1、行走全靠一张“脸” 董莉 LIVING WITH ONLY FACEAbstract： In digital world, every day we need to answer all kinds of mobile devices and online services the question of “who are you“. In the past, answering this question is mainly depending on password and message authentication code, nowadays, new technology make
2、 it happened to use our biological characteristics answer these questions, such as fingerprint recognition, face recognition and voiceprint recognition.人脸识别逐渐走入更日常的应用场景, 无感知使用的背后得益于技术的迭代。在数字时代, 我们每天都需要向各种移动设备和在线服务来回答“你是谁”的问题。过去, 回答这个问题的主要方式是密码和短信验证码, 如今, 越来越多的新技术让我们的生物特征就可以回答这些问题, 比如指纹识别、人脸识别和声纹识别。“
3、只因为在人群中多看了你一眼, 再也没能忘掉你的容颜。”传奇的歌词在多年前就已为“人脸识别”技术做了铺垫。今年的电影速度与激情 8中, 天眼 (Gods eye) 利用监控摄像头/反光镜面捕捉影像, 然后以人脸识别技术锁定人物。人脸识别技术是利用计算机分析人脸视频或者图像, 并从中提取出有效的识别信息, 最终判别人脸对象的身份。这个技术得到的研发历史算算也已经几十年了, 早已不再是电影情节。技术的发展, 让行走江湖的你, 只需一张脸, 可以完成“芝麻开门”。人脸与人体的其他生物特征一样与生俱来, 而且不需和设备直接接触就可以获取, 目前已经在多个领域获得应用。而技术引领时尚的风潮将让人工智能和人
4、机交互成为人脸识别新的商业爆发点。由于直接与金融资产和服务挂钩, 有别于互联网级别的生物识别能力, 金融级生物识别技术对准确率、安全性和稳定性要求更高。招商银行、上海银行等银行已经开始尝试, 如不用带卡, 就可以从 ATM机上刷脸取款等。腾讯将人脸识别运用到微众银行和征信领域。平安有刷脸贷款产品“平安 i贷”等等;互联网金融 P2P平台, 也开始大规模应用人脸识别, 进行身份认证开户。京东之家, 苏宁全国首家无人店都开始尝试“刷脸支付”从全球的人脸识别市场发展来看, 中国现在是最热的时候。如今从事人脸识别的公司有 200家, “这个虚火已经烧起来了”, 要想持续发展, 从业公司必须找好定位,
5、做出好产品, 并且选择好技术落地的场景, 可以让民众体验到这种技术。人脸识别技术演进 (5 个阶段) 下载原图蚂蚁“靠脸吃饭”只是开始2015年 3月, 马云在德国汉诺威电子展现场演示了声波支付和 Smile to Pay人脸支付功能, 并“刷脸”在淘宝上买了一枚 1948年汉诺威纪念邮票送给了汉诺威展会。在马云的笑脸被定格在汉诺威电子展的大屏上之后, 支付宝将人脸识别技术应用于用户登录、实名认证、找回密码、支付风险校验等场景, 迄今已服务过数亿用户。2017年, 支付宝人脸识别走出实验室开始了商用试点。从今年 9月 1日开始, 在杭州万象城肯德基的 KPRO餐厅里, 客人可以“靠脸吃饭”了:
