“看脸”的时代真的来了！不过，拼的不是颜值而是识别准确度。进入9月，刷脸新闻频频进入公众视野：北京师范大学全部宿舍楼安装了人脸识别门禁系统；杭州一家肯德基餐厅可以刷脸支付了，整个过程不超过10秒……

人脸识别技术应用“爆发”，是否意味着证件、指纹识别等传统身份识别方式将被取代？有网友着急地问：胖了、瘦了怎么办？整容了怎么办？有人假扮自己怎么办？

通常人脸识别包含以下环节：

相机或者专业设备先采集到图片，人脸检测技术定位图片中的人脸

然后从中再定位诸如眼角、鼻尖、嘴角、脸部轮廓线等特征，进行包括光线补偿或者遮挡物剔除等校正

再用深度学习算法进行身份特征提取，跟数据库中的人脸特征做比对，以识别人脸身份

应用场景从线上拓展到线下

某科技公司创始人、副总裁杨帆说，这几年，人脸识别的应用场景已从线上运用逐步往线下拓展。北京有无人超市能刷脸进出，河南有机场能刷脸登机，厦门有酒店能刷脸入住……

某公司副总裁谢忆楠等告诉记者，人脸识别技术主要有三大应用方向。一个应用场景是1：1认证，即证明人与证件信息是统一的，主要用于实名制验证。

其次是1：N认证，即判断某个人是否为特定群体中的一员，用于人员出入管理和城市安防等。重庆市某公安分局使用商汤科技的人像比对系统，在40个工作日内辨认出69名嫌疑人，相比人工效率提升200倍。

第三种是活体检测，以确保是真人在操作业务，进而做账户许可授权。云从科技的人脸技术已经运用于全国50多家银行。中信银行的ATM和移动客户端可以远程身份认证，海通证券可以远程开户，滴滴平台则可以查验驾驶者是否为注册司机。

识别双胞胎还有困难

据某人工智能研究院院长颜水成介绍，通常人脸识别包含以下环节：相机或者专业设备先采集到图片，人脸检测技术定位图片中的人脸，然后从中再定位诸如眼角、鼻尖、嘴角、脸部轮廓线等特征，进行包括光线补偿或者遮挡物剔除等校正。再用深度学习算法进行身份特征提取，跟数据库中的人脸特征做比对，以识别人脸身份。

“随着深度学习算法的采用，人脸识别精度相比5年前已有大幅飞跃。”颜水成说。尽管如此，国家“千人计划”专家、西安交通大学电信学院特聘教授龚怡宏表示，在测试集中得到的成绩，运用于现实中会大打折扣。在现实中人群样本更大，不同光线、姿态、分辨率等条件都可能给机器识别带来困难。

颜水成表示，双胞胎、整容前后等特殊情况下机器能否识别，要看具体情况。比如整容幅度过大，机器无法识别是有可能的。此外，脸部信息也会随着年龄增长而改变。如果到了机器无法识别的程度，使用者只需去系统更新脸部照片就可解决。

“人证合一”是身份查验趋势

专家表示，相较指纹识别、虹膜识别等生物特征识别方式，人脸识别最大的优点在于“非接触性”，可以大大提升系统响应速度，同时避免指纹机器接触产生的卫生隐患。此外，“非配合、非侵入”式特征，意味着可以在不需要使用者配合的情况下采集到数据，有利于安防领域的应用。

“人脸识别会成为主要的身份识别手段，两三年内就可以大规模运用。”不过，龚怡宏也认为，未来身份查验的一个主流趋势是人证合一，即刷脸加证件，身份证还是会继续存在。