生活交易以及公共交通等各個領域得到廣泛應用。

近日，位於杭州的肯德基餐廳創建了「微笑付款」面部識別系統，稱為KPro。不需要現金、信用卡，甚至智能手機。系統基於支付寶，具有深度感測攝像機和「相似檢測演算法」，通過掃描消費者面部信息，分析超過600個面部特徵，一旦與其系統中存儲的照片ID上的圖像相匹配，則認證成功，輸入電話號碼即可完成支付交易。

斯坦福大學教授 Michal Kosinski 表示，根據研究，AI 能根據圖片判斷出某人是否同性戀。他的研究引起 LGBT 群體的強烈反感。據衛報網站的報道，Kosinski 再次提出了更多有爭議的結論。他說，通過面部識別技術，AI 還能辨識出更多東西，包括人們的政治觀點、智商、犯罪傾向、特殊個性等等。但是當面部被計算機監測並生成新信息的時候，還需要個人隱私問題。

而對於銀行自動取款機(ATM)的地方都設有攝像頭，銀行希望通過藉助人臉識別技術來分辨客戶和嫌疑人。IBM最新的金融科技概念驗證：臉部遮擋行為的識別與預警。如果在ATM機前操作時故意遮擋臉部，有理由認為此人行為可疑，需要特別關注。據IBM的相關人士介紹，IBM的智能影像識別系統可以實時檢測出各種類型的遮擋並進行預警，並支持多種目標同時檢測。透過分析從150+面部遮擋的錄像中抽取1500+張照片，使用16層RCNN神經元網路，在一台Power平台上經過一天深度學習培訓，便能識別出97%的準確率。

在人工智慧應用中，計算機視覺和智能無人設備正快速普及。北京大學信息科學技術學院智能科學系教授、博士生導師徐超認為，在很多專業的圖像領域，計算機視覺識別已達到甚至部分超過人類的識別水準，例如字元識別、二維碼識別、指紋識別、人臉識別等。在識別效率方面，計算機遠遠超過了人類。

人臉識別技術是人工智慧的典型應用，輕搜科技早已開始布局，通過產學研用相結合的方式在人臉識別的演算法領域跨越式發展，打造了人臉識別的系列產品，並針對安防、教育、社區、家居、商業、醫療健康、交通等行業提供了解決方案，投入行業應用。

人臉識別在一些行業已經有所應用，如公安領域的出入境邊檢、刑偵等，交通領域的機場、火車站、汽車站等場景，教育行業的人臉考勤、宿舍出入管理、幼兒園接送等。顯然，隨著人工智慧的進一步發展，人臉識別作為人和智能的連接入口有著巨大的潛力。

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