6、在自助点餐机上选好餐, 进入支付页面, 选择“支付宝刷脸付”, 然后进行人脸识别, 经过1到 2秒, 再输入与账号绑定的手机号, 确认后即可支付。支付过程不到 10秒。据了解, 支付宝在点餐机上配备了 3D红外深度摄像头, 在进行人脸识别前, 会通过软硬件结合的方法进行活体检测, 来判断采集到的人脸是否是照片、视频或者软件模拟生成的, 能有效避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。同时, 支付宝还会通过各种安全风控策略确保账户安全。比如, 刷脸支付功能需要用户进行开通操作, 开通之后才能进行支付, 用户也可以随时关闭。而即便出现账户被冒用的极小概率事件, 支付宝也会通过保险公司全额赔付。刷脸支付的
7、落地, 意味着即便忘带钱包、手机没电, 也能进行支付。也意味着人机交互进入到一个新的阶段:用户与机器的交互手段从最早的电脑, 到手机, 到现在可以脱离设备的束缚, 靠人本身就能完成。而在肯德基上线, 是“刷脸支付”迈出实验室的第一步, 10 月在杭州举办的ATEC大会上, 全球可信身份平台 ZOLOZ (蚂蚁佐罗) 的面纱被揭开。这个蚂蚁金服孵化出的首个独立运营的科技平台, 将使用生物识别技术帮助用户在数字时代解决“你是谁”的身份识别问题。在微众银行的金融级多因子身份验证服务中, 腾讯优图提供了“Aurora Guard (极光守卫) ”的光线活体技术ZOLOZ具有全球领先的生物识别技术, 定
8、位金融级的人脸识别:准确度极高, 错误率跟苹果人脸支付一样达到百万分之一, ZOLOZ 通过软件算法达到苹果硬件的精准度, 而且普适性更好;而全球独有眼纹专利和领先活体检测技术, 能有效拦截照片、视频、3D 软件模拟及面具攻击。近年来, 人脸识别技术开始应用在生活中的不少场景, 比如 App登录、火车站安检、海关等等但不管是在国内, 还是国际上, 通过人脸识别进行支付 (刷脸支付) 还处于刚起步的阶段, 此前始终未能实现商用。虽然有一些公司进行过特定场景下的刷脸支付内测, 但都未正式对公众开放, 也未投入商用。这是因为“刷脸支付”与普通的人脸识别应用场景相比, 难度更高, 更难实现。ZOLOZ
9、中国总经理陈继东介绍, 与“刷脸登录”相比, “刷脸支付”难度更大。一方面, “支付”比“登录”离资金更近, 安全性要求更高;另一方面, 刷脸支付是在线下公共设备和开放环境下进行, 真实场景复杂多变:白天和晚上的光线不同、不同人群面对摄像头的角度和姿势各异, 识别难度更高。因此此前行业里多是在特定场景下内测, 未能商用。如今, ZOLOZ 的生物识别技术已经大规模应用在支付宝和网商银行, 累积超过2亿用户, 20 亿次验证服务。除了在肯德基实现全球首个刷脸支付商用, 还应用于公积金查询和养老金领取等政务场景, 以及刷脸取快递和酒店入住等生活场景。实际上, 2016 年杭州 G20峰会上, 数字
10、普惠金融高级原则中第七原则就是身份识别。目前有约 15亿人, 大部分在亚洲和非洲, 因为无法证实身份, 也无法获得基本的服务和权利。当越来越多的金融服务通过网络来提供时, 在线身份识别变得尤其重要。为了帮助更多用户解决这一问题, 目前, ZOLOZ 全球可信身份平台也开始走出中国, 支持印度和印尼的移动支付身份验证, 成为数字经济的基础设施之一。腾讯优图光线活体黑科技升级安全2017腾讯全球合作伙伴大会, 不光是各个论坛的会场人气爆棚。位于西部博览城一层的会展区域也吸引了众多企业和参观人群。其中, 有一个展台更是吸引了大批人员排队, 他们是在体验微众银行人脸识别身份核验。每个人在输入身份证号之
11、后与 i Pad对视几秒, 似乎什么都没发生, 就已经结束了身份验证。吸引人的无外乎是这个人脸识别不再需要你点头、摇头或者眨眼进行动作活体检测, “悄悄地”就搞定了。这是微众银行、腾讯云云安全天御, 以及腾讯优图一起打造的基于人脸识别的KYC (Know Your Customer) 服务, 也被称为以人脸识别为核心的金融级多因子身份验证服务, 其整合了用户欺诈评分、金融级人脸核身等安全产品。多因子包含身份证 OCR及验证, 银行卡 OCR及三或四要素验证, 支持 SDK、微信公众号、小程序等多种渠道接入。KYC服务同时与云安全天御产品集成, 能为各行业提供反欺诈云安全解决方案, 例如现金贷/
