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专家如何解析安防人脸识别应用
2017-04-13 10:45:24 来源 : 中国安防行业网中国国际警用装备网讯：随着生物识别技术的快速发展，人脸识别技术已经广泛应用于多个领域，尤其在金融领域应用最为广泛，刷脸开户、刷脸取钱、刷脸付账等功能不断被应用和推广，逐渐进入消费者的日常生活中，但其安全性也一直备受质疑。
人脸识别安全漏洞需多重认证弥补
在今年315央视晚会上，曝光了人脸识别技术的安全漏洞，可以通过照片模拟和3D建模通过人脸识别。晚会现场技术人员演示了整个破解刷脸登陆的过程，借助人脸关键点定位和自动化人脸动态技术，通过将自拍照由静态改为动态，可以完成刷脸登录需要的眨眼、微笑动作。而活体检测的破解，则通过3D建模将现场随机选择的观众照片转变成立体的人脸模型，从而达到骗过人脸识别系统，把一张可受任何人控制的脸模判断成用户本人的目的。
对于此次央视曝光的人脸识别漏洞，行业内专注于人脸识别技术的知名厂商都给予了回应。商汤科技和旷视(Face++)表示最新识别技术可以识别合成的视频、图像与自然视频、图像的差异。两家公司也表示任何一种安全手段都不是独立的，因此在实际应用中，不会将人脸作为唯一的登陆凭证。支付宝也在同一时间微博回应：支付宝只对当前手机上使用密码登陆成功过的用户才开放人脸识别，不会出现只通过人脸信息就在新手机上可以成功登陆的情况。另外还会通过人工智能、风控系统等对账户的使用情况进行安全监测以确保安全，并不是所有用户都可以使用人脸识别这个功能。
相关专家也表示从技术的角度上，人脸识别同以往任何一个服务于安全领域的技术一样，有其门槛和局限性；但从实际应用的角度上，各个厂商在和客户深入合作的过程中，一般会要求技术提供方在保证一定用户体验的同时，尽量将人脸与声纹、指纹、虹膜及其他生物认证信号相融合来提高安全门槛。
安防行业知名专家李仲男表示，人脸识别目前在一般的考勤、车票安检、出入口验证以及账号安全APP、互联网金融APP登录应用更多的功能表现只是一种验证功能即一对一，就如同我们登录网站输入的验证码或者现在已经很流行的指纹识别。APP通过摄像头提取面部的特征点与身份证及其他提前上传内容上的信息进行比对，信息一致程度达到多少就获通过。因此从目前人脸识别发展的阶段来看，其还只是验证的辅助手段，并不能发挥主导作用，通过多重认证模式密码+人脸识别、指纹+人脸识别等等，完全可以弥补其存在的缺陷。同时在某些程度上还有噱头的成分，如同马云演示的蚂蚁金服SmiletoPay扫脸技术人脸识别购物类似，“多酷，快来用吧”！
平安城市、智能交通领域人脸识别应用广泛
在安防领域，人脸识别就表现出另外一种更高级别应用，即人物识别，从成千上万的人脸中识别出犯罪嫌疑人即多对一或者多对多，并且人脸应用精准度更高，尤其在平安城市、智能交通里这种应用更广泛。
例如在平安城市中。人脸识别主要集中在人员复杂场合的重点监控，海康威视相关技术人员表示，基于人脸识别等核心尖端技术，针对长途客运站、火车站、机场、港口、车站、娱乐场所、街道、重点社区等公共场所及重要出入口的安全管理，可以根据现场抓拍机抓拍的人脸照片进行黑白名单实时比对报警，也可以对抓拍照片进行储存，并且为日后提供智能检索。海康威视近期发布深眸人脸摄像机，内置深度学习算法，可以对人脸进行快速定位抓拍，有效解决漏抓误报问题。即使周围环境光线不佳，人员戴帽子或一定角度下低头、侧脸，仍然可以做到准确识别。其发布的脸谱采用高密度GPU架构，集成了基于深度学习的人脸智能算法，每秒可实现数百张人脸图片的分析、建模，性能表现出色。此外，单机支持30万人脸黑名单布控，人脸1V1比对、以脸搜脸等多项实用功能，可满足各行业的人脸智能分析需求。
苏州科达发布的猎鹰智能分析系统，5秒钟不到系统就将其识别了出来。即使经过乔装打扮，系统还是将抓拍到的照片会自动进入数据库比对，比对结果显示仍有79％的相似度。科达的猎鹰人员卡口分析系统通过深度学习已经累积了大概400万到500万的人脸样本，通过样本的训练，让科达猎鹰人员卡口分析系统能够精准识别人脸和全身，人员卡口摄像机的抓拍率能达到98%以上。其实在去年世乒赛期间以及司法考试时，人脸识别系统就已经被广泛地应用在苏州的许多公共领域。
天地伟业市场总监黄玉磊向记者推荐了公司发布的人脸识别布控系统，这是基于人脸图片比对的远距离、快速、无接触式重点人员布控预警系统。系统能主动在监控场景中搜索布控目标，提示安保人员采取控制措施。尤其是结合天地伟业独有的超星光技术，在各种光线暗淡的场景下依然清晰抓拍人脸，其夜视能力已经超过人眼辨识范围。而且拥有领先的深度学习技术，可同时识别视频中15个以上的人脸。真正意义上实现了逢人必识、主动发现、以“人”为本的身份核查新方式。
针对2017年315晚会上曝光的人脸识别技术存在的漏洞，笔者认为央视更多的是为了提醒人们要重视日常生活中的信息安全保护。当然也指出了目前人脸识别技术依然存在诸多需要完善的地方，其商业化应用的道路依然漫长！
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