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（記者|謝東霞）一般說來，人臉的紋理特征具有高鑒別性，所以基于人臉部特征，進行身份認證的生物特征識別技術，具有良好的分類識別效果。廣義的人臉識別指構建人臉識別系統的一系列相關技術，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等；而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統。

從2015年，政府出臺多項政策法規推動人臉識別的普及應用，比如2015年4月，中央辦公廳頒布《關于加強社會治安防控體系建設的意見》，其中提到“未來網絡化精細管理是平安城市和智能交通管理的發展方向，而人臉識別技術則是這一切實施的重要技術基礎。”政策的支持推動大批初創公司涌向人臉識別領域,像云從科技、曠視科技等都是在2015成立專研計算機視覺技術，BAT也關注人臉識別的投資、布局。直到去年，iPhone X放棄指紋解鎖，采用人臉識別屏幕解鎖，成為人臉識別技術在各領域得到廣泛應用的爆發點。

現在我們生活中涉及的方方面面都有人臉識別的應用，安防、教育、金融、交通......各行各業都已經使用人臉識別。做人臉識別的公司也都在迅速發展，同時面臨激烈的競爭。經過各方的競爭、擴張，目前在國內人臉識別領域主要被騰訊、阿里、百度和國家隊占領。

阿里系

目前在阿里平臺的電商、通信、寄遞、旅行以及直播等四十多種業務場景都已采用人臉識別技術，同時還服務于警務、政務等便民服務類應用和線下門禁、賓館網吧等場所。

曠視科技：曠視科技是由人工智能驅動的行業物聯網構建者，也是世界最早一批用深度學習技術實現人臉識別產品商用的人工智能企業，旗下擁有全球最大的人臉識別開放平臺 Face++ 和第三方人臉身份驗證平臺 FaceID，并已在各垂直領域推出了包括人臉識別支付、人臉識別解鎖、全幀智能抓拍機在內的多個具有開創性意義的 AI 產品。

依圖科技：依圖科技從事人工智能創新性研究，致力于將先進的人工智能技術與行業應用相結合，技術廣泛應用于安防、金融、交通、醫療等多個領域，并實現了多項世界級創新應用，如全球最大的人像系統、全球首創的應用于ATM機刷臉取款的雙目活檢技術、全球首創的基于深度學習技術的“數字肺”等。

騰訊系

騰訊云人臉識別立足于社交數據大平臺，借助騰訊優圖領先的人臉識別技術，可應用在美妝美顏、面部動效合成、安防監控追逃、金融領域身份認證等場景，解決各行業客戶的多種多樣的人臉特效處理及用戶身份確認等需求。

優圖團隊：優圖團隊以OpenAPI的方式開放人臉檢測和人臉識別的核心能力，一共提供了人臉檢測、人臉注冊、人臉比對等11個核心API供用戶使用，可以實現人臉檢測，1:1人臉驗證，1:N人臉檢索等功能，開發者可以借此包裝落地多種應用場景。優圖人臉識別技術準確率達99.80%，兩次刷新LFW人臉識別世界紀錄。

百度系

百度人臉識別技術可做到1:N的高精度識別，這個技術壁壘讓百度在景區、大企業、寫字樓的人臉閘機領域獲得獨特的技術優勢。

臉優團隊：“臉優”是一款基于百度深度學習實驗室(百度IDL)的“人臉識別技術”設計的“黑科技”娛樂換臉app。通過用戶自己上傳臉部照片，實時合成在攝像頭拍攝的其他臉部，讓視頻形成變臉的效果。可以把合成好的視頻或者照片分享到微信、微博等sns社交端口。

國家隊系

中科院重慶綠色智能技術研究院在國內率先開發出人臉識別支付系統，使在線支付只需使用移動設備拍張照即可。在國際標準人臉識別測試庫上達到了99.8%的識別率，應用在邊檢站自動通關系統、動態人臉識別考勤機上。

云從科技：云從科技產品核心是人臉識別系統及IBIS集成生物識別平臺。專注于安防領域，其人臉識別技術廣泛應用于銀行、公安系統、商場等，并與公安部、國有大型商業銀行、證通股份、民航總局建立聯合實驗室，是唯一一家受邀起草與制定人臉識別國家標準的人臉識別企業，有著過硬的技術指標與研發背景，推動人工智能產品標準的建立。

中科視拓：中科視拓以人臉識別技術為核心，橫向拓展了軍用無人機視覺技術和視頻結構化分析。下游形成以智能園區解決方案為代表的人臉識別行業解決方案，上游形成了面向行業的深度學習行業賦能平臺，核心產品包括Dragon內核和SeeTaas平臺。其技術在中國平安、百度、中國移動、中國航天、中國電信、上海銀晨、歐姆龍、NEC、Intel等公司獲得成功應用。

弱隱私時代

當事物運用廣泛起來，自然也就吸引了大眾的關注，人臉識別應用領域逐漸壯大，對此有關的討論也越來越多。雖然現在人臉識別的應用主要為公共安全、公共便利提供服務，像是識別犯罪嫌疑犯、走丟的老人、小孩等目標的身份。但對此技術應用還是存在很多不完善，對于光線影響敏感、雙胞胎識別困難等技術上存在的一些缺陷，并沒有引起民眾廣泛的關注，大部分人對于人臉識別造成的信息安全問題越來越重視。

主要是現在人臉信息的采集越來越普遍，國內相關法律法規尚未健全和完善，BAT之類互聯網巨頭肆意收集大量人臉數據，而這些企業巨頭們的生態鏈中又擁有用戶的消費習慣、上下班路徑、財務狀況等資料。各種利用人臉識別被轉移個人財產、詐騙之類的消息越來越多，所以對人臉識別技術運用的反對聲音也越來越多，大眾開始意識到信息泄露的嚴重性，。

當大眾都開始意識到自己是“光著屁股”在網絡世界行走，很多人會希望政府部門能出臺適宜、有效的法律條文，保障自己的隱私安全。上周五微軟總裁兼首席法務官布拉德·史密斯（Brad Smith）發布博文稱，“如果人們擔心科技在社會中更加廣泛的部署方式，就必須由政府來負責監管這種廣泛的使用。這也是我們現在的想法——啟動一個政府項目來對人臉識別技術的恰當使用方式進行監管，首先組建一個兩黨和專家委員會。”

除了尋求立法的幫助，也有技術人員想從技術層面維護大家的隱私安全。去年多倫多大學的研究人員利用對抗式訓練的深度學習技術，開發了一種新的算法，可以動態地擾亂面部識別系統，有助于保護用戶隱私。研究者表示，他們的系統可以將可檢測的面部比例從原先的近百分之百降低到 0.5%。

無論我們尋求什么方式，總之對于人臉識別的數據安全問題越發引起重視，如果傳統的密碼被竊取，我們還可以重新設置新密碼，但由于人臉面部特征的唯一性，如果人臉特征的數據被竊取，我們無法更改，只能承受各種惡意攻擊。