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    来源:dreamslink.cn梧州日报
2020-3-12
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曾有学者预言人类正在进行有史以来第二次最重要的迁徙:第一次是数万年前人类祖先走出非洲;现在他们正面临从物理世界步入数字世界的“大移民”。

而在第二次“移民”过程中就像人类在现实生活里对“我是谁”的循环追问自信息文明诞生伊始人类就非常清楚安全告知机器“我是谁”的重要性并不断在身份认证方式上推陈出新发明各种密码与数字证书。

然而随着人类与机器共享的“秘密”越来越多(十年前丢手机就是换一张卡那么简单现在意味着整个数字世界的重构)安全系数越来越大基于密码的识别方式已日趋无力——如今学术界也已达成共识身份识别的下一幕来自每个人的生物体征。

今天的智能手机——这一人类的“外挂大脑”上已配有指纹识别人脸识别与虹膜识别而随着十年之后整个IOT产业的井喷以及安防领域的日趋重要生物体征势必成为人类分身数字世界时最严苛的身份认证。

大体来说生物特征包括生理特征与行为特征:前者包括指纹虹膜人脸与眼纹等;后者对大家稍显陌生包括步态与唇语等。这些生物特征都具备很强的稳定性与唯一性可匹配于不同应用场景。今天不妨从中选取几种代表性生物识别其中有的你可能熟悉有的不熟悉但不管怎样它们都将在未来成为人类移民数字世界时最重要的关卡也是保卫人们在现实世界安全的重要利器。

 

跨年龄人脸识别

抛去指纹识别不谈人脸识别是最为大家熟知的认证方式。

其实人脸识别并非易事。人类的脸部结构存在极大相似性且表情颇具易变性更何况不同的观察角度光照条件遮盖物(墨镜头发胡须等)都会增加机器识别难度。

不过当现如今AI已发展到“只要人类正常情况下1秒就能做的事它几乎也能做到”的地步人脸识别的技术进步也令人欣喜。AI可以将人类进化而来的“直觉系统”转为为数据分析根据眼睛眉毛嘴巴鼻子等器官特征与几何位置关系检测人脸将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较认证。

当然得益于iPhoneX出色的市场教育工作上面的事你可能都知道了但颇值一提的是iPhoneX那般“实时识别”远非人脸识别的全部当机器记住一张人类面孔它其实可以做到更多比如“跨年龄识别”。

举个例子还记得八月底由中央电视台与中国科学院共同主办的人工智能节目〖机智过人〗在CCTV1周末黄金时间段首播(足以见得人工智能在大家认知中的渗透度……)第一集中的“御眼重明”系统便呈现了“跨年龄人脸识别”技能用1秒就从36张图片中选出了撒贝宁与江一燕儿时的相片。

常识是在影响人脸识别率的一切因素里时间是最难对抗的部分。为了实现跨年龄识别“御眼重明”从1000多万人的2亿张人脸图片中学习了人脸的600多个特征再搜集几万对成年人与其本人小时候相片的人脸数据提取人脸特征后通过双层异构网络进行特征迁移学习找到成年人脸与儿童照的特征空间映射关系准确率在人脸特征清晰情况下可达95%以上。

跨年龄人脸识别有什么用?举一个例子你知道许多失踪儿童长大后连亲生父母都认不出他的样子但机器认得你完全可以想象:借助“御眼重明”系统电影〖失孤〗中的父母就可以不再通过持续多年的满城寻觅而是到公安机关录入孩子相片机器通过数据库对比寻找到匹配对象。

人脸识别技术正在为这个社会带去更多福祉。

 

远差距生物识别

事实上除了人脸识别其他更“小众”的识别方式也在不同场景下渐次绽放譬如在〖机智过人〗中出现的“步态识别”。

假如你看过〖碟中谍5〗一定会对电影中“最后一道安保系统”——步态识别印象深刻:它可以对生物体的身体与步态进行360度无死角扫描识别进入者身份。

嗯所谓步态识别就是只通过走路姿势在极短时间内摄像头就可识别特定对象。不同于人脸识别需要“主动配合”哪怕一个人在几十米外背对摄像头机器也可通过算法把你认出来。在〖机智过人〗节目里来自银河水滴科技的步态识别就与记忆大师袁梦PK识别10个身高体型相似的“嫌疑犯”21只体型毛色相似的金毛犬以及金毛犬剪影最终银河水滴获胜。

与人脸识别一样步态精准识别也受益于在海量数据加持下的人工智能技术。银河水滴就组建了自我的数据团队并对约十万张不同背景下姿势穿着各异的人形进行了精细分割标注如今的跨视角步态识别精度高达94%左右。你可以想象这项技术会在安防领域大有作为。

而“远差距生物识别”不只一种除了脚下步态来自人类嘴唇的“唇语识别”亦可发挥威力。唇语识别是一项集机器视觉与自然语言处理于一体的技术:通过机器视觉从图像中连续识别出人脸提取口型连续变化特征随即将连续变化的特征输入到识别模型中识别出讲话人口型对应的发音计算出可能性最大的表达语句。

事实上谷歌人工智能公司DeepMind去年在AlphaGo击败人类后就把与人类的下一个竞赛场切换至读唇术上:他们与牛津大学的研究者使用总长超过5000小时完成了对人工智能的训练然后使用去年 3 月至9 月间播出的节目进行测试结果发现给予相同的视频素材专业唇语识别专家能达到12.4%的正确率而AI系统识别正确率则是46.8%高出大概3倍。而唇语识别在国内的领跑者海云数据也已训练了超过1万小时的消息类节目。

