今日早間，馬云在其微博發(fā)聲：“剛剛結(jié)束德國Cebit大會開幕式。分享了一些思考和看法，未來互聯(lián)網(wǎng)只有和傳統(tǒng)行業(yè)進(jìn)行***結(jié)合才有持久健康的出路，而結(jié)合的結(jié)果將會形成真正意義上的數(shù)字（或數(shù)據(jù)）經(jīng)濟(jì)。未來三十年，因為數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)，人類社會將會真正進(jìn)入巨大的變革時代。當(dāng)然還發(fā)布了支付寶的人臉識別支付技術(shù)。”消息一出，網(wǎng)友們對數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)反應(yīng)平平，卻對“人臉識別技術(shù)”表現(xiàn)出了極大的興趣，而且大部分網(wǎng)友紛紛調(diào)侃人臉識別技術(shù)，“整容了怎么辦？”“雙胞胎怎么辦？”“卸妝了怎么辦。。。質(zhì)疑人臉識別技術(shù)的準(zhǔn)確性。

人臉識別技術(shù)

那么我們不禁要問：人臉識別的技術(shù)瓶頸在哪里，為何會引發(fā)網(wǎng)友們的不信任？據(jù)悉，人臉識別特指利用分析比較人臉視覺特征信息進(jìn)行身份鑒別的計算機(jī)技術(shù)。同時也被認(rèn)為是生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域最困難的研究課題之一。究其難點主要體現(xiàn)在人臉作為生物特征的這個點上。

難點一：人臉本身太相似 不易區(qū)分

就人的臉部特征而言，不同個體之間的區(qū)別并不是很明顯，因為每個人的臉部結(jié)構(gòu)都是相似的，這對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的；另外，還有一些特殊情況我們不得不考慮，比如面對雙胞胎甚至多胞胎的人們，要怎么識別。這些都是人臉識別技術(shù)要真正應(yīng)用到生活中的攔路虎。

難點二：表情、光照條件、整容等外因影響識別

人臉的外形很不穩(wěn)定，人們可以通過臉部肌肉的變化產(chǎn)生很多不同的表情，而在不同的角度進(jìn)行觀察，人臉的視覺圖像也相差很大，這對于利用人臉識別效果的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性也帶來了一定的挑戰(zhàn)；另外，人臉識別還受光照條件，比如白天和黑夜，室內(nèi)和室外等，人臉的很多遮蓋物，比如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等、當(dāng)然還有年齡以及人為干預(yù)的整容行為等多方面因素的影響。如何規(guī)避這些外因?qū)τ谌四樧R別速度以及人臉識別效果的影響，一直是科研的重點方向。

目前在國內(nèi)，除了這次給支付寶提供人臉識別技術(shù)支持的face++外，還有歐比特、漢王科技、川大智勝、科大訊飛、賽為智能等均涉足人臉識別技術(shù)領(lǐng)域，雖然人臉識別技術(shù)現(xiàn)階段還存在諸多不足，但是我們對未來人臉識別技術(shù)的發(fā)展空間還是持有樂觀態(tài)度。