人脸识别技术应用“爆发”，是否意味着证件、指纹识别等传统身份识别方式将被取代？有网友着急地问：胖了、瘦了怎么办？整容了怎么办？有人假扮自己怎么办？
多家人脸识别公司获上亿元融资
商汤科技联合创始人、副总裁杨帆说，这几年，人脸识别的应用场景已从线上运用逐步往线下拓展。北京有无人超市能刷脸进出，河南有机场能刷脸登机，厦门有酒店能刷脸入住……
来自前瞻产业研究院的数据显示，2016年我国人脸识别行业市场规模已超过10亿元，预计到2021年将达到51亿元左右。
资本迅速涌入。今年7月，商汤科技宣布完成4．1亿美元B轮融资。上海依图科技与北京旷视科技完成了C轮融资，金额分别为3．8亿元人民币与1亿美元。
旷视科技副总裁谢忆楠等告诉记者，人脸识别技术主要有三大应用方向。一个应用场景是1：1认证，即证明人与证件信息是统一的，主要用于实名制验证。
其次是1：N认证，即判断某个人是否为特定群体中的一员，用于人员出入管理和城市安防等。重庆市某公安分局使用商汤科技的人像比对系统，在40个工作日内辨认出69名嫌疑人，相比人工效率提升200倍。
第三种是活体检测，以确保是真人在操作业务，进而做账户许可授权。云从科技的人脸技术已经运用于全国50多家银行。中信银行的ATM和移动客户端可以远程身份认证，海通证券可以远程开户，滴滴平台则可以查验驾驶者是否为注册司机。
机器识别大幅度整容、双胞胎还有困难
从上世纪60年代开始，科学家们涉足人脸识别的研究，不过准确率一直不高。过去数年，科学家将深度学习算法运用于人脸识别。2014年，香港中文大学汤晓鸥研究团队开发的算法使机器识别准确率超过了人类。
据360公司副总裁、人工智能研究院院长颜水成介绍，通常人脸识别包含以下环节：相机或者专业设备先采集到图片，人脸检测技术定位图片中的人脸，然后从中再定位诸如眼角、鼻尖、嘴角、脸部轮廓线等特征点，进行包括光线补偿或者遮挡物剔除等校正。再用深度学习算法进行身份特征提取，跟数据库中的人脸特征做比对，以识别人脸身份。
“随着深度学习算法的采用，人脸识别精度相比5年前已有大幅飞跃。”颜水成说。
在人脸识别技术的研发方面，中国与国际发达水平基本同步。国家“千人计划”专家、西安交通大学电信学院特聘教授龚怡宏表示，人脸识别领域国际上有几个公认的测试集，测试结果名列前茅的团队名称会记录上网，中国科研人员占据半壁江山，不少准确度都超过99％。
尽管如此，龚怡宏表示，在测试集中得到的成绩，运用于现实中会大打折扣。在现实中人群样本更大，不同光线、姿态、分辨率等条件都可能给机器识别带来困难。
颜水成表示，双胞胎、整容前后等特殊情况下机器能否识别，要看具体情况。比如整容幅度过大，机器无法识别是有可能的。此外，脸部信息也会随着年龄增长而改变。如果到了机器无法识别的程度，使用者只需去系统更新脸部照片就可解决。
专家预测未来身份查验趋势是“人证合一”
专家表示，相较指纹识别、虹膜识别等生物特征识别方式，人脸识别最大的优点在于“非接触性”，可以大大提升系统响应速度，同时避免指纹机器接触产生的卫生隐患。此外，“非配合、非侵入”式特征，意味着可以在不需要使用者配合的情况下采集到数据，有利于安防领域的应用。
“人脸识别会成为主要的身份识别手段，两三年内就可以大规模运用。”不过，龚怡宏也认为，未来身份查验的一个主流趋势是人证合一，即刷脸加证件，身份证还是会继续存在。
谢忆楠表示，对于政府机关和银行机构而言，有很多建立在“亲见”和“本人到场”原则上的业务，也可能被远程办理所取代。比如身份证办理、银行开户、社保和公证业务等，如果可以在手机端验证身份，意味着老百姓就不用跑去现场办理了。
不过，人脸识别技术还面临一些安全漏洞。目前通过一些特殊手段，比如用别人的照片等方式，都可能成功“骗”过人脸识别系统。对此，很多公司都加大了在“活体检测”上的技术投入，而在安全性要求较高的场景中，很多公司都会要求进行双重验证。
此外，人脸被采集也使得隐私泄露风险剧增。谢忆楠表示，解决的方法是在采集到照片时进行“脱敏”处理，只提取照片特征，不保存照片本身。这不仅需要采集者自律，更需要在政府引导下建立起整个行业的统一标准，共同筑起保护用户隐私的行业堤坝。