乌镇旅游验票只需要你的脸!人脸辨识的4个应用

作者: Hayden

百度公司主要经营网络搜寻引擎服务,有大陆的Google之称。百度在2013年成立深度学习研究院,钻研语音识别及人脸辨识等人工智能技术。本文分析百度在人脸辨识领域的发展,人脸辨识在其他产业的应用,以及所引发的隐私权讨论。

本文四大重点:

1. 到乌镇旅游,带着一张脸就好。

2.金融业不缺席,人脸辨识让开户和付款更方便。

3. 人脸辨识不但能点餐,还能抓逃犯。

4. 人脸辨识的缺点与个人隐私权讨论。

1. 到乌镇旅游,带着一张脸就好

以往我们到外地旅游都需要带着门票或证件才能进入景点参观,但现在到乌镇旅游,带着一张脸就好,不须再带门票。乌镇位于大陆浙江,是江南著名的风景区,有1300年歴史,每年旅客约800万人以上。2016年乌镇与百度合作,在旅客一到达乌镇时先提供身份证扫描,并拍摄一张照片上传到百度的云端资料库,过程不到10 秒钟,接下来旅客就可以利用百度的人脸辨识功能,在乌镇风景区各入口闸门处「刷脸」通行了。

在还没有采用人脸辨识前,常有饭店旅客将景点通行证借给非饭店游客使用的情形,后来乌镇的景点入口改验指纹,虽然可以改善上述情形,但耗时过久,而且很多人指纹并不明显,效果有限。现在采用人脸辨识后,当旅客接近景点入口时,与闸门相连的平板电脑就会纪录旅客影像上传到云端,比对旅客的身分确认后就可以决定是否放行,过程非常迅速。而该系统也可以做为旅客住在饭店的通行证,大约一天可以处理5000名饭店旅客的资料,占乌镇总游客数的15-20%,准确度达到99.77%。

而阿里巴巴也打算将人脸辨识技术应用在杭州阿里巴巴园区总部自建的一家实验性饭店,预计在2018年开业,由旗下的综合旅行服务平台-阿里旅行经营。阿里旅行表示,未来使用的人工智能科技包括饭店里可能没有柜台,不需要办理入住和退房,甚至可能不需要出示身份证,直接刷脸入住就好,而饭店的电梯或许将运用声控。阿里旅行与首旅酒店集团、石基信息三方合资成立的「浙江未来酒店网络(网络)技术有限公司」2016年已经在杭州成立,新成立的合资公司计划在两年内完成1000家以上大陆国内主要城市单体酒店(独立饭店)的改造。

(图片撷取:Baidu )

百度的人脸辨识系统采用CNN神经网络及深度学习技术。CNN神经网络在处理图像及语音识别方面较传统神经网络更优,深度学习则是先将数据输入大型模拟神经元的网路,再让电脑逐渐学习辨识模式,然后替自己编写程式。百度利用云端超过10亿笔以上的脸部资料,提供给机器训练学习,经过训练的网络就能辨别图像中的物体,提升图像搜寻精准度。百度的人脸辨识技术可以精确、自动地检测出人脸的位置,并找出资料人脸和目标人脸上眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸颊轮廓等70多个关键点的位置,把两张不同脸的各个部位完美对齐。

百度在乌镇的人脸辨识与其他地方最大的不同在于,一般的人脸辨识是一对一识别,例如我们在机埸必须事先出示有我们照片的护照,然后系统去资料库寻找我们身分证的照片与我们的脸作比对。百度的人脸辨识是一对多识别,当旅客到达景点入口时不需要停下来出示证件,电脑会即时扫描旅客脸部上传云端,与上万笔脸部资料作比对后找出旅客身分的照片,整个过程在行进间完成,时间不到一秒钟。百度表示这套系统若运作顺利,未来将会扩大应用至全乌镇的游客,以及大陆的其他旅游景点。

(图片撷取:Baidu )

2.金融业不缺席,人脸辨识让开户和付款更方便

人脸辨识除了前面提到的旅游及住宿的用途之外,还可以应用在金融、餐饮及治安等领域。

在金融方面,传统上银行客户如果要开银行帐户必须亲自走一趟银行。但现在HSBC汇丰银行让在150多个国家的企业金融客户利用手机自拍进行开户。客户只要下载汇丰银行的手机APP,用他们的手机拍一张正面照片,连同护照或驾照的资料作为交叉比对,就可以利用人脸辨识以进行开户审查,不需要再亲临银行开户。

(图片撷取:Engadget )

以往利用手机付款,必须输入密码作为客户身分验证,但现在Mastercard万事达卡利用他们开发的MasterCard Identity Check系统,在美国、英国,荷兰及其他14个国家进行手机自拍付款。客户首先下载Mastercard App,然后自拍一张照片上传到Mastercard's伺服器储存。当要用手机付款时,客户只要再面对手机镜头,并且眨一下眼睛(避免有人用你的相片面对镜头假冒),就可以进行人脸辨识完成付款,不需要再输入密码。

Mastercard推出手机自拍付款,除了能让客户用手机上网购物时更加顺畅方便外,最主要的目的是为了解决客户正常刷卡却反而被拒绝的问题。这问题最常发生在客户出国购物时,Mastercard往往为了防止伪卡诈骗而拒绝客户的正常刷卡,让Mastercard每年少了高达1180亿美元的收入,是实际诈骗金额的13倍。因此有了人脸辨识后,Mastercard不但能减少错误判断并且增加收入,还能提高辨识诈骗的能力。

