别高兴太早!关于苹果刷脸背后的四大问题,看完再决定割肾吧

作者 | 鸽子

就在今日凌晨,苹果发布了逆天黑科技iPhone X,其中群众们讨论得最多的,无外乎这里面是用的Face ID,也就是说,刷脸解锁。

视频内容

这几天,朋友圈里,手机+刷脸这个热点泛滥成灾。

就在周一小米发布Note3刷脸手机的当天,AI科技大本营就撰文,提到刷脸手机容易被破解的四种方式,并且随着刷脸技术越来越普及,想拥有自己的隐私已经不太可能了。

今天,趁着这个热点,营长再次从技术层面,来透彻地解析一下有关手机刷脸这件事。

文中有来自业内人士的访谈,有来自苹果发布会的消息,也有相关的国外译文。AI科技大本营只负责公正地将各类观点平铺直叙,而不对文中观点进行站队。

问题一:苹果手机刷脸(Face ID )的背后到底是什么原理?

在苹果的刘海中,请注意这么四个标识:Infrared camera(红外镜头),Dot projector(点阵投影器),Flood illuminator(反光感应元件),Front camera(前置摄像头),这四个部件在苹果手机的刷脸功能Face ID中举足轻重。

Face ID 的原理是,通过屏幕上方的Dot projector在用户脸上投射超过 30000 个肉眼不可见的光点,绘制出一个专属于你面部的深度图,并将其存储起来。解锁时,苹果将从刘海中投射出人脸看不见的红外光,并读取用户脸部的3D几何结构图,由此与之前存储的脸部数据图进行对比。图片相近,即可解锁成功。

为了更好地完成实时的面部数据比对,苹果为此专门开发了一个神经引擎(Neural Engine)。

据相关媒体援引旷世科技的采访报道,苹果的这个原理,与刚刚发布的小米Note3不同。

据悉,小米Note3采用了2D人脸解锁的方案,这样的方案在对于平面的照片,视频人脸,或者熟睡的人脸时,也有解锁可能。

而苹果采用的原理叫做“结构光双摄方案”,该方案足以识别这类平面攻击。且在刷脸时,眼睛闭着也是解不了锁。此外,库克称其无论是改变发型,戴上眼镜,还是戴上帽子,Face ID都能成功识别。这在活体检测上,又近了一步。

那么问题又来了,如《碟中谍》电影中人脸面具怎么办?长得像是不是也可以解锁?

关于这个问题,营长会在第四个问题——手机刷脸安全性解析中,进行详细分析。

此外,营长就对文中提到的结构光多做一些解释,并说说3D传感中的三项技术:结构光,飞行时间(TOF)以及双目视觉

结构光是一种3D传感的原理。结构光,说白了,就是将光投到物体表面,再使用摄像机扫描该物体表面反射的结构光图案。

这里不得不提,苹果在2013年收购一家以色列公司PrimeSense。

2013年,苹果花了3亿美金的价格收购了此公司。而这家公司可谓3D传感器的鼻祖。而这家公司最核心的技术就是结构光的散斑测距。

联想到苹果今日所用的点阵投影器,不外乎就来自这项技术的雏形。

那么飞行时间又是什么?

这和雷达原理接近。即通过测量光脉冲发射及返回的时间差,来读取物体的三维位置信息。

值得一提的是,早前,PrimeSense曾与微软合作,研发第一代Kinect。但之后,两者关系崩塌,PrimeSense被苹果收至麾下,于是,微软的第二代Kinect也只能重新研发新的技术,即飞行时间。

双目视觉就比较简单了,原理和人眼差不多,通过两个摄像头的视差来确定距离深度。

三种方式综合来看,飞行时间的精度和稳定性更好,但结构光的功耗比较小。双目在精准度上,不及前两者。

这样,就能更清晰的比对苹果和小米的刷脸手机了。小米Note3属于双目识别,由于其属于被动光,而非主动发射光源,其在暗光下,识别度会比较差。而苹果则不会出现这个问题。

尽管在技术上有大的革新,苹果此次发布的刷脸真的有它说的那么邪乎,错误率只有百万分之一?

问题二:错误率真的只有百万分之一?

接下来,让我们来谈谈第二个问题,苹果iPhone X的错误识别率是否只有百万分之一?

就在发布会现场,苹果CEO现场的第一次刷脸解锁并未成功,场面一度十二分尴尬。

为何解不开锁呢?

也许是因为发布会后面的强光束。目前原因不得而知,不过,这款手机确实有这个硬伤,近红外光或强太阳光下,可能刷不出脸来,解不开锁。

因为苹果手机在解锁时,发射的是红外光,当光的波段与红外光接近时,就会干扰到识别过程,继而解锁失败。

此外,强太阳光包含所有波段的光,其中就有红外光,因此,在一个大太阳的中午,当手机正面冲上时,可能也解不了锁。不过,目前营长还没拿到手机进行具体的测试,这只是理论推测。

不少人对AI科技大本营抱怨,苹果此举有点太过激进,完全取消指纹识别,用起来可能比较麻烦。

至于库克所说的百万分之一的成功率,可能只是一个软件算法层面的识别率,显然实际在应用中的识别几率。他很聪明地回避了前提条件,这个说法,不愧为一个很巧妙的公关概念。

问题三:真的比指纹识别更方便吗?

如果从识别率来说,yes!

