Paying with Your Face 刷脸支付
撰文：杨一鸣
突破技术
人脸识别技术如今已经十分精确，可以被网络交易以及相关领域所应用。
重要意义
该技术提供了一种安全且快捷的支付方式，但是也许存在隐私问题。
技术成熟期
现在
主要研究者
- Face++
- 百度
- 阿里巴巴
-腾讯优图
得益于网络支付平台的兴起，现在的支付方式已经变得越来越便捷，特别是手机端的支付宝和微信支付，让手机成为另一个可以傍身的钱包。在吃完饭准备买单时，或是在超市买完东西付账时，店家刷一下消费者手机中的二维码，消费者输入密码确认转账信息后，就可以将钱付给店家。支付过程只不过几秒钟，是不是很方便？但是在方便的同时，我们也在担心密码的安全级别，谁也不希望别人不经过自己的同意就从自己的钱包里面掏钱吧。所以除了增加密码的复杂度，指纹识别等生物识别技术也出现在网络支付环节中。因为生物识别技术的识别对象往往具有个体差异性，比如指纹、虹膜甚至声波都是每个人特有的，如此一来就能够保证支付的安全性，远比单纯由数字和字母组成的密码要安全。另外，手机端支付的指纹识别也在实际应用中将支付行为进一步简化。相信大家都或多或少地使用过指纹识别进行支付，或者解锁手机锁屏。这已经不是一项新技术了，投入市场应用已经有几年的时间了，的确改变了我们的支付行为。而随着近几年人工智能技术的兴起，又一项生物识别技术也达到了相当精确的程度，并融入到网络支付中，这就是“刷脸支付”，就像阿里巴巴CEO马云在2015年的汉诺威消费电子、信息及通信博览会上展示的一样。这项崭新的支付认证技术由蚂蚁金服与Face++ Financial合作研发，在购物后的支付认证阶段通过扫脸取代传统密码。
那么你也许会担忧，人脸识别精确吗？人脸识别技术发展了这么多年，也只是作为计算机端的登录工具，现在作为金融服务的支付密匙能提供相对应的安全性吗？答案是肯定的。蚂蚁金服与Face++合作开发的人脸识别机器人在电视节目《最强大脑》中与人类同台竞技，就人脸识别能力进行PK，最终的结果是机器人以2∶1战胜了人类代表“水哥”王昱珩。可见其准确度已经超越了大部分人类。
具体的应用情况也能从侧面证明人脸识别的精确性：人脸识别曾作为军方以及警方识别身份的重要手段，常见于远程打击的身份验证环节。电影《天空之眼》中就展现了十分精确的人脸识别系统，该系统由无人机携带的超高清摄像头以及地面情报人员设法获取的实时影像作为信息来源，再由精确的识别软件对目标面部的特征点进行交叉对比，识别身份，最后由军方人员操作无人机进行远程精确打击。该电影中展现的人脸识别技术，采用了多个特征点的识别，并将实时传输的图像与系统中已存在的目标图像进行多点对比。一旦多个特征点甚至全部特征点与预设目标符合，系统将给出结论，并询问是否可以开始进行攻击。而在实施远程打击之后，还需要对击杀目标进行生存确认。电影中此时的目标早已面目全非，系统则针对目标的耳部的多个特征点进行识别，以获取目标的身份信息。
刷脸与密码
处于信息社会，我们的身份信息以及授权有了越来越多的识别手段。而自从密码被发明出来以后，各式各样的密码就充斥了我们的生活。相信你也曾经被自己的密码折磨过，银行密码、游戏登录密码、无线密码混在一团，分不清楚。密码的复杂程度与记忆难度以及安全性一般都是成正相关的，难记但是很安全，这也是我们在设置密码的时候需要权衡的地方。可是再复杂的密码也存在理论上被破解的可能，毕竟对于机器而言密码只是一小段字符串，有规律无规律只是对我们而言的。笔者记得2011年12月发生过的某知名网站密码外泄事件， 600万名用户的登录名、密码及邮箱遭到泄露，顿时轰动了整个互联网。许多网民不得不将自己的很多有创意的密码更换，并对整个互联网的保密安全持有深深的怀疑。如此一来，新的加密系统或身份验证方式就成了解决密码难题的关键。
密码难设且存在泄露的危险，所以在涉及公众以及个人敏感信息的领域并不常见，如金融服务。而且这些领域的授权往往都采用更加安全的方式辅助密码，或者直接成为主要的授权方式。于是一些带有个人生物特征的指纹、掌纹甚至虹膜相继成为个人身份验证的依据。如今，指纹识别在我们的智能手机上已经十分常见，解锁手机以及支付宝的快捷支付都给予了我们很多便利：不仅方便快捷，不用记忆那些挖空心思编出来的密码，还免除了密码外泄的担忧。其实，指纹识别早就因为其超高的准确性被应用于刑事鉴定中，因为几乎找不到指纹完全相同的两个人，这也成为刑事鉴定中最为准确的定罪信息之一[1] 。
