灯塔原创 | 《猩球崛起3》人猿终极一战,刷脸时代到来,你该如何面对这个科技社会

导读:目前图像识别技术在很多专业的图像预测领域已经达到甚至超过人类的识别标准,人脸识别的技术目前已经相对成熟,一般对于面部的识别能达到很高的识别准确率。

9月15号上映的《猩球崛起3:终极之战》被网友评为最高级的好莱坞科幻大片,在影片中,主演安迪魔术般的由人演进为猩猩凯撒。这部史诗级别的电影以科幻为视角,以人猿“换脸”,展开最激烈的“战争”。在动作捕捉技术的帮助下,安迪演绎了这个不可能的角色,大量自然光照下的凯撒的面部特写,技术上,近乎100%的以假乱真的真实程度,动作捕捉技术,本质上就是一种数字技术的化妆,对人脸和人猿脸进行恰到好处的结合,细致到每根毛发,每一个眼神。

从2011年的《猩球崛起》到2017年的《猩球崛起3》三部曲,或许是对人类未来命运的一种探讨。正如人工智能是否会反过来操纵人类,人猿之战,是否只是更换了科幻的外衣,去诠释人类到底要去向何处的哲学问题。

好了,进入我们今天的正题,不是人猿换脸,而是“刷脸”。

曾经的你,倔强地说要靠才华吃饭

可未来你会发现,你可能得靠脸吃饭

你再也不会陷入如何证明“你就是你”这个难题

农行的刷脸取款、杭州肯德基的刷脸支付;

现在取快递也可以刷脸了;

苏宁无人店到今天为止,刚好一个月;

北京师范大学学生宿舍全面启动人脸识别门禁;

百度与首都机场签署战略合作协议共同打造智慧机场刷脸登机;

武汉火车站全面宣布刷脸进站,武汉街头使用人脸识别自动抓拍行人闯红灯;

9月13日凌晨1点的苹果发布会上,作为十周年的革新之作IphoneX,最大的改变就是引入了Face ID,通过面部识别来生成你的专属苹果ID,进行手机解锁,也可以使用Face ID打开Apple Pay,然后通过面部识别支付;

事实上,除了万众瞩目的苹果,国内的小米、Vivo也在苹果发布会之前,先后推出了自己的“人脸识别”手机。

人脸识别正在渗透商业的各行各业,未来智能科技将更深入的指引商业前行。

预计未来一段时间,人脸识别市场规模将保持15%的平均增速,到2020年,全球人脸识别市场规模将达44.4亿美元。

那人脸识别的技术原理是什么?

在技术流程上,主要分为四个部分,分别为:人脸图像采集及检测、预处理、特征提取以及匹配与识别。人脸图像采集即通过摄像镜头采集人像,包括静态、动态、不同角度和表情等;人脸识别特征提取的方法归纳起来有两种,一种是基于几何特征的方法和模板匹配法;另一种是根据人脸器官的形状描述以及它们之间的距离特性来判断;人脸匹配,即通过提取的数据与数据库中的模板进行搜索匹配。

有专家指出,“作为天然的数据入口,人脸识别解决了生物数据的采集问题,与消费行为、习惯等数据协同分析后,将产生更为全面、真实的信息”。

与此同时也有许多专家提出了对于人脸识别的担忧。

人脸与指纹等其他生物统计数据的重要差异在于,它可以在很远的距离之外识别出来。大型的互联网公司才能做到准确的运用,一些私有公司是无法做到建立图片和身份之间的准确联系的。除此之外,斯坦福大学研究人员证实,当展示一个同性恋男士和一个异性恋男士的图片时,算法的识别率高达81%。在那些把同性恋视作犯罪行为的国家,用软件来推测性取向可能会引发不良后果。

现在我们来看看网友们对于各种刷脸的评论:

忽胖忽瘦忽肿能否刷脸成功?

答案是可以的。人脸识别技术,主要是依靠对人像骨骼的识别,例如眉骨、颧骨、下颌骨等重点点位;

整容是否影响识别?

如果不是颧骨发生变化等,微整是可以识别的;

身高不够刷脸?

这个好像不用担心;

人脸识别识别运用广泛,会取代其他的验证方式么?

人脸识别和指纹识别、号码识别、验证码识别等综合运用,并不是舍弃其他的验证方式;

除了对人脸识别以上问题讨论比较多之外,还有很多人关心,双胞胎是否能准确识别?3D打印面具照片是否可以刷脸?睡着了闭着眼睛可以刷脸么?光线很暗的情况下是否能准确识别?假如被绑架了,通过刷脸是否更容易转移资金?

事实上,目前图像识别技术在很多专业的图像预测领域已经达到甚至超过人类的识别标准,人脸识别的技术目前已经相对成熟,一般对于面部的识别能达到很高的识别准确率。但是在监管、政策、标准、法律上还缺乏相应的措施与对策。

但是也有很多网友对各种没有美颜的刷脸摄像头,不能自由调整镜头方向和角度的照片感到不满。直呼“刷脸”这样的黑科技简直是对颜值的一种考验。

刷脸取快递这个反响还是不错,毕竟双十一又要到了,有时候好几个快递,手里还一堆东西,掏手机找验证码或者提货码,还是有点麻烦的,此刻的刷脸非常实用。

总而言之,技术智能化,是时代的发展趋势,我们不能抛弃这些先进的技术,而是要弄明白如何使用以及怎么用这些技术来便捷我们的生活。

文章首发:灯塔大数据

文章编辑:秦革

原文发布于微信公众号 - 灯塔大数据(DTbigdata)

原文发表时间:2017-09-29

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