在发布会上说,库克说到Face ID比Touch ID更为安全,后者被破解的概率是五万分之一,而前者是百万分之一。

当然,这有不如指纹识别的时候。这有不如指纹识别的时候。在你掏衣兜时,指纹识别就可以解锁了,但刷脸识别你还先得掏出来手机,再对着脸才行。

不过,可以肯定的是,既然苹果这个举旗者,已经出了这个大招,国内的手机大厂接下来一定会纷纷跟进了。不管你是更喜欢指纹识别,还是人脸识别,以后你的选择不多了。

据不少业内人士透露,旷世科技已经ALL IN手机刷脸项目,而商汤科技也在猛增人手,支援手机刷脸。目前,旷世科技拿下了小米手机的刷脸项目,而商汤则拿下了Oppo的人脸识别业务。日前,两家正对Vivo项目展开激烈争夺。

问题四:生物识别真的比密码安全吗?

历史上,生物特征识别一直不安全。

相机可以被骗。

声音可以录制。

指纹可以解除。

并且,包括美国在内的许多国家  ,警方可以合法地强迫你用指纹来解锁手机。所以,他们同样可以强迫你刷脸来解开手机,无论你愿意还是不愿意。当然,碰上坏人的话,劫匪压根就不会在意这合不合法、你愿不愿意之类的细节。

同时,生物特征识别被破解的情况时有发生。

2007年,在电影《谍影重重3》里面,为了拿到黑蔷薇计划的全部资料,马特·达蒙就破解了所谓安全的声音加指纹双因素生物识别,他所采用的方法很好地说明了生物识别本身所固有的问题:

视频内容

以更复杂的虹膜识别为例:人类视网膜有数百万个细胞,每个人的视网膜都是独一无二的。这应该算是相当高端的生物识别方式,对吧?

但在今年5月份,三星Galaxy S8手机上最新的虹膜解锁,已经被一些安全研究人员破解了。他们所用的工具不过是打印机和隐形眼镜,所为的只是获取你的虹膜信息。

视频内容

如果你的虹膜信息被黑客掌握了,如果你的指纹、脸型信息被黑客掌握了,只需合适的方法,他们就能破解任何以这些信息做密码的系统。

一旦你的DNA序列被黑客掌握,比如施瓦辛格的电影《第六日》,他们用此克隆出另外一个你也不是没有可能。

这一切都是因为,你的生物识别信息是无法改变的。密码丢了,你换个密码就可以继续用设备;而虹膜、指纹、脸型信息丢了,你就很难把眼睛、手指、脸型换了继续生活……

事实上,89%的iPhone用户之所以使用指纹解锁,只不过是为了免密码查看手机信息。但是,当你的支付宝、微信支付、比特币钱包的支付解锁方式同样换成Touch ID后,“睡觉的时候……钱没了”这事,就只剩下发生早晚的问题。

但iOS的默认设置却是,在不解锁手机的情况下你就能读取收到的短信。而在App Store中购买应用时,它默认却需要你输入长长的复杂密码才能确认购买。这是“读”“写”权限的一种分离。

反过来,处处使用指纹解锁,看上去好像安全……但在“读”“写”权限的逻辑上,跟处处不用密码又能有多大的差别呢?所以,还是等苹果先搞定这里面的逻辑再说吧……

另外,为了避免“每天解锁手机80次”繁琐,你已经把指纹交出去了,这次真的要把脸也交出去吗?

本文分享自微信公众号 - AI科技大本营(rgznai100)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2017-09-13

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏AI科技大本营的专栏

小米刚出的刷脸手机Note 3,刷的是便捷还是危险?

今天,也就是 2017 年 9 月 11 日,小米发布了两款手机产品 Note 3 和 MIX 2, 其中,Note 3推出了一项新功能,人脸解锁。 以后,请忘...

33240
来自专栏VRPinea

玩的就是性感!3D扫描打造VR里极尽挑逗的曼妙女郎!

40750
来自专栏镁客网

315曝光人脸识别漏洞,你的自拍可能让你“倾家荡产”

46880
来自专栏腾讯社交用户体验设计

一代宗师之多福八段锦 - 腾讯ISUX

45420
来自专栏AI科技大本营的专栏

院长日记 | AI人工智能会取代医生吗?

这个问题有两种答案: 看好AI的人会说YES,因为用不了几年AI真的会取代那些平庸的医生,会取代那些Below average(低于平均水平)的医生,但是暂时不...

43460
来自专栏量子位

便宜可靠的激光雷达可能要来了!Luminar关键部件成本降到3美元

激光雷达(Lidar)比车还贵的价格和永远缺货的状态,已经成了无人车行业发展的一块巨大绊脚石。

12120
来自专栏华章科技

神探夏洛克都在用的记忆宫殿神技,你get了吗?

逛超市时,准备买的东西你总会忘记一样;在回家的路上,你总是忘了去干洗店取衣服。毕业一年,很多大学同学的名字你可能已经想不起来了。

11210
来自专栏AI科技评论

图灵奖得主Joseph Sifakis:将模型检测从学术应用至产业界的功臣 | CCF-GAIR 2018

从模型检测到嵌入式设备,再到物联网时代,图灵奖得主 Joseph Sifakis 最有话语权。

15730
来自专栏大数据文摘

Nature最新研究:数千学者每五天发一篇论文,这些高产作家背后的科研圈

论文是学术水平的重要体现形式,而不同研究者的发文频率和质量也大不一样。Nature杂志近日进行了一次调研,他们从Scopus数据库里找到了2000年至2016年...

15820
来自专栏机器人网

2015机器人创变奖花落谁家?候选名单大揭秘(下)

文 | Robotics Trends 一年一度的Robotics Business Review创变奖(Game Changer Awards)旨在表彰机器人...

29170

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券