但是指纹识别有一个致命的缺点——不是活体检测生物指标，换句话说，就是不能反映被检者的生存状态，这也给伪造提供了可能。于是，某宝上出现了很多的指纹膜，许多人也纷纷购买，来应付上班的指纹签到。不过，生物识别还是有很多具有活体检测特点的识别技术的。就拿虹膜识别来说，虹膜识别是针对虹膜中的很多相互交错的斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等细节特征进行识别；但是在人死亡之后，瞳孔的自然放大会导致虹膜的自然消失。这也意味着，被检测的用户在进行虹膜识别时必须是活着的状态才能正常识别。所以《天使与魔鬼》中将人杀死后再取出眼球进行虹膜识别的做法其实是不可行的。而且，虹膜识别的特征点高达256个，在理论上的误认率已经达到0.0001%的水平，远远优于指纹识别的0.8%和人脸识别的2%，安全性更好。从唯一性来说，当人长到两岁以后，人类眼睛的虹膜就几乎不会再发生变化，所以将虹膜作为“密码”有着更好的“长期安全性”。
早在19世纪80年代，虹膜识别就被用于巴黎监狱中犯人的身份识别。如今，虹膜识别已经出现在我们的手机上了，即被炒得沸沸扬扬的三星Note7。三星Note7采用红外LED、红外摄像头以及前置摄像头对用户的虹膜进行取样和识别，从而对手机进行解锁操作，或登录某些手机上的App。这无疑加强了手机的安全性，也顺势将虹膜识别推上了广大手机用户的世界中。撇开三星Note7的电池问题不说，虹膜识别技术的出现还是让人眼前一亮。其他的科技大佬也纷纷开始上手做研究和研发产品，比如微软也在其Lumia上装配了虹膜识别技术，英特尔公司主导成立了全球首个虹膜支付联盟，而苹果公司在最新推出的i Phone7中也透露出要使用虹膜识别的意愿。这样的态势已经十分明显，那就是与手机相关的产业都在做虹膜识别的工作，借助智能手机的推广能力虹膜识别的发展十分有利。研究机构预计，虹膜识别技术有望在未来的 10～15 年内快速普及，在生物识别市场的占有率上升至 16 %，虹膜识别产品也将在全球收获35亿美元的总产值[2] 。
人脸识别作为身份识别技术，拥有其他生物特征识别所没有的特点：自然性和不被被测个体察觉。所谓自然性，就是说指该识别方式与人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同，即我们人类也采用认脸来辨别身份。指纹识别及虹膜识别就不具有这方面的特征。这意味着我们研究人脸识别除了能够发展计算机技术以及人工智能技术，还能推进我们对人类视觉系统本身的认识。所谓的“不被被测个体察觉”这也是显而易见的，人脸识别能够在被测者毫不知情的情况下进行，这也是人脸识别技术能够作为远距离身份识别的原因，而指纹识别、虹膜识别并不具有这样的特点。如今，人脸识别也从军用市场转到了民用市场，出现在了我们的手机上以及计算机上。这些低成本、易安装的人脸识别系统只需采用普通的摄像头、数码摄像机或手机上的嵌入式摄像头等被广泛使用的摄像设备即可，对用户来说也没有特别的安装要求。
人脸识别是基于计算机图像处理技术的生物识别手段，具有无论是快捷的指纹识别还是精确的虹膜识别都不具有的巨大发展潜能——人脸识别可以与人工智能技术相结合，借用后者“训练”计算机提高识别的效率和准确度。人工智能技术，特别是深度学习，能够利用数据训练计算机完成某种特定的任务，并持续提高执行任务的效率和熟练度。在已经公布的《麻省理工科技评论》2013年10大突破性技术中，就有对深度学习的介绍，这种人工智能技术能使图像识别技术更有效率。简单来说，深度学习在这里的作用就是训练计算机从零开始“认人”，认的人越多，系统越能从中找出认人的规律，而且系统的识别率越能趋于完美。
