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这组报道聚焦于最新流行的人脸识别技术。从某种意义上说，它不是一项新技术。然而，过去识别的准确度不高，并且仅在小范围内应用。随着近年来计算机深度学习技术的突破，识别的准确性和稳定性都有了很大的提高。
就在这个时候，国内的互联网金融业正如火如荼的进行着。互联网金融的进一步发展需要突破传统金融服务的地域限制，而有了人脸识别技术，银行甚至不需要营业场所。这种影响和变化是巨大的。一些经纪公司和银行正准备抓住竞争机会，但全面应用仍有许多障碍。
从更广泛的意义上说，以人脸识别为代表的生物识别技术实际上是对过去密码时代的颠覆。在过去，输入繁琐的密码是身份验证的必要步骤，但是人脸识别可能会破坏密码。新的互联网安全验证方法正在形成一股新的行业潮流。本课题试图深入解读这些技术变革所带来的应用行业变革的背景，并了解当前应用层面所面临的法律和政策问题。
核心概要
“使用生物识别技术的优点是不需要记住密码，也不存在弱密码问题。然而，它的特点是独一无二的。一旦很难改变，别人总是可以用你的身份来授权，这是非常危险的。”一位来自国内互联网安全漏洞平台Wuyun.com的网络安全专家告诉《21世纪经济报道》。
本报记者吴王晨北京报道
从事人脸识别技术研究26年的清华大学电子工程系教授苏光达认为，人脸识别的应用已经进入了一个爆炸性增长的阶段。
这并不夸张。如果你注意下面的场景，你会发现人脸识别不再是《碟中谍》中的一个特定场景，而是正在进入普通人的日常生活。
最近，测试价值和年龄的应用似乎一夜之间占据了朋友圈；去年，阿里巴巴推出了刷脸支付功能。今年4月，马云在德国汉诺威的信息技术博览会上展示了刷脸付款。在可预见的未来，网站登录、打卡和远程开户都可以通过刷你的脸来实现。面孔似乎正在成为新时代的网络通行证。
"面部可以代替帐户密码."易登团队为ios和安卓系统提供刷脸登录服务，其创始人沈其金告诉《21世纪经济报道》。
新密码系统的出现似乎正成为一种日益迫切的需求。12306用户信息被盗，社会保障卡信息被泄露...几乎每天都发生的信息泄露不再是一个新话题。
如何建立一个不易被盗的密码系统？生物识别技术提供了一种可能性。这种识别技术在近一两年在准确性和稳定性方面取得了重大突破，市场应用将会爆炸式增长。
从破案的需要出发
“中国的人脸识别应用走在了世界的前列，而中国最早的研究是从需要解决案件开始的。”中国最早研究人脸识别技术的人之一苏光达告诉《21世纪经济报道》。
当时办案时，需要根据模拟画像锁定嫌疑人，但这种技术需要艺术家的技巧，大多数警察没有这种能力。所以一些人开始考虑用电脑来解决这个问题。
1989年，苏光达承担了公安部“ga电脑人像组合系统”项目。当时，证人的记忆被用来描述嫌疑人的面部特征，相应的眼睛、鼻子和嘴巴是从信息数据库中获得的……直到它们被组合成一幅与嫌疑人的特征相似的肖像供警方参考。
然而，这种基于几何特征的人脸识别技术还不成熟，识别率不高，其应用仅限于警察系统中的极少数领域。
1991年，麻省理工学院媒体实验室的turk和pentland提出了具有里程碑意义的特征脸人脸识别方法，并在此基础上出现了许多研究。
特征脸的想法是将人脸从像素空转换到另一个空，并在另一个空.进行相似度计算Pca(主成分分析)是空.之间的转换方法总的思路是通过逐步分级，将复杂的多参数问题转化为只有几个参数的综合方法。
“pca将人脸识别带入了正确的轨道。”苏光达说:结合pca技术，苏光达对其进行了升级。在整个人脸识别的基础上，将人脸分成不同的部分，并将这些部分的特征抽象成计算机语言。
中国有一个很好的人脸资源，就是第二代身份证图像数据库作为识别标准。基于监控技术的逐步发展和像素的提高，人脸识别技术也为进一步的发展提供了基础。
2008年北京奥运会:在进入鸟巢之前，除了门票，你还应该在入口通道前一张一张地拍照。摄像机将在两秒钟内捕捉人脸，定位人脸的关键点，提取特征，然后同时将认证结果上传到计算机，计算机将与观众的身份信息进行比较。"这是人脸识别技术首次在国家层面得到应用."苏光达说:
