机器视觉的刷脸时代

2016-07-01新闻资讯

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  Face++和支付宝合作做人脸支付,刷脸的时代正在临近
  “没太受老的识别方法影响的年轻人,可能更适合做深度学习”
  年仅26岁的Face++的首席执行官印奇有个“小跟班”——一个用乐高积木搭起来的简易机器人。机器人的头部是一只摄像头,启动后,它就能认出“主人”印奇。当印奇走到它面前时,摄像头会动一下,然后印奇走它跟着走,印奇停它就停。
  任何人都可以成为这款机器人的主人,只要把大头照存储在它的系统里并简单设置一下。“结合我们后台的智能系统,未来每个摄像头都能具备智能识别的能力。”印奇说。北京的初冬,屋里的暖气开着,印奇穿一件灰色毛衣搭配同色系的宽松运动裤,毫不掩饰自己的远大理想:希望Face++能成为“机器之眼”,帮机器识别人、分辨物体并记忆学习,最后实现人工智能。
  自2011年成立以来,Face++一直依托深度学习和机器视觉底层技术做人脸识别。天使投资方是联想控股旗下的综合性专业投资孵化机构联想之星。2011年秋天,联想之星的执行董事刘维找到印奇、唐文斌和杨沐时,唐文斌和杨沐还在清华大学计算机系读研究生,印奇则刚从清华本科毕业一年。他们不满足于只发论文,一心想把实验室中前沿的计算机视觉技术付诸产业化。
  这两年Face++发展迅速,甚至摘得了几项国际人脸识别技术大赛的冠军。2014年3月中旬,在世界级互联网图片人脸识别比赛LFW中,Face++以97.27%的准确率夺得第一名,领先Facebook人脸团队0.02%。Facebook在2012年夏天收购了以色列人脸识别技术公司Face.com,以加强在人脸识别领域的研发。来自企业的认可也不少,根据腾讯科技此前的报道,截至目前,Face++为超过1.4万款App提供了人脸识别技术支持。美图秀秀、魔漫相机、世纪佳缘、联想等一大批公司都是Face++的企业用户。
  创立3年后,默默无闻的Face++迎来了大主顾——炙手可热的第三方支付平台支付宝,支付宝是蚂蚁金融服务集团(简称蚂蚁金服)旗下核心业务之一。在2014年初夏于北京国家会议中心举办的GMIC全球移动互联网大会上,支付宝的工作人员来到Face++的小展台。“支付宝想革新互联网金融,他们做了很多调查和比较,最后选择Face++作为支付宝人脸支付的战略合作伙伴。”印奇告诉《商业周刊/中文版》。
  蚂蚁金服安全产品技术部负责人曹恺看好人脸支付。“人脸识别技术的好处是可以隔很远,你站在那儿,识别就能完成。在实验室里人脸识别技术准确率超过97%,超过人对人的识别。”
  支付宝是有大数据源头的客户,但是印奇心里也在打鼓。“有些身份证照片年代久远,和真人相比,照片上的模样往往过于年轻,分辨率也不高,Face++能行吗?”把支付宝的数据去隐私化、丢到Face++的系统里,调试两个月之后,Face++能做到在万分之一的误识率下,通过率高达93%-95%。这意味着Face++的人脸识别技术“可用,并且达到了金融级别的安全性”,印奇心里的石头终于算是落了地。
  有了支付宝这第一个吃螃蟹的,传统的银行也开始行动。据印奇介绍,包括浙江网商银行、民生银行在内的10多家银行已经在和Face++谈合作。“跑去线下银行网点,出示身份证,拍一张照片,都是为了证明是你本人。在手机端直接刷脸,就是实名认证了。”印奇解释道。
  2014年11月初,Face++宣布完成2200万美元的B轮融资,投资方包括启明创投、创新工场等投资机构。
  一个多月后,联想之星的办公室装上了Face++的人脸识别系统迎接圣诞。系统由一只摄像头、一块电子屏幕,以及一台小机箱组成。摄像头能捕捉来访者的脸,和数据库中的人脸进行对比。如果是联想之星的员工,摄像头下方的电子屏幕上立刻跳出员工的名字和大头照,玻璃门自动解锁;临时访客则只能望门兴叹。
  “当摄像头无处不在的时候,基于人脸识别的逃犯追踪和VIP服务推送都是好的应用场景。”印奇相信人脸识别技术大有可为。
  Identity Counsel International创始人、现代人脸识别领域的知名专家Joseph Atick却对人脸识别技术带来的公众监视表示担忧。他在《纽约时报》2014年5月17日的报道中直言,“这剥夺了每个人的匿名性,也抑制了普通人在公众场合的正常行为。”联想到斯诺登事件揭发的美国情报监视内幕,Atick补充说,一旦企业拿到了所有顾客的人脸数据,政府也能拿到。不过,印奇并不认为对隐私的担忧会阻碍人脸识别技术的普及应用,“我们在每一项应用中,都非常重视隐私的保护,会通过技术手段对数据做去隐私化处理。更重要的是,要让用户有充分的知情权和选择权。”
  刘维看到的不只是人脸识别,因为“其只占图像识别的一小块,想象空间不够大”。梦想成为“机器之眼”、让机器读懂世界的Face++团队已经推出另一个技术平台Image++—提供人脸、文字、商品和物品等多个识别模块的图片识别平台。“对这些品类的识别与人脸识别类似,可共用很多理论和计算框架,从一个品类迁移到另一个的成本不高。”印奇解释道。
  要识别万物,Image++的对手是巨头Google和百度。早在2012年,谷歌X实验室就让一个由1.6万台电脑组成的网络系统学会了识别一只猫。这两年,百度也在追赶。2014年5月,百度在美国加州和中国北京分别设立人工智能研发中心和数据分析实验室,还在硅谷招兵买马,引入专长机器学习领域研究的吴恩达出任百度的首席科学家。2014年12月21日,在语音识别领域一直颇有建树的科大讯飞,也推出了人脸识别解决方案。
  但总体而言,“在搜索引擎的实际应用中,目前图像搜索还处在早期阶段,具有很大的提升和发展空间。”微软亚洲研究院副院长芮勇说。
  而Image++是否能成为挑战巨头的科技力量,印奇保持乐观。“Face++先聚焦做人脸识别,再向其他品类的识别推演。Google和百度一上来就说识别万物,着眼点太大,往往达不到用户预期,因为用户想识别的东西千差万别。”撰文/周琼媛 编辑/刘雅靓
  总之,Face++的人脸识别技术不用为应用场景和商业化犯愁,但冲进广义的图像识别领域,Image++和巨头Google、百度迎面相撞。