想必这几天，不少人都被一条「天坛公园靠人脸识别发厕纸」的***刷了屏。
听说是由于要办理游客过度利用公厕厕纸问题，天坛公园推出了「人脸识别厕纸机」，只有当你「刷脸成功」才能得到厕纸，想要通过这种办法办理同一个人反复取纸的问题，一些国外媒体也纷纭来凑热闹宣布了这件事。

毫无疑问，在我们生活中，人脸识别技能被运用的越来越广泛了，不论是门禁、考勤系统，还是支付安全、生活娱乐运用等，都开始加入这种前辈的技能。

在方便快捷的同时，一些人也开始担心这项技能的安全性，前几天的「3·15」晚会上也为大家展示了对这项技能的一些可能风险。
那么，当人脸识别连续遍及到我们身边，下一步它又能为我们带来若何的期待？本日我们不妨来聊一聊。

人脸识别技能（或者叫面部识别技能）的研究从 20 世纪 60 年代就开始了，当这种生物特色识别技能还没有像如今这样渗透到我们生活中时，我们实在已经在很多科幻和探案电影中看到了它的神奇之处（比方说警察利用人脸识别来探求罪犯）。

如果要做出归类的话，人脸识别同指纹、虹膜、语音等识别方法都属于利用生物特色来对个体识别。
不过，从某种程度上来说，人脸识别要比「指纹识别」这样的技能给人更多的神秘感。

这项技能实在包括了图像摄取、人脸定位、图像预处理以及身份确认在内等多方面技能。
「天下没有相同的树叶」，除了长得一样的双胞胎外，我们每个人都有张不同的脸，这个中的一些可辨别的标志，比如脸上的凸出部分和凹陷部分，就组成了分歧凡响的面部特色。

这些标志被称作「节点」，人脸上大约有 80 个节点，而人脸识别技能能够丈量一些分外的节点，比如：两眼间间隔、鼻子宽度、眼窝深度、颧骨、下颚等信息，天生不同的数字代码，它们在资料库中就代表了不同面孔，这时候，你的脸也就成了「一段代码」。

进一步开拓之后，人们编写出独特的识别算法，只要有人脸信息被输入后，经由算法处理，就能够天生相应结果。
而随着打算机、移动通信技能和光学成像技能等各方面的发展，这些年，识别算法越来越多样，也越来越前辈，它在我们日常生活中被利用的愈加广泛。

以大家最熟习的支付宝人脸识别来说，不但要能够识别活体人脸，避免照片或处理过的动态照片进行登录，还会对你上岸时的环境进行识别，在光芒不敷或者剖断繁芜的情形下，是无法借助人脸识别来进行安全登录的，可以说，判断并识别的标准不是一成不变的。

人脸识别不只被一些公司开拓出各种程序，乃至手机、电脑厂商也开始在这方面进行研究，使其不但越来越「有用」，而且也具有「有趣」的功能，你或许还能用人脸识别找出地球上长得最像「蒙娜丽莎」的那个人，当然，条件是拥有足够的采集数据。

与指纹、虹膜识别等不太一样的是，由于我们的脸部具有不可复制性、加上采集方便、同时又能够表示出一定的个性化，以是它受到很多人的关注，被运用在非常多的领域。
不但能被我们每个人用于身份验证、或者是一些娱乐运用，更主要的是会在一些公共场所的用于监控摄像头的识别，从而为治安、防暴等任务发挥出应有的浸染。

很难想象，现在海内的科技公司已经能将 50 米内雾霾景象下的茫茫人海中某一个特定目标的人脸识别并匹配出来，从而在公共场所搜索特定人物等方面发挥奇效。

（左上角是间隔两米的高清摄像头拍摄的成像，右上角是深瞳人眼摄像机在 41 米间隔的成像；在雾霾天里，41 米的间隔仍旧能够基本清晰地识别出人像。
）

现在，有一些场所的签到考勤系统，已经做到当你站在屋内，不须要特殊看向某个位置，就能够打卡签到，而这样的便利，是虹膜、指纹识别等不能达到的场景，可以看出，人脸识别可挖掘的潜力仍旧非常大。

正由于人脸识别能在拥挤人群中捕捉某一个人的独特面孔，并且将面孔从背景中提取出来与资料库中存储的图像进行比拟和匹配。
因此，除了我们日常生活中常见到的利用人脸识别来确认身份信息，或者进行安全加密以外，这种技能也能被用在诊断罕见遗传病上面。

你没有听错，最近，来自美国国家人类基因组研究所（National Human Genome Research Institute）的科学家们开拓出了一种利用人脸识别技能诊断非高加索人群中患腭心面综合征（DiGeorge syndrome）人的方法。

腭心面综合征是一种由于 22 号染色体小片段缺失落所引发的遗传性疾病，它会造成人类畸形，临床表现为面部非常、胸腺发育不全、腭裂、低钙血症以及身材矮小等许多严重问题。
在过去，这种疾病须要专业而昂贵的检测方法才能做出诊断，现在，人脸识别技能将有机会能够从大量人脸数据中检测出患病的职员信息。

因此，面部识别技能就能派上用场，研究小组的科学家们对 101 名来自非洲、亚洲和拉丁美洲的患者进行了不雅观察研究。
他们将信息特色与人脸识别技能相结合，然后进行了测试，结果显示成功诊断出患者的概率为 96.6%，属于相称不错的成绩了。
同时，这些科学家表示，这项技能同样还能诊断出唐氏综合征。

关于这项技能的初衷，NHGRI 的基因科学家 Paul Kruszka 这样阐明：「人类畸形综合征在世界各地表现办法不同。
纵然履历丰富的临床年夜夫也难以诊断非欧洲人群的遗传综合征。
」

其余，如果将人工智能技能与人脸识别技能相结合，将会为我们带来许多意想不到的可能。
在前不久的谷歌云大会上，我们看到通过深度学习打算机已经能够对图片中的特定信息进行检索，因此在未来，通过在机器人上搭载人脸识别技能，它或许能剖析出你的表情所代表的含义，或是在你神色不好时觉察出潜在的危险，成为真正的私人管家，这种情景真让人期待。

但是，虽然人脸识别有浩瀚其他识别技能无法比拟的优点，它仍旧被认为是生物识别领域以及人工智能领域最困难的问题之一。
一方面，我们每个人的脸部在不同表情下会产生形状变革，目前还无法做到一些科幻电影中那样神奇。

另一方面，虽然每个人的脸险些都是独特的，但假造人脸的手腕层出不穷，比较于指纹、虹膜等生物特色，借助打算机技能假造人脸的三维模型，并且进行一些不法行为仍旧是存在可能的，「3·15」晚会上展现的，正是这种问题。

以是，我们除了要感叹现在科技日月牙异带给我们的方便外，或许还该当当心如何利用而不是滥用人脸识别这样的技能。
能做的事情很多，提升算法的准确率是一个方面。
同时也须要在硬件设备上进一步改进，比如能够识别出「活体」和「假造」的差异，大概还须要赞助上其他生物特色使其更加全面。

一句话，实在人脸识别技能的进步，便是一种从弱人工智能向强人工智能的转变，我们要重视的不仅是技能，更主要的是如何确保人工智能时期到来之下，个人的信息安全，也只有这样，才可能避免《黑镜》中的一些末日景象。

资料来源：http://www.dxy.cn/bbs/topic/2583288