他介绍说，2011年中国第一次大规模的应用是户籍复查。他回忆说，发现这种用途是由于他在湛江协助调查一个案件时意外发现的。当时，警方带了两个不同身份的人进行咨询，通过系统识别，两张照片显示的是同一个人。之后，湛江在图书馆开展了重复身份检查，发现了数万份重复户籍，其中包括8名逃犯。
基于同样的做法，公安部呼吁在全国范围内进行身份重复检查。当时，公安部要求各省市公安部门引用人脸识别系统进行查重。截至2013年，79万份重复户籍通过人脸识别被取消，其中最典型的情况是一个人同时拥有八个身份。
人脸识别技术在公安系统中的逐步大规模应用也促进了技术的逐步发展。现阶段，中国出现了许多专注于人脸识别的创业团队。
Defiance Technology就是其中之一，它成立于2011年，并于2012年推出了face++人脸识别云平台。现在，这家与阿里巴巴合作推出面支付的企业在安全领域有了自己的布局。
“安全性的应用是1: n，并且在n的数据库中识别出一个嫌疑人。首先是大型数据库搜索，将监控照片放入数据库，通过反向搜索缩小嫌疑人的方向。二是部署控制，在关键地方，不需要警察蹲点。因为摄像机可以捕捉，并且摄像机是网络化的，所以可以实现动态控制。”迪法恩科技有限公司市场运营部总经理谢一南告诉《21世纪经济报道》记者。
“现在，当地公安系统已经使用了人脸识别技术，到目前为止，我还没有听说过任何地方是无用的。”苏光达描述了人脸识别在安防领域的应用规模。
商业化过程
随着安全领域技术的积累，人脸识别技术基本上可以完成静态识别工作。然而，也有关于安全的问题，例如，如何确保是活体，而不是照片，这已经成为一个问题。
深度学习和神经网络的兴起将人脸识别技术带到了一个新的阶段。2006年，多伦多大学计算机科学教授geoffery hinton在《科学》杂志上发表了一篇论文，首次提出了深度学习的概念。
深度学习是机器学习研究中的一个新领域，它是由人脑分析学习的神经网络的建立和模拟所推动的，它模仿人脑解释数据的机制，如图像、声音和文本。此后，深度学习在互联网领域引起了广泛的关注，许多互联网巨头如微软和谷歌都对其进行了研究。
“深度学习在人脸识别领域的真正应用和突破是在去年。”益登团队的创始人沈其金说。“它允许计算机模仿人的大脑来思考。在计算机学习过程中，算法也得到了很大的改进，识别率也有了很大的提高。”
基于新的技术突破，一些综合应用正在逐渐出现。
今年3月，公测的首次登录提供了一个刷脸登录，为用户建立了一个基于人脸的通用账户，并简化和注册了登录过程。这也在一定程度上增加了用户密码被盗的难度。
沈其金告诉记者，意登希望改善用户“密码+账号”的传统登录体验，使人脸登录成为一种常见方式。与传统密码相比，沈其金认为传统密码复杂难记，人脸登录可以在短时间内完成，而且过程要简单得多。
然而，如何推广它是一个大问题。“没有办法普及，用户的教育成本相对较高。”沈琦进说道。
越来越多的娱乐应用似乎在一定程度上提高了用户的接受度。在连接到sdk的141个应用程序中，有一些轻量级应用程序，如音乐、娱乐和新闻。
基于人脸识别技术的娱乐应用正在被广泛推广。微软推出的《老得如何》引爆了朋友圈，美图秀秀也利用人脸识别技术P-picture拓展了应用；2013年，嘉园交友网站也连接了人脸识别技术。
以年龄为例，给机器一百万张不同年龄和性别的照片，通过研究，机器就会知道一个男人在50岁时是什么样子。然后，通过返回操作，总结出规则。经过大量的研究，这台机器知道每个阶段人的特征。据了解，多大的应用程序通过提取人脸的72个关键点达到识别效果。
“娱乐应用不把识别率作为评价标准，只要它满足用户的需求，它就应该被称为人脸识别相关技术。但对于推广人脸识别，娱乐应用是一个很好的做法。”苏光达说:
突破安全难题
根据提取人脸关键点的能力，共有48个关键点、72个关键点和100多个关键点。捕获的关键点越多，识别率越高。
随着深度学习的普及，人脸识别算法不断优化。目前，以face++和腾讯Youtu为代表的国内团队拥有一套核心算法，大大提高了国内人脸识别技术的识别率，有些公司的准确率甚至超过99%，处于世界领先水平。
技术的发展和工业的需求正好“满足”。以余额宝为代表的网络金融的兴起冲击了传统的商业模式。
