坐车验票、出入门禁、购物支付……在诸多类似场景中，只靠“刷”一下自己的脸就能搞定。随着人脸识别技术日益走近生活，这些并非遥不可及。不过，人脸识别的大范围运用，专业人士指出，还得迈过几道关。
　　刷脸畅行指日可待？
　　面部识别解锁功能成为平板电脑“卖点”、智能相册可通过识别人脸进行照片分类、“美颜”类APP自动识别人脸并为其“化妆”……近年来，源于安防领域的人脸识别技术，正慢慢走入百姓生活。
　　例如，百度的“脸优”手机软件，用户只要打开软件，然后用摄像头对准自己的脸，就可以把自己的脸“变成”比尔·盖茨、赫本等知名人物的脸，完成一段令人惊艳的“变脸”表演。
　　又例如，2016年年初火爆一时的“FACE U”软件，可以“变成”大圣、兔子等形象，与朋友圈、微博等社交平台的朋友互动。
　　从事计算机视觉技术研究多年的专家戴宇荣说，这些多数属于底层视觉技术，可以帮计算机进行边缘提取，区块分隔。至于高层视觉技术，目前最为人所知的应用当属人脸识别。
　　“金融领域要求人脸识别1：1验证，即验证你是你本人。而安防的应用是1：N，在N的库里进行逆向筛选和识别，识别出特定的人，这也是目前重点需要提升的技术。”旷视科技品牌总监谢忆楠说。
　　记者在采访中了解到，很多互联网公司和金融机构都宣称已采用人脸识别技术，但真正大规模使用的机构尚未出现。
　　能否精准分辨？
　　人脸识别技术让人们对即将进入的“刷脸”时代充满期待，其中一个重要的应用，就是“刷脸”支付。但也有不少人对“刷脸”技术存在顾虑——双胞胎能分辨吗？过度化妆、整容能分辨吗？
　　对此，有业内人士指出，人能分辨出来的双胞胎、一般化妆或整容的人，人工智能机器人也能分辨。人不能分辨出来的，机器人目前也很难。
　　人脸识别技术的关键，在于通过不同脸部图像上的眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、脸颊轮廓特征关键点和面部表情网，找出彼此之间的关联，最终判定这些图像是否为同一个人。但人脸是变化的，不同角度、不同妆容都能影响特征关键点的抓取。
　　不久前，蚂蚁金服推出人工智能机器人MARK（蚂可），与最强大脑“水哥”王昱珩进行了一场人脸识别比拼，最终人类以3：2获胜。
　　“从理论值来说，人脸识别机器人的精度达到99.6%，而人类识别的准确率是97.53%。虽然机器的理论值更高，但机器的确还存在局限性，尤其是在一些极端状况下。”蚂可研发团队负责人、蚂蚁金服安全智能部总监陈继东说。
　　商汤科技CEO徐立认为，人工智能最核心的是制造大脑，深度学习就是制造的过程，因此真正让机器深度学习、制造深度学习神经网络尤为关键。
　　未来：人脸就是安全密码
　　人脸识别技术在许多应用领域还只是充当辅助角色——有它挺好，没它也无妨。而且，人脸识别的稳定性仍有待提升。
　　不过，在戴宇荣看来，这并不意味着人脸识别技术应用的普及依然遥远。“以计算机为例，上世纪80年代之前，它笨重、巨大，使用复杂。然而，仅仅20年，计算机就已成了家庭标配。”
　　随着智能终端设备与移动互联网产业的快速发展，近几年，国内涌现出许多专注于人脸识别的创业团队，他们研究的人脸识别技术，已在互联网金融领域崭露头角，远程开户、人证比对等工作，均可使用人脸识别技术。


　　旷视科技于2012年推出face++人脸识别云平台；商汤科技与银联合作，推动人脸识别等在移动支付领域的创新融合，致力未来向银行、第三方提供人脸等生物特征认证服务。与此同时，“刷脸”技术与金融机构的合作，已越来越多。
　　“但人像识别的活体采集还存在一些难点，活体采集不仅仅是算法自身的问题，需要从硬件、算法、交互等多方面综合考虑。”陈继东说，生物识别智能进入商用，尤其是金融领域，有必要运用多种生物特征交叉比对验证，即除了人脸识别，还要综合运用指纹识别、声纹识别、眼纹识别等多因子生物特征，更安全地服务用户。
　　多位专家认为，未来人脸技术的应用会非常广泛，“人脸就是安全密码，就是你的身份”。相信“刷脸”支付的时代将会到来。那时你付钱时，支付平台也许会跳出这样一条信息：“你的脸已透支。”