与步态识别一样唇语识别在安全领域意义重大。要知道公安系统中的视频信息量非常庞大但很多都以“默片”方式存在只看得清嘴型却不知说些什么。而当机器学会“读唇术”即可判断视频中的人讲出来的关键性内容。

总之不难发现“远差距生物识别”正在构筑一张“数字天网”俯视现实世界。难怪有人会说如今人类犯罪率整体下降最根本的原因就是技术进步提升了犯罪成本。

 

另一种有关眼睛的识别

当然谈及生物识别尤其是基于生理特征的生物识别虹膜是一个大家熟知的名字。相互错杂的细丝斑点与条纹让虹膜具备天然不可复制性相信你多少有些了解。所以今天不妨重点介绍另一种与眼睛有关却稍显陌生的识别方式:眼纹识别。

在新一集〖机智过人〗中来自蚂蚁金服的生物识别机器人“蚂蚁佐罗”迎来全球首发。后者具备金融级别的人脸识别技术其中很重要的识别点位就是人类眼纹——在节目录制现场“蚂蚁佐罗”成功识别同卵四胞胎兄弟的关键就是利用了人类眼纹的唯一性。

什么是眼纹?

最通俗地话说虹膜识别是识别眼睛中“黑眼仁”的纹理眼纹识别则是识别“眼白”的血管排布情况(巩膜部分)。与虹膜一样每个人的眼纹也具有唯一性而这种唯一性也意味着如何从普通摄像头拍摄到的图像中提取血管分布细节;如何从血管排布中提取出区分每一个人特定的生物特征;如何应对眼球反光眨眼与眼睫毛等干扰因素……都是摆在“蚂蚁佐罗”面前的道道难关。

不过问题来了:既然虹膜识别技术已相对成熟市场教育工作也已完成为何还要另辟蹊径完成对眼纹的识别探索?

诚然虹膜识别在容错率信息量及稳定性方面更有优势但在工业界“脱离成本谈技术”并非睿智之举。拿手机来说虹膜识别需要专业硬件捧场(远红外摄像头)这对智能手机的改造以及规模化商用是个挑战——这也是为什么早在90年代虹膜识别就已商用但多年来主要应用场景只是军用与一些特定领域。

另外人类虹膜的采集过程需要用户较高的配合度这对普通小白用户来说学习成本更高。相较之下眼纹识别对摄像头没有特殊要求手机前置摄像头就能满足要求采集过程中只需要用户自然看着手机就可以。所以从用户体验与成本上来说都更有利于规模化商用与大家普及。

那么下一个问题是:眼纹识别的应用场景有哪些?

如你所知对于蚂蚁金服这种互联网金融服务巨头来说身份认证是无比重要的环节。目前眼纹识别最重要的应用场景就是通过眼纹识别叠加人脸识别在不增加用户负担情况下对识别对象进行多维度交叉验证提高识别的准确度与安全性。目前蚂蚁金服研发的眼纹识别技术还是实验室产品但被业内视为是中国或者说是全球生物识别技术研发的标志性突破。 “蚂蚁佐罗”今年的工作重点与目标是将应用于线下场景的眼纹技术也能基本研发成熟并开始试点。要知道人脸识别的线下金融级应用场景譬如刷脸支付用的是1:N验证即从N张相片中找出相符的一张这比1:1验证的难度要高出错概率也会大一些而在叠加眼纹识别后除了提高准确率还能大大提高1:N中N的数量级。总之叠加了眼纹识别后的面部识别可能是人们迈向虚拟世界最安全的通行证——要知道“蚂蚁佐罗(ZOLOZ)”的读音与西班牙语“SOLOS”相同而“SOLOS”的古意正是“ONE”与“唯一”。

 

结语:“无密码”社会的来临

今年2月科技媒体〖MIT科技评论〗发布了2017年全球十大突破性技术榜单将蚂蚁金服、旷视科技、百度人脸识别技术纳入榜单理由是:作为全世界首批上线人脸识别技术的国家中国的人脸识别技术精度已达到金融买卖的级别刷脸支付进入成熟期。

嗯时至今日没人会怀疑中国生物识别技术已整体性领先世界且如上所述中国拥有全球最丰富的识别方式与应用场景。而值得一提的是〖机智过人〗中出现的人工智能团队都已在各自领域达到国际领先水准(蚂蚁金服是唯一一家掌握眼纹识别核心技术的公司;银河水滴在步态数据与算法方面处于世界领先户外步态数据库超过第二大数据库近100倍)也算见证了中国当今最新锐人AI技术的崛起。

最后想说其实纵观整个人机交互的历史就是一个人机交互难度下降的过程在未来随着生物识别的日趋主流人类与机器之间的“信任关系”势必将迈向一个新篇章。

我相信会有一天“密码”将成为过去式人类历史上那些与密码惊心动魄的故事也将成为未来博物馆讲解员的谈资。我也相信就像“无现金”在中国的飞速普及人们期许中的“无密码”社会也将在中国率先来临。

李北辰/文(科技自媒体致力于用文字优雅的文章为您提供谈资与见识)

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