财付通高级总监、腾讯信用信息总经理吴丹在接受《21世纪经济报道》采访时表示:“互联网金融在过去一两年发展迅速，支持个人信用信息系统刻不容缓。用户识别是第一优先。在传统金融中，用户在申请银行贷款或开立证券账户时，必须到实体店核实身份信息并完成面对面的交易。”
今年年初，国务院总理李克强视察了深圳前海伟忠银行。与传统银行不同，作为中国首家开通互联网的民营银行，伟忠银行没有营业网点和柜台，依靠互联网提供服务。李克强在电脑上按下回车键后，卡车司机徐军获得了3.5万元的贷款。这是伟忠银行的第一笔贷款业务，贷款通过人脸识别技术和大数据信用评级发放。
这无疑是一剂强心针，激发了互联网金融机构对人脸识别技术应用的想象力。
然而，人脸识别在金融领域和安全领域是不同的。“金融领域需要1: 1的验证，也就是说，验证你是你自己。这要求系统在验证中具有非常低的错误率和非常高的通过率。”谢一男说道。相比之下，安全领域主要是根据图书馆现有的信息进行逆向筛选和识别。
他介绍说，蚂蚁金服在去年3月和4月主动寻找face++合作。“他们迫切需要跨越(面对面)的红线，我们也希望实现商业化。”谢一南认为，face++技术可以满足金融机构的要求。
据吴丹介绍，通过腾讯的人脸识别技术，用户只需打开手机摄像头，拍一张自拍。系统将进行活体测试，并进行一系列验证、匹配和判断，最终判断照片是否由用户自己操作，完成身份验证。
4月14日，财付通宣布与市民身份证查询中心合作，提高人脸识别的准确性和商业可用性。
据媒体报道，今年5月初，华林、长城等券商已获得人脸识别试点申请的相关批准。“人脸识别远程开户仍处于测试阶段，应用时尚未得到通知。”华林证券的一名工作人员告诉《21世纪经济报道》。
越来越多的金融机构，包括银行，开始对开户感兴趣。
谢一男介绍说，face++已经接到了很多银行的订单。然而，金融领域的推广仍面临诸多压力，大多数银行持观望态度，技术仅停留在测试阶段。
5月24日，在五道口“新常态、新金融”全球金融论坛上，央行支付部副主任范表示，今后远程开户首先要坚持这个标准。首先是“刷脸”(人脸识别)的技术标准；第二，在此基础上，制定金融业的行业标准。"只有当这两个标准到位时，监管才能得到保证."
0.5%阈值
与过去相比，人脸识别取得了巨大的技术进步，但如果将人脸识别作为新一代的网络通行证，可能存在的隐患还没有消除。
“使用生物识别技术的优点是不需要记住密码，也不存在弱密码问题。然而，它的特点是独一无二的。一旦很难改变，别人总是可以用你的身份来授权，这是非常危险的。”一位来自国内互联网安全漏洞平台Wuyun.com的网络安全专家告诉《21世纪经济报道》。
“身份认证是一个从收集生物信息、提取存储信息、比较和验证的过程。攻击者可以使用任何链接来达到不同的目的，从伪造身份到窃取身份验证信息，甚至是窃取生物信息。”一位来自国内知名安全团队“敏锐团队”的安全专家告诉《21世纪经济报道》。
他接着说，苹果和安卓等智能设备上的生物识别技术不会存储在云中，而是存储在用户设备中。由于生物识别技术的高灵敏度，使用场景应该仅限于用户终端。任何生物识别云方案和行为风险都非常高，所以我们应该警惕。
至于如何保护数据库免受黑客攻击，他认为终端制造商应该加强代码审计，以避免出现设备和逻辑漏洞。在数据存储方面，生物信息的存储采用了强加密技术，提高了攻击阈值。
上述Wuyun.com安全专家表示，制造商不应收集用户的原始数据，但可以用不可逆算法生成的二次数据来代替。
对此，谢一南介绍说，目前，face++已经形成了一个由不可逆算法生成的二次数据系统。即使黑客通过攻击获得了数据库，他们也不能判断它，也不能把它还原到人的脸上。
然而，安全问题并没有停止。上述敏锐的团队安全专家表示，在化妆品技术如此发达的今天，支付宝使用了人脸识别技术。如果其他人在整容手术后刷牙，支付宝将会赔钱。
在弱光、强光和倾斜角度条件下，人脸识别的成功率并不乐观。沈其金告诉记者，目前，在昏暗的灯光下认证的能力是可以实现的。然而，对于一些极端的情况，比如睡觉时被刷和着地，这是无法克服的。
虽然目前中国的认知度已经达到99.5%，但空依然存在，在目前的基础上，每提高一个百分点都比以前更加困难。(谭主编)
