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计算机视觉作为人工智能重要的分支领域之一，其主要应用体现在人脸识别技术上。那么未来十年，除了刷脸支付、刷脸打卡这样的常见应用外，人脸识别技术将如何影响我们的生活呢？
“刷脸”时代已然来临
2017年9月1日，支付宝宣布在肯德基的KPRO餐厅上线“刷脸支付”功能：不用手机，通过刷脸即可支付。这也是“刷脸支付”在全球范围内的首次商用试点。
三年前的春天，马云的笑脸被定格在汉诺威电子展的大屏上，几秒钟之后，屏幕显示支付成功，他用自己的脸，向现场包括德国总理在内的嘉宾演示了支付宝的“刷脸支付”技术。现在，这一技术已经走出了实验室，实现商用。
“刷脸支付”的落地，意味着继现金、银行卡、手机支付之后，又多了一种新的支付方式，消费者有了更多的选择：即便忘带钱包、手机没电，也能进行支付。
此外，这也意味着人机交互进入一个新的阶段：用户与机器的交互手段从最早的电脑，到手机，再到现在可以脱离设备的束缚，靠人本身就能完成。
所谓人脸识别，就是利用计算机分析人脸视频或者图像，并从中提取出有效的识别信息，最终判别人脸对象的身份。它是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用。
当然，“刷脸支付”只是人脸识别技术应用的一个方面，人脸识别技术已广泛应用于生活中，比如手机密码解锁、上班刷脸打卡等。显然，对人们来说，使用“刷脸”功能，既方便又安全。
人脸识别技术将如何影响我们的生活
计算机视觉作为人工智能重要的分支领域之一，其主要应用体现在人脸识别技术上。那么未来十年，除了刷脸支付、刷脸打卡这样的常见应用外，人脸识别技术将如何影响我们的生活呢？
人脸照片分类 一群人出去玩，总有那么几个“拍照狂魔”，分分鐘拍上百张照片。回来想把自己的照片单独整理出来，多选，再一个一个勾选？这种方法过时了。只要利用人脸识别技术，就可以自动识别照片中的头像，然后根据头像进行搜索，并且按头像分类存放于不同的文件夹。
现在国内外已经有些产品可以部分实现这样的功能，但还没有与系统进行比较深度的整合。
无人值守的前台 从事接待工作的人可能会经常遇见这样的场景：合作的客户来公司找领导，前台要先查看是否预约，然后通知领导，领导再答复，过程很是繁琐。
如果有了智能迎宾系统，那么当客户、合作伙伴等VIP或黑名单人员出现在公司门口时，系统就会立刻识别出他们的身份，看是否符合数据，再决定是否为他们打开门禁、通知预约对象等后续动作，真正实现无人值守的前台模式。
而且，举办大型会议时，可以抛弃传统签到方式，用智能前台实现3分钟100人刷脸签到进场。
随身助理 一场大型的会议人数动辄成百上千，很难彼此知道谁是谁。为了避免打过交道又忘记了对方的尴尬，人脸识别技术可以派上用场了。主办方先通过智能迎宾系统做好数据库，参会者则通过穿戴式设备，比如手表、眼镜等，凭借近距离无线通信技术显示自己身边人的信息，或者不那么明显地扫一下对方的脸部，获得他的相关信息。然后，就可以根据对方的身份进行谈话或者商务谈判了。
近/远程身份验证 以前的身份认证一般需要输入一长串密码，现在已经有不少地方用指纹识别来替代密码输入。将来，除了密码输入、指纹识别，更多地方会使用人脸识别来进行身份验证。
打开应用，用移动设备的摄像头对准自己的脸，“嘀”的一下就登录成功，免去了输入账号和密码的繁琐，也免去了手脏按不了指纹的烦恼。
我们还可以在家里用移动设备进行远程认证，某些以前需要亲自去金融机构办理的业务，可以直接在家进行。这样既安全、便捷，又省心。
安防领域 目前，人脸识别安防设备已经在中国的部分火车站、机场及地铁站等地方安装；未来，人口聚集的公共场合（如景区、街道等）也会大量采用这类设备。这样，犯罪分子只要出现在公共场合，就会被自动识别，落网的可能性会大很多。
另外，还可以通过比对失踪人口、被拐卖儿童数据库等，搜索特定目标。一旦发现目标，就通知警方和家属。
“刷脸”还需要迈过不少门槛
从目前情况来看，即使“刷脸”场景越来越多，但是人脸识别应用更多地还是出现在银行、超市、公安及手机APP等B端市场（企业市场）中，在C市场（消费者市场），人脸识别应用速度却要缓慢很多。
看来，对于所有已经或者正在加入到人脸识别行业的各路资本或者创业公司来讲，实现真正的全民“刷脸”并非一蹴而就的事。
人工智能专家、以人脸识别为主要研发方向的中科视拓董事长山世光也表示，计算机视觉在某些方面还不是很成熟。“这一领域可能还需要两三年的时间才能成熟，特别是在数据的收集、整理上还不是特别顺利。”
如此看来，人脸识别要在人工智能大环境中赢来更大的发展，还需要迈过不少门槛。不过就像商汤科技商务总监邢妍所说，人脸是最好的ID（身份标识号码），虽然整个人脸识别产业的企业都面临着类似的问题，但随着技术不断精进，人脸识别在大众消费市场中科普、推广做得好，那么其应用未来是不可限量的。