3.人脸辨识不但能点餐,还能抓逃犯

在餐饮方面,肯德基与百度合作在北京金融街开设了一间「i-Emotion 」智能餐厅。i-Emotion在店面入口设置了一台人脸辨识机器,顾客在距离机器半米前先对着它「搔首弄姿」一番,机器会扫描顾客脸部,判断出性别、年龄、体脂,甚至当下心情来做出餐点推荐。如果是开朗的年轻女性,它会称呼妳为「乐辣女神」,如果是年轻男学生,会说你是「阳光型男」,然后推荐专属的心情套餐,例如「脆鸡堡套餐、烤鸡翅及可乐」等年轻组合。如果顾客的表情很凝重,机器可能会推荐一杯巧克力圣代;如果外型明显肥胖,则有可能会推荐少糖和低脂的食物。

如果是50岁以上的较年长顾客,机器会推荐「粥、豆浆」等养生组合。如果你是常客,系统会从资料库中找出过去你习惯的点餐纪录以提升点餐效率。换句话说,常客只要在机器面前「刷脸」就能点餐,对于点餐有选择困难的顾客应该也会有相当帮助。确认餐点后,顾客可以扫描支付宝和微信二维码付账。顾客还可以体验Augmented Reality(增强实境),只要用肯德基App或百度App扫描餐厅桌上贴的图像,透过手机萤幕,就能看到肯德基Emoji的3D头像,并且点击领取点餐优惠券等3D红包。

在治安方面,1999 年Neil Stammer 在新墨西哥州犯罪被逮捕,但假释交保后随即不见踪影,据说他会多国语言,逃逸之后这几年周游列国当街头艺人。FBI 花了好几年时间找他,但都没有寻获,决定搁置这个案子。后来FBI 特别探员Russ Wilson 被派到新墨西哥州任职,除了处理近期的嫌犯外,还兼办成堆的旧案子。他找到Stammer 的档案,重新发布电子通缉资讯。同时间美国外交安全处(Diplomatic Security Service)正在测试脸部辨识软体,比对成千上万的护照照片,发现Stammer 的通缉照片与名叫Kevin Hodges 的护照照片雷同,随即通知Wilson,很快就找到化名多年的Stammer在尼泊尔舒服的生活着,逮捕他的探员说Neil Stammer 没想到他会被抓到。

(图片撷取:FBI )

4.人脸辨识的缺点与个人隐私权讨论

人脸辨识虽然有许多的用途及优点,但仍非完美系统。2016年卡内基美隆大学的研究人员利用每付造价仅0.22美元的眼镜框,就骗过了号称最先进的人脸辨识机器。因为人脸辨识机器是萃取人脸的特征形成模式后作判读,例如瞳孔的距离、眉毛或鼻孔的角度等,因此研究人员先研究某些名人的特征,然后将这些特征模式印在粗框眼镜上。其中一位41岁的男性白人研究员载上眼镜后有87.87%的成功率让机器认为他是主演恶灵古堡的女明星蜜拉乔娃维琪( Milla Jovovich ),一位24岁南亚女性研究员有16%的成功率让机器认为她是79岁的前美国国务卿Colin Powell。此外识别技术协会(Identification Technology Association)的政策宣传主管Andrew Meehan则怀疑百度宣称其机器可以在1秒内辨识人脸的准确度,但他说如果仅是为了避免旅客弄丢门票,则百度这套系统应该是够用了。

(图片撷取:Carnegie Mellon University )

图说:上排是载着特制眼镜的研究员,下排是他们要模仿的对象,左边是主演恶灵古堡的女明星蜜拉乔娃维琪,中间是一位中东人,右边则是美国电视节目主持人卡森逹利

随着人脸辨识技术越来越被广泛使用,也越来越多人关心他们的人脸特征资料被搜集后会如何处理保存。以乌镇为例,虽然资料是上传到百度的云端资料库,但百度说资料的用途完全是由乌镇决定,所以资料保管的责任也是由乌镇负责而不是百度,百度仅强调它会遵守官方的法令。但普林斯顿大学信息科技政策中心学者Tiffany Lin说大陆并没有专责规范隐私权的法律,所以企业仍应该要负起资料安全保管的责任。

除了百度外,其实我们每天使用的Facebook也有使用人脸辨识技术。许多脸书用户认为Facebook的人脸辨识技术相当方便,使用者上传照片在有露出脸的情况下, Facebook就能自动帮你代劳是谁的标签。但伊利诺州境内用户指控声称Facebook的自动脸部辨识功能会侵害到个人隐私,同时也违反当地的《伊利诺州生物特征资讯隐私法》。此法禁止相关公司在未获得使用者同意的情况下收集用户的生物特征数据,包含视网膜或虹膜扫描、指纹、声纹、手跟脸部形状等,而Facebook也将在短期内面临集体诉讼。

在当前社会中,随处可见大量的监视器,任何人在网络上都能买到有人脸辨识跟高解析度的监视器。这样的电子城墙虽然保护着我们的生活,但如果使用不当,我们的隐私权,甚至是生存权,就会像在电影「全民公敌」中一样被任意侵犯。所以结果是科技役于人,还是人役于科技,值得我们谨慎拿捏。

(图片撷取:Cmpana Man )

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