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这名专职司机假装是赵薇的丈夫，通过人脸识别技术获得了一份经过公证的证明，并“出售”了黄光裕的数千套豪宅...这条新闻真的打开了一个大脑漏洞——人脸识别技术真的不可靠吗？人脸识别在中国的研究处于什么阶段，如何应用？
有一个热点新闻并没有减少，说赵薇的丈夫黄有龙被指控去法院，因为有人买了他的房子，但无法留在里面，所以他告诉黄有龙腾出房子。但是这栋房子不是黄有龙卖的，而是他的司机卖的。
那么问题是，为什么司机可以在黄有龙出售房产？原因是司机假扮到公证处，通过人脸识别技术办理了委托公证书，并委托他人将该房屋出售给吴。新闻中还有一个细节:一个品牌人脸识别系统的广告说识别率高于98.3%。
看和感觉。人脸识别的高识别率也被利用了，难怪《科技新闻》会出现在娱乐版。
那么，人脸识别真的不可靠吗？人脸识别技术在中国已经发展了很长时间。技术成熟到什么程度，应用了什么样的技术？钛媒体编辑试图让你更多地了解这个“刷脸”时代:
一个
说到人脸识别，最近最令人印象深刻的事情可以说是微软推出的“多大了”，这是一个年龄识别机器人网站，它通过大数据和机器识别技术智能地判断照片中人的年龄。因为它足够“有趣”，它会让社交网络爆炸。
在中美互联网论坛期间，周带着他的书房访美，还展示了一款酷酷的手机的人脸识别功能。
当然，这两个例子更多的是娱乐属性。
事实上，人脸识别的应用可以追溯到2013年。当时，芬兰初创公司uniqul推出了一个基于人脸识别系统的支付平台，该平台不需要钱包、信用卡或手机，只需面对pos屏幕上的摄像头，点击ok即可。优酷还申请了这项技术的专利，并声称拥有“军用级算法”的保护。这也是世界上首次将人脸识别应用于支付领域。
在过去的两年里，巨人队在人脸识别方面一直很幸运。通过对钛媒体的梳理，行业呈现出几个新趋势:
国外:
2013年12月，facebook在纽约创建了一个深度学习人工智能实验室，并邀请了深度学习的创始人yann lecun加入。在他的推动下，2014年facebook的深度人脸技术人脸识别准确率达到97%；
2014年初，谷歌以4亿美元收购了深度学习算法公司deepmind和图片分析公司jetpac，然后推出了人脸识别技术facenet。
在家:
百度成立了深度学习研究所。2014年5月，它吸收了深学专家安德鲁·吴(吴恩达)加入。今年，百度世界大会发布了脸谱产品；
此外，阿里巴巴还创建了一个生物识别技术团队，而腾讯很久以前就在内部孵化了一个杀手级团队——优酷，来对抗阿里的脸谱支付。
不难看出，虽然人脸识别技术还没有真正大规模落地，但竞争态势已经开始。当然，也有很多创业团队进入了人脸识别领域，如face++公司、linkface公司、sensetime公司、上海易图科技公司等。但是对于大多数人来说，由于技术门槛的原因，人脸识别领域属于深度领域，表现出一种局内人自激，局外人无法进入的状态。
一位业内人士告诉钛媒体，在中国，专注于人脸识别研究的人不超过100人，这个圈子里的大多数人彼此都很了解。此外，底层技术的构建也是有争议的，主要是由于缺乏自己开发的专利。
事实证明情况确实如此。当钛媒体编辑访问几家初创公司时，他们发现他们对底层技术的描述很模糊。只有linkface宣称它采用了由香港中文大学教授唐晓鸥授权的深度人脸识别技术。经过深入调查发现，linkface的四位创始人中，有两位是唐晓鸥教授的学生，可以说是渊源颇深。
此外，《钛媒》的编辑发现，知名公司face++的首席执行官殷琦也是唐晓鸥的学生。更令人惊讶的是，唐晓鸥是sensetime背后的大老板，sense time也专注于计算机视觉和原创技术的深度学习。
国内人脸识别领域是由唐晓鸥“承包”的吗？他到底是谁？据公开消息，唐晓鸥现任香港中文大学工程学院副院长。而这个人的科研经历包括:
1985年，他从辽宁省鞍山一中考入中国科技大学；
他于1991年获得罗切斯特大学硕士学位，1996年获得麻省理工学院博士学位；
2005年至2007年，他担任微软亚洲研究院视觉计算组主任，研究领域包括多媒体、计算机视觉、模式识别和视频处理。与微软合作，它已经申请了近40项专利。其中，微软亚洲研究院开发的图像识别技术已经在微软图像搜索引擎中得到应用，成为世界上第一个用于大规模商业应用的图像识别技术。