12、消费分期、直播、婚恋等平台, 其中以现金贷/消费分期尤为突出。另外, 保险、证券、直销银行、政务业务、电信线上业务等都需要核身服务。目前该技术累计提供了 2000+万次的人脸核身服务。微众银行是国内首家互联网银行, 无线下网点, 无法当面核身, 但银行业务有大量的核身需求。因此, 微众银行从业务上线就开始使用基于生物识别的方式鉴别是否本人, 目前其远程身份识别已持续运行两年多, 已经完成了一套成熟的闭环式远程身份认证方法。人脸识别身份验证中的活体检测技术包括动作活体、数字活体、光线活体等。在金融级多因子身份验证服务中, 腾讯优图提供了“Aurora Guard (极光守卫) ”的光线活体技术。
13、光线活体的原理是通过屏幕来发射不同颜色和强度的光线, 投射到面部并由摄像头接收, 最后再用一系列算法处理和卷积神经网络, 从包含变化光线信号的视频中, 分析并推导活体判断所需的人脸 3D和质感信息。相比其他活体技术, Aurora Guard (极光守卫) 在用户体验、平台普适和安全性能上都更具优势。用户无需任何动作交互, 只需短暂保持姿态, 便可瞬间完成刷脸验证;在平台和机型普适性上, 无需定制硬件, 且支持所有移动设备和刷脸机器的使用;同时该方法建立在密码学的坚实基础之上, 结合微众后台的其他防攻击模型, 通过物理学原理来完成活体检测, 能抵御视频、高清 4K屏、模型等攻击。腾讯优图在 2
14、012年年初成立, 是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队。从成立开始, 腾讯优图逐步积累了人脸检测、五官配准、人脸度量学习等核心技术, 结合语音、唇语、面部表情等各种手段, 可以立体化的防范照片、视频和人头模型的攻击。腾讯优图实验室总监黄飞跃曾在采访中提到, 人脸识别技术能够应用的关键核心在于三点:图像识别核心技术能力、足够庞大丰富权威的图像样本数据库和广泛灵活便捷的应用场景。人脸识别的核心技术是深度学习, 腾讯优图自创了一些深度学习模型和框架。他们的研究领域分布人脸分析、深度学习、图像处理、人像美容、图像美化等。单“人脸分析”一项就涵盖了人脸检测、五官定
15、位、人脸识别、属性识别和人脸风格化。对于这样的细分, 黄飞跃称这是通过技术操作层面进行细分的, “前面更多是分析技术, 人脸风格化更注重趣味性。”不可忽视的是, 在人脸识别技术的真实复杂环境应用中, 系统经常会受到各式各样难以防范的视频攻击。这使得实际应用中, 针对视频攻击的防翻拍活体检测服务成为了更强烈的需求。常见视频攻击类型主要有:图片编辑型、视频剪辑型、合成/换脸型、录制翻拍型。前三种会出现背景与前景在光照条件、色调等方面的不匹配, 易出现人工痕迹。录制翻拍则常会呈现摩尔纹、显示器边缘、屏幕反光等特性, 同时, 以上视频攻击方式因经历了二次采样, 与真实视频在纹理上会存在能够被计算机捕捉到的细微差别。腾讯优图利用实际业务积累和自身构建的海量攻击视频/图像数据, 训练了能分类屏幕翻拍视频的深度学习模型, 进而识别翻拍视频中的差异, 实现防翻拍活体检测功能。当系统受到视频冲击时, 如手机等电子设备录制翻拍或合成生成的视频时, 技术服务能提高和完善系统的防御能力。升级后的多维活体检测方案能有效地防止照片、视频、部分 3D面具等各类手段的攻击, 提升了用户远程验证身份真实性的安全性。光线活体的原理是通过屏幕来发射不同颜色和强度的光线, 投射到面部并由摄像头接收, 最后再用一系列算法处理和卷积神经网络, 从包含变化光线信号的视频中, 分析并推导活体判断所需的人脸 3D和质感信息