在过去的几年里，计算机技术突飞猛进，人脸识别方面的技术也是日新月异。特别是在中国，由于监控和便民应用的推动，人脸识别技术得到了长足的进步。具体来说，人脸识别将从交通监管、银行交易、日常生活交易以及公共交通等方面的应用改变人们的生活。
人脸识别在中国
人脸识别在这些领域的上线要感谢一家估值超过10亿美元的中国初创公司——Face++（旷视），该公司成立于2011年，是一家以计算机视觉为核心的人工智能企业。人脸识别系统只是该公司旗下的一个技术开发领域，开发团队以人脸识别算法为核心打造了适合大众使用的人脸识别平台，并辅以自己的核心技术——人工智能进行协同开发，进一步提高了人脸识别的精确程度以及效率。现在， Face++已经面向大众开发在线以及离线的免费人脸识别平台，鼓励大家使用人脸识别创造新的产品。除了与蚂蚁金服开发的刷脸支付，Face++在创业之初就已经和联想电脑、360搜索、世纪佳缘等公司合作，开发了刷脸登录以及图片检索的应用，在图像识别技术上的积累十分扎实。
人脸识别技术在中国的支付系统等领域上线，算是世界首批，这与中国对监控以及隐私方面的政策有关。“人脸识别的市场是巨大的。”
旷视(Face++)智能安防系统在某市公安局的指挥中心协助警方进行智能研判
一位来自北京大学的张教授如此说道，他的研究领域是机器学习和图像处理，他接着说道，“在中国，公共安全是十分重要的，而我们又有这么多的人口。很多公司都涉足了这个领域。”的确，中国拥有世界上最大的人口数量，这也成为人脸识别完美的实验场所。而且，中国的大街小巷有着足够数量的监控摄像头，能为当地警方提供十分有力的监控手段，保证公共安全的稳定。这也是中国成为世界上最安全的国度的原因之一。而且与其他国家不同的是，中国有一个庞大的身份证数据库，其中详细地记录了包括面部照片在内的个人身份信息。笔者在访问Face++时就看到当地政府利用人脸识别技术识别监控里的嫌疑人，美国的FBI其实也曾使用人脸识别技术来追踪疑犯。如此庞大的数据库也成了人脸识别最好的检索利器，而且这样庞大的数据库还能与人工智能联结，成为支持人工智能深度学习的最好的数据支撑。
近几年，人工智能在中国的发展可以用“飞速”来形容。首先，截至2016年，中国的人工智能技术在多项统计数据上都名列世界的前三名。最典型的代表就是百度、阿里巴巴和腾讯，它们各自都有着得天独厚的优势：百度有着全中国最大的搜索引擎，阿里巴巴拥有全中国最大的网上交易平台，腾讯拥有全中国最方便的在线通信软件。这三家公司都设立了自己的人工智能研究团队。百度更是将人工智能的应用延伸到了各行各业，如自动驾驶汽车、人脸识别以及智能机器人的开发。阿里巴巴打造的淘宝和支付宝每天都要提供数量巨大的客户服务，而智能客服正是阿里巴巴正在开发的人工智能技术。这意味着，客服工作逐渐被人工智能替代，而语音自动转接、情感识别与关键词识别等技术已经投入使用。腾讯也设立了独立的人工智能图像处理实验室——优图实验室，依托自己的王牌、在线实时通信平台——QQ和微信等软件，在人脸、图像甚至音频识别领域已经拥有数十项业内领先的技术，具备千亿规模的多媒体大数据计算能力。
总体来说，政策鼓励、好的试验场地、大数据的支撑以及先进的人工智能技术是中国发展人脸识别及其应用领域的优势所在。而且，智能手机在中国的普及以及快捷的网上购物渠道的形成也为人脸识别的应用推广铺平了道路，刷脸支付、监控识别以及授权通行都是其典型应用。在支付宝和淘宝震惊世界之后，中国的人脸识别是否能延续这样的神话呢？
刷脸支付即将全面上线：机遇与挑战
人脸识别早已存在了几十年，从最开始的计算机登录小工具，到如今的金融服务密匙，精度上相差的不是一点半点。“冰冻三尺非一日之寒”，这期间的确发生了技术的变革。在硬件方面，手机端摄像装备的不断更新换代以及成本的不断降低，为刷脸支付提供了良好的信息输入保证。而功能日益强大的智能手机芯片也大大缩短了人脸识别的处理时间，现在50微秒间就能完成一次用户的刷脸登录。不过，刷脸支付的核心还是人脸识别算法，这是一个纯软件系统，对硬件的要求并不是很高。但是要提高系统的适用性，算法就要适配各种设备。对于软件适用性的发展方向，蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东在接受采访时说道：“人脸识别的算法需要具备对设备的广泛适用性，特别是对于1000元以下的智能机也能够通过刷脸识别来满足身份验证的需求，所以就要解决安卓智能机碎片化的问题，通过一些智能算法来兼容安卓智能机的不同的摄像头、不同性能的CPU等复杂问题。好在相较于其他生物特征识别技术，人脸识别对硬件的要求并没有那么高，它的普适性更强，市面上普通能拍照的摄像头就可以使用。当然是设备越好，识别的精度就越高。”