（《智富时代》2018年第2期等）
“刷脸”时代已然来临
2017年9月1日，支付宝宣布在肯德基的KPRO餐厅上线“刷脸支付”功能：不用手机，通过刷脸即可支付。这也是“刷脸支付”在全球范围内的首次商用试点。
三年前的春天，马云的笑脸被定格在汉诺威电子展的大屏上，几秒钟之后，屏幕显示支付成功，他用自己的脸，向现场包括德国总理在内的嘉宾演示了支付宝的“刷脸支付”技术。现在，这一技术已经走出了实验室，实现商用。
“刷脸支付”的落地，意味着继现金、银行卡、手机支付之后，又多了一种新的支付方式，消费者有了更多的选择：即便忘带钱包、手机没电，也能进行支付。
此外，这也意味着人机交互进入一个新的阶段：用户与机器的交互手段从最早的电脑，到手机，再到现在可以脱离设备的束缚，靠人本身就能完成。
所谓人脸识别，就是利用计算机分析人脸视频或者图像，并从中提取出有效的识别信息，最终判别人脸对象的身份。它是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用。
当然，“刷脸支付”只是人脸识别技术应用的一个方面，人脸识别技术已广泛应用于生活中，比如手机密码解锁、上班刷脸打卡等。显然，对人们来说，使用“刷脸”功能，既方便又安全。
人脸识别技术将如何影响我们的生活
计算机视觉作为人工智能重要的分支领域之一，其主要应用体现在人脸识别技术上。那么未来十年，除了刷脸支付、刷脸打卡这样的常见应用外，人脸识别技术将如何影响我们的生活呢？
人脸照片分类 一群人出去玩，总有那么几个“拍照狂魔”，分分鐘拍上百张照片。回来想把自己的照片单独整理出来，多选，再一个一个勾选？这种方法过时了。只要利用人脸识别技术，就可以自动识别照片中的头像，然后根据头像进行搜索，并且按头像分类存放于不同的文件夹。
现在国内外已经有些产品可以部分实现这样的功能，但还没有与系统进行比较深度的整合。
无人值守的前台 从事接待工作的人可能会经常遇见这样的场景：合作的客户来公司找领导，前台要先查看是否预约，然后通知领导，领导再答复，过程很是繁琐。
如果有了智能迎宾系统，那么当客户、合作伙伴等VIP或黑名单人员出现在公司门口时，系统就会立刻识别出他们的身份，看是否符合数据，再决定是否为他们打开门禁、通知预约对象等后续动作，真正实现无人值守的前台模式。
而且，举办大型会议时，可以抛弃传统签到方式，用智能前台实现3分钟100人刷脸签到进场。
随身助理 一场大型的会议人数动辄成百上千，很难彼此知道谁是谁。为了避免打过交道又忘记了对方的尴尬，人脸识别技术可以派上用场了。主办方先通过智能迎宾系统做好数据库，参会者则通过穿戴式设备，比如手表、眼镜等，凭借近距离无线通信技术显示自己身边人的信息，或者不那么明显地扫一下对方的脸部，获得他的相关信息。然后，就可以根据对方的身份进行谈话或者商务谈判了。
近/远程身份验证 以前的身份认证一般需要输入一长串密码，现在已经有不少地方用指纹识别来替代密码输入。将来，除了密码输入、指纹识别，更多地方会使用人脸识别来进行身份验证。
打开应用，用移动设备的摄像头对准自己的脸，“嘀”的一下就登录成功，免去了输入账号和密码的繁琐，也免去了手脏按不了指纹的烦恼。
我们还可以在家里用移动设备进行远程认证，某些以前需要亲自去金融机构办理的业务，可以直接在家进行。这样既安全、便捷，又省心。
安防领域 目前，人脸识别安防设备已经在中国的部分火车站、机场及地铁站等地方安装；未来，人口聚集的公共场合（如景区、街道等）也会大量采用这类设备。这样，犯罪分子只要出现在公共场合，就会被自动识别，落网的可能性会大很多。
另外，还可以通过比对失踪人口、被拐卖儿童数据库等，搜索特定目标。一旦发现目标，就通知警方和家属。
“刷脸”还需要迈过不少门槛
从目前情况来看，即使“刷脸”场景越来越多，但是人脸识别应用更多地还是出现在银行、超市、公安及手机APP等B端市场（企业市场）中，在C市场（消费者市场），人脸识别应用速度却要缓慢很多。
看来，对于所有已经或者正在加入到人脸识别行业的各路资本或者创业公司来讲，实现真正的全民“刷脸”并非一蹴而就的事。
人工智能专家、以人脸识别为主要研发方向的中科视拓董事长山世光也表示，计算机视觉在某些方面还不是很成熟。“这一领域可能还需要两三年的时间才能成熟，特别是在数据的收集、整理上还不是特别顺利。”
如此看来，人脸识别要在人工智能大环境中赢来更大的发展，还需要迈过不少门槛。不过就像商汤科技商务总监邢妍所说，人脸是最好的ID（身份标识号码），虽然整个人脸识别产业的企业都面临着类似的问题，但随着技术不断精进，人脸识别在大众消费市场中科普、推广做得好，那么其应用未来是不可限量的。
（《智富时代》2018年第2期等）