与此同时，他还担任了几个重要国际会议的主席，包括计算机视觉领域的顶级国际会议iccv和cvpr，并获得了cvpr2009年最佳论文奖，这是cvpr 25年来颁发的唯一一份亚洲论文。
唐晓鸥教授是人工智能领域的重量级人物。在人工智能这个狭窄的领域里，安德鲁·吴(吴恩达)、百度idl余凯(已离开百度)、香港中文大学教授唐晓鸥和格林深瞳的首席技术官赵勇被视为业内学术超级咖啡，他们都在制造产品。
唐晓鸥教授及其团队最伟大的研究成果是gaussianface、deepid和deepid2等一系列人脸识别技术，这些技术在世界上最权威的人脸识别数据库lfw中屡破纪录。
截至去年7月，唐晓鸥团队开发的三种人脸识别算法在lfw识别率中排名前三，最高识别率为99.15%。第四名是facebook的深度面部技术(全文在这里)。排名见下图:
赵薇的丈夫也参与了人脸识别。“擦脸”的时代还有多远
二
然而，这个记录现在已经被打破了，腾讯Youtu团队的认知度是99.65%。
高识别率意味着更成熟的技术吗？腾讯Youtu团队负责人黄飞月博士告诉Timotion MeDIa，理论数据与实验室实际应用仍存在很大差异，如双胞胎非常相似、天气和光线不同、切割部位不同等，都会对识别产生一定影响。
据黄飞跃博士介绍，在人脸识别领域，算法不再是阈值，但最大的阈值在于数据。
他说:“传统的算法已经非常透明，每个人都可以从微软、谷歌等巨头之前发表的论文中掌握，而与实际应用场景相当规模的训练数据可以保证人脸识别算法在应用场景中足够好地工作。”
他还告诉Titanium Media，虽然目前每个家族的底层算法都很相似，但每个家族都致力于深入学习，建立独特的网络模型，并通过不断的训练和数据积累来提高人脸识别的能力。因此，深入学习是未来的大趋势。
这就是脸书正在做的。为了研究深度人脸技术，今年年初已经建立了一个由4030人组成的440万人的标签人脸库。Facebook希望通过“深度学习”算法调查用户在社交网络上的行为和习惯，然后准确推送信息。
然而，问题随之而来。长期使用用户资料进行培训和测试将不可避免地涉及用户隐私和安全问题。因此，如何让人们相信这些数据能够真正让用户受益，而不是获利，这对于包括facebook在内的公司来说是一个不可避免的挑战。
三
即使技术和算法得到解决，人脸识别也会面临政策不开放的问题。
目前，银行、网络金融和安全是最适合人脸识别的场景，“面对面”一直是商业银行无法跨越的鸿沟。
根据《个人存款账户实名制条例》(国务院令第285号)等法律法规的要求，要严格执行实名制，通过银行柜台开户。然而，随着人脸识别技术的不断成熟，央行今年发布的《银行业金融机构开立人民币账户指导意见(征求意见稿)》为人脸识别等生物特征识别技术的应用指明了明确的应用方向。
在最新版本的指导草案中，远程开户可以通过对已经在银行柜台有开户记录的客户进行“交叉验证”来完成“身份确认”，而人脸识别技术等身份识别机制可以作为身份验证的辅助手段。指导草案还明确指出，具有“部分功能”的电子账户是通过远程渠道(在线)开立的，其功能大大扩展，因此可以处理小额存款、转账、汇款和其他业务。
也就是说，即使你用“刷你的脸开户”，你仍然需要由工作人员一个接一个地认证，审查过程非常繁琐。
呃.....所以刷牙的技巧是一点鸡肋。它是硬技术还是噱头？
一位业内人士(根据采访者的意愿隐藏了他的名字)在接受钛媒体采访时表示，基于人机复合模式的安全认证系统是未来的发展趋势。毕竟，计算机和人们擅长的工作之间有本质的区别。
贝宝利用这种人机复合模式，将公司每月的损失减少了数千万美元。他们所做的是电脑筛选大量可疑交易，然后人工检查它们的合法性。
知情人还告诉钛媒体，新的变化总是从鸡肋开始。她补充说:“为此，我们相信人脸识别是一个窗口，我们愿意做任何小的尝试，这是2b企业的宝贵服务。”
事实上，在人脸识别领域，我们不断看到一些成功的合作案例，如上海易图科技与招商银行、face++与支付宝、linkface与京东钱包、腾讯Youtu与自己的伟忠银行、财付通等。
应该有理由相信，随着深度学习的不断优化和政策的逐步开放，人脸识别将有更丰富的使用场景，这将真正给我们的生活带来便利。然而，巨人的到来也提醒企业家们，在人脸识别领域还不明朗之前，世界属于你，但最终它可能都属于蝙蝠。