除此之外，最令人担心的还是人脸识别的精确度，这来源于人脸识别的对象——众生千变万化的面貌。全世界这么多的人种，肤色、面部特征、表情特点都不一样，这就造成了人脸识别模式的多样化。而且识别还受到光照条件以及眼镜、胡须等附属物的影响，稍微在一些地方出现了阴影就会影响识别的结果。如何精确地识别用户的面貌，成了刷脸支付亟待解决的问题。本质上来说，人脸识别其实和我们看脸认人一样，是基于人脸的一些特征点的信息进行身份认证的生物特征识别技术。Face++开发的人脸识别系统就对脸部超过83个特征点进行识别，通过“交互式指令+连续性判定+3D判定”得出识别的结果。香港中文大学教授汤晓鸥此前在计算机视觉国际顶级会议CVPR2014上曾发表论文，称在人工智能加入之后，计算机算法识别人脸的准确率已经达到99.15%，而肉眼识别的准确率大约在97.52%。作为世界领先的人脸识别平台，Face++人脸识别技术的准确率在LFW [1] 国际公开测试中更是达到世界最高的99.5%，而2016年的6月腾讯旗下的优图实验室再次打破世界纪录，将自己的99.65%人脸识别率写入历史。所以说，人工智能的加入必然会将人脸识别的精度提高；但是绝对需要大量的数据输入，比如Face++已经将自己的人脸识别系统免费推向大众，期望获得更多的数据及素材，也能够帮助人工智能更早地完成迭代，实现更强有力的人脸识别功能 [3，4] 。
不过，对于长相非常相似的双胞胎或多胞胎，以及通过整容变得判若两人的情况，人脸识别技术也可能失效。在此情况下，可以采用其他的验证信息作为辅助识别。毕竟识别技术都有弊端，准确率只可能无限接近100%，但采用双重保险交叉识别的话，安全级别就会上升很多。就行业的发展来看，采用两种或两种以上的生物识别技术与最原始的密码相结合的做法，能够大大增加支付的安全性和准确性，比如用户在登录时增加一层指纹、掌纹、虹膜、声纹等生物特征作为辅助密码。
在实际应用方面，腾讯优图还推出了自己独创的唇语辅助识别功能，能提高人脸识别的精度，更能提高识别的安全性。用户在进行人脸识别时，需要按照屏幕的指令读出屏幕上出现的一行数字，系统则会实时识别用户说话时嘴唇的动作以及语音，而且唇动和语音的同步情况也列在识别的判定依据中。这其实就像现在已经出现的智能验证码，比如著名视频网站Bilibili登录时的“验证码”就需要用户拖动鼠标拼好一块拼图。类似的，唇语辅助识别也具有相当的随机性，百万级别的随机唇语模式可以抵挡照片、视频、静态3D模型的攻击，而且还不受方言甚至语种对识别的影响。如此一来，就实实在在地将人脸识别列为了活体检测，也提高了用户在进行识别时的参与度。
人脸识别技术成熟以后，的确能给人们带来很多方便，但是随之而来的安全隐私问题却常常被我们忽视。安全隐私问题确实是一个绕不过去的难题，这是因为人脸识别技术是为数不多的不需要被测者合作的生物识别技术，能在远距离使用摄像头获得高质量的检测信息，而被测者往往不知情。一旦能够象征我们身份的图像信息与网络连接，那么个人信息的安全与隐私问题也就随之而来，这也是自互联网出现以来就有的问题。解决方案可以从技术和制度入手：技术方面，能够采用不储存图像信息或身份信息的人脸识别系统，人脸识别的结果只是一条条冗长的代码，这样即使结果泄露了也不会对用户的个人信息造成威胁；制度方面，就只能依靠国家的法律法规以及相关职能部门，也只有国家加大力度监管网络安全以及个人信息安全，才能更好地建立稳定的网络环境。比如最新公布的谷歌街景软件，能够自动识别街景中的各种元素。虽然谷歌还在软件中加入了人脸识别功能，但该功能一上线就被人弹劾，谷歌公司勒令停止提供这样的服务，并将谷歌街景中的人脸都打上了马赛克。