人脸识别的普及离我们还有多远？

导读 : 近日，微软在官方网站推出了一款测试工具，据说通过识别人脸可以猜测用户的情绪。目前可以识别的情绪包括愤怒、厌恶、轻视、担心、高兴、中性、沮丧和惊讶。

近日，微软在官方网站推出了一款测试工具，据说通过识别人脸可以猜测用户的情绪。目前可以识别的情绪包括愤怒、厌恶、轻视、担心、高兴、中性、沮丧和惊讶。实际上，“人脸识别”早就不是什么新鲜事。不过，要问人脸识别的普及离我们还有多远?正如张靓颖所唱的一首歌曲---《这么近，那么远》。

人脸识别成金融业“新宠”

人脸识别作为当下互联网金融的一个热门应用，不仅获得了互联网巨头和金融机构的青睐，更加引发了竞相角逐。

其一，互联网大佬掀起人脸识别应用热潮。今年3月，马云在德国IT和通信产业盛会CeBIT上，亲自向全球展示支付宝“刷脸”支付。与此同时，百度、腾讯等移动支付领域“大家”也都纷纷布局人脸识别系统，腾讯首款互联网证券平台微证券将在微信钱包上首发，首推人脸识别开户;而京东钱包提供刷脸解锁。

其二，多家银行开始试水“人脸识别”。今年，招商银行首家推出了“ATM刷脸取款”业务。目前，仅招行深圳总行设有10台刷脸取款ATM，但是取款的前提条件是到网点用传统的方式面签开卡。同时，为了最大程度地降低未知风险带来的损失，刷脸取款目前单日限额仅为3000元。据统计，国内至少已有 6家银行开始试水“人脸识别”。

其三，不少金融机构都推出成型产品。例如，平安普惠7月推出刷脸贷款产品“平安i贷”;8月中旬，微众银行带有“人脸识别”功能的APP上线;互联网金融P2P平台众可贷也于9月5日上线了“人脸识别技术”。

无疑，从互联网公司到金融机构，越来越多的基于人脸识别技术应用的产品落地，使得消费加速步入人脸识别时代。

从特殊领域涌向日常领域

从发展趋势上看，人脸识别技术正在突破在反恐安全、调查取证、刑事侦查等军用和警用领域，开始在视频监控、金融系统发挥效应，并且涌向日常领域。

今年4月，广州推行“人脸识别”领取养老金;哈尔滨公证处启用“人脸识别仪”;南京车管所启用人脸识别系统等等。而人脸识别离我们最近的也许就是考勤系统了，上班不再打卡而是直接刷脸。

目前，国家863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出了专款资助人脸识别的相关研究。在国家政策的支持和完善下，人脸识别技术将会被推向更广阔的日常领域。不久的未来，机场、地铁、汽车站、火车站等更多生活服务领域也将会使用“人脸识别系统”。

安全问题成普及绊脚石

之所以认定人脸识别的普及离我们还很远，最大的掣肘就是“识别误差引发的安全问题”。其中，最典型的事件当属近期备受关注的赵薇老公黄有龙被“刷脸”了。

据了解，黄有龙的司机冒充自己到公证处，通过人脸识别技术办理了委托公证证明，委托另一人将房屋卖给了武某。如此，赵薇老公当头一棒，就这样成了“冤大头”，其背后隐藏的是人脸识别技术的不成熟。

其一，生物识别技术高于传统技术层面。人脸识别技术的核心是生物识别技术，可是无论从何种侧面来看，生物识别技术相较于传统的“数字符号”密码等技术，复杂性与安全性都上了一个层面。

其二，人脸识别技术受客观因素制约。以人脸识别技术在ATM机上的应用为例，基于身份证数据库的照片，不仅识别特征不足，而且识别环境也不足。不同视角、不同光线下都会成为制约ATM机识别的因素。此外，基于当前人工智能和人脸识别技术，整容人群、化妆人群、双胞胎人群都会产生不小困扰 。

其三，生物支付的成本非常高。为保证其数据库的使用，生物支付需要一个技术方面的改革。这项技术的使用需要更换现有的硬件和软件，这将是一笔巨大的花销，远远高于信用卡支付和手机支付。另外，把大众的DNA录入这个系统也会花费不少时间和金钱。

行业生态未成形

目前，“人脸识别”没有统一的国家标准和行业规定，整个行业处于鱼龙混杂的状态。尽管现在从事人脸识别技术的公司遍地开花，但真正将基础理论、技术模块、产品、行业解决方案串成整个链条来做的基本没有

在其他行业，一家公司可能只需要做行业的一端。比如拥有产品只需把销售做好，把售后服务做好就可以了。但是，人脸识别行业不行。原因主要源于以下两个方面：

一是发展速度很快。如果只做产品这一块，整个技术在6-8个月就会翻新，产品还没有面世就会随着技术的更新而被淘汰。

二是客户的定制化要求很多。比如客户安装一个智能摄像机，但客户可能要求把摄像机的位置装的高一些，或者装在顶棚上会比较美观。听起来很简单，但实际上，这些都需要从整个理论上进行修改。因为摄像头的位置高了以后，整个人脸识别的角度、光线等全都变了。因此，这就不是一个简单的安装问题，而是整个理论和基础模块都得改的问题。

如果一个公司，只是只能开发技术或只生产产品或者只做解决方案，遇到这种简单的要求，就不能帮客户实现，而且在后期维护上还会出现更多的问题。所以人脸识别企业必须要有自主的核心技术和对全产业链条的掌握。

即便人脸识别技术的各种应用都已经上线，优势也非常明显，在行业生态未成形的前提下，在为彻底安全隐患之前，人脸识别距离真正意义上的普及还很远，并且任重道远。