蘋果X正式推出，什么人臉智能考勤報到、人臉辨認門禁卡等都顯得“小兒科”了。
現在“刷臉”就能夠上飛機、坐高鐵、銀行取款、開走Ponycar的同享轎車……北京市住建委都在公租房里裝上人臉辨認體系，避免私自轉租、轉借；湖北武漢的公安機關也開端啟用人臉辨認體系，處處“搜捕”那些難覓行跡的“老賴”。其實百度公司的主動販賣機都是刷臉扣費的了……你還有什么必要去憂慮“人臉辨認”可能還有那么一點“小破綻”？
科技的前進真是有些“神乎其技”了，聽說，現在連走路的姿態都能夠隨時露出你的身份了！我們不免憂慮，當臉部個人信息與我們的一切身份認證信息都開端被普遍搜集，誰能來維護我們的隱私安全？！
其實我們都很憂慮隱私安全，個人信息驗證的要求天然也是越來越詳盡、越來越“高技能含量”了。這次蘋果手機的人臉辨認技能就是證明。
但什么才是最安全的？越來越多的人意識到：不能單一地信賴任何一個。更讓人覺得安心的辦法，應該是“要經過終究的驗證，請多重運用個人信息”。因而，樹立一個“個人行為特質檔案”，才干更有效地杜絕個人信息被盜用。
蘋果Ⅹ的“安全感”
不論是否真的需求去“賣腎”，信任很多人仍是會很快就逼真地體驗到蘋果手機的新技能。它到底會給人怎樣的安全感？從現在的已知信息來看，大致如下：
其一，人臉辨認比指紋辨認更靠譜。蘋果公司在發布會上說到，被相同指紋破解Touch ID的概率是五萬分之一，而遭遇相同的面部能破解Face ID的概率則是一百萬分之一，其安全性提升了20倍。也就是說，人“撞臉”的概率其實要比“撞指紋”的概率小得多。
其二，人臉解鎖用的是“活體檢測”，用照片或動圖，乃至是用橡膠倒模等手法，均會被視為無效。閉著眼睛你可解不了鎖，如果你老是嘗試“詐騙”，體系乃至還會在認真檢驗后，考慮“直接鎖機”，以此維護主人的信息安全。
其三，iPhone ×的“3D結構光”技能，會給設定需求辨認的人臉進行“定點建模”，精準定位人臉上的眼、口、鼻等72個要害點方位，然后嚴格地分分出需辨認人的性別、年紀、表情等多種人臉特點。所以，不論是該面孔化了濃妝也好，或是徹底卸了妝，乃至是需求“跨年紀人臉辨認”，它都能依據建檔時的一些“要害點”一一辨認出來。
其四，聽說，新的人臉辨認體系還有“弱光動態人臉辨認”功用，即使是在光線很弱、畫質很差的情況下，它也能成功辨認——這一點倒是有點讓人質疑，畢竟在蘋果手機新品發布會上，好像依據視點不同，該體系的辨認功用也有減弱的現象，更別說弱光了。不過，這并不是問題，手機掃碼遇到光線缺乏，不是也能夠“打開手電筒”嗎！
人臉辨認是生物辨認的一種
蘋果手機開端全面運用人臉辨認技能，可見現在生物辨認技能已開展成熟到一定階段了。人臉辨認只是生物辨認的其間一種。它的名詞解釋就是：基于人的臉部特征信息進行身份辨認的一種生物辨認技能。
人臉辨認技能其實包含了模式辨認、圖畫處理、計算機視覺、人工智能、計算學習、神經網絡、小波剖析、子空間理論和流形學習等很多學科。要想精準辨認，需求經過概括這些科學技能，當攝像機或攝像頭采集了含有人臉的圖畫或視頻流，會主動在圖畫中檢測和跟蹤人臉，并比照信息庫中存留的種種要害點，才干終究完結辨認。
除人臉辨認之外，生物辨認技能還包含一切人體固有的生理特性，如指紋、虹膜等以及人類各種行為特征，如筆跡、聲響、步態等辨認。前者又稱“物質生物辨認”，后者稱為“行為生物辨認”。它們都需求經過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物計算學原理等高科技手法親近結合來完結。
一家生物辨認技能開發公司Callsign的首席執行官Zia Hayat說：“運用手機中的加快計和陀螺儀，我們能夠丈量你的手法、步態，我們能夠將你與大部分人區別開來，精確度到達1比2000——大約相當于指紋辨認的準度。”也就是說，其實，你的體重、走路的姿態、拿手機的習氣，乃至是你說話的聲響巨細、尖利度、語速習氣等，都構成了你共同的辨認特征。
所以說，人臉辨認技能只不過暫時是被認為替代現在市場占有率最高的指紋辨認技能的最佳挑選。
運用這些生物辨認技能確實愈加便利，也更安全、牢靠、準確。由于人體特征具有人體所固有的“不行仿制”的僅有性，所以它是最不易失竊或被遺忘的辨認暗碼。
“物質特征+行為特征”的辨認或更精準
將各種生物辨認信息進行概括概括，就形成了我們的“個人行為特質檔案”。我們已不行阻撓地在逐漸樹立起自己的“個人行為特質檔案”。它將包含了你的悉數個人信息。你能以“僅有性”的特質來對他人保密，相對來說，你的一舉一動也將以“僅有”的形式出現在他人的視野中，你有必要對自己的行為擔任，絕不行再存幸運之心。
“我們正在進入一個無暗碼的國際。”企業身份辦理渠道ForgeRock的首席行政官Mike Ellis說，“我們需求多層認證，行為生物辨認技能只是其間一層；此外，還有辨認設備自身、剖析設備的地理方位以及用戶的典型行為等，這些都是我們將來進行精確認證的有必要手法。”
確實，最近某銀行推出的“人臉辨認取款”，就不是只是“刷臉”即可，還需求用戶輸入身份證號碼、手機或暗碼等信息方可取款。還有更多銀行效勞開端嘗試推出“語音驗證取款”效勞，也是一種愈加安全、更不易被盜用的身份辨認方法，但同樣需求更多輔佐信息方可完結悉數流程。
一家語音生物辨認專業技能公司Nuance的戰略總監說：“借助于神經網絡和機器學習，生物辨認認證的準確度能夠從98%再次進步到了99%。”它將又一次“進化”！他們稱，用戶只需求經過與電腦等機器進行10分鐘左右的交互操作后，便能樹立起一個絕無僅有的“個人行為特質檔案”。
請注意：這個檔案并不是要替代現有的各種生物辨認技能，而是一種補充。
也就是說，即使有不法分子獲取了你的具體個人資料，當他在黑客端操作時，先進的銀行辨認體系可能會經過長途數據剖析，發現你個人的方位與操作地址不符，或信息輸入時擊打鍵盤的力度、手法等方法與自己的個人特征不符，等等，然后提出更多驗證關卡或直接拒絕操作——這才是精準生物辨認的最大優勢。
不需求再對此說“NO”，信任不久的將來，會有更多人受惠于此精準的生物辨認方法。
