大陸受訪者最看好人臉識別技術在治安領域的運用

http://www.cdnews.com.tw 2017-10-13 11:35:25
 靠“刷臉”0.7秒登機、“刷臉”識別闖紅燈的行人、公廁“刷臉”取紙、學生宿舍“刷臉”識別進門……近日來,人臉識別技術在人們生活中的運用引起了熱議。有人認為,這一技術會給生活創造更多的便利,有人則對人臉識別技術的安全性持懷疑態度。

 近日,大陸中國青年報社社會調查中心聯合問卷網對2008名受訪者開展的一項調查顯示,65.1%的受訪者體驗過人臉識別技術。受訪者最看好人臉識別技術在治安(60.4%)領域的運用。

 華南理工大學今年的畢業生潘暢的畢業設計就與人臉識別技術有關。潘暢介紹,當下在火車站可以人臉識別自動檢票進站,有的智慧手機能通過人臉識別解鎖,“還聽說一些大學通過人臉識別記錄上課考勤”。

 調查中,65.1%的受訪者體驗過人臉識別技術,34.9%的受訪者沒體驗過。

 中國大陸海洋大學在讀研究生孫宇,在支付寶人臉識別登錄剛推出時就進行了嘗試,“人臉識別挺方便的,我已經習慣‘刷臉’登錄了。而且還挺智能,有好幾次我都覺得臉的胖瘦有變化,但還是能夠辨認出來”。

 清華大學電子工程系教授王生進說,人臉識別有很多不同的應用場合,相應的成熟度也有很大差別,“目前相對成熟的應用場合,有這樣幾種:一個是民用級的人臉驗證系統,比如公司的考勤、門禁、考場以及一些需要身份認證的場合。另一種是證件照的比對,比如出入境管理。第三個是准正面的網路照片檢索,比如在網路上查某個人。這些情境的準確率還是比較高的”。

 調查中,66.5%的受訪者看好人臉識別技術的未來,13.2%的受訪者不看好,20.3%的受訪者不好說。具體來看,受訪者最看好人臉識別技術在治安(60.4%)領域的運用,其他適用領域依次是:金融(56.0%)、社保(43.9%)、海關邊檢(37.9%)、交通(36.1%)、智慧商業(31.3%)、教育(29.8%)、智慧辦公(27.0%)。此外還有:智慧監獄(24.7%)、衛生(24.3%)、行政(19.4%)和建築工地(6.6%)。

 潘暢最看好人臉識別技術在教育方面的運用。“高校存在很多缺課、翹課,替課、替考的現象,使用人臉識別技術,可以降低這些不當行為的發生率,提高學生的學習意識和自律性”。

 王生進表示,人臉識別相對於密碼和指紋,有一定的優勢。“密碼需要記憶,有些人記不住就記到本子上或者別的地方,萬一丟了就會產生安全威脅。而人臉識別屬於人的生物特徵,不需要記憶。另外,人臉屬於非接觸式,而指紋是接觸式的。我們在很多地方都留了指紋,所以安全性要比人臉差一些”。

 潘暢認為人臉識別的應用首先可以使生活更加安全,比如在刑偵安保領域可通過人臉識別快速破案,使犯罪分子無所遁形。其次,生活也因此更加便捷,如火車票自動檢票,省時省力。另外還可以使生活更加智慧,比如人臉識別配合大資料,可自動分析獲取客戶的性別、喜好等,為客戶提供精准快捷的服務。

 調查中,68.7%的受訪者認為人臉識別技術的運用會提高認證效率,50.9%的受訪者認為可以節省人力。同時,50.0%的受訪者提醒人臉識別有個人隱私洩露風險,43.3%的受訪者建議提高驗證的安全性。

 王生進也指出,人臉識別技術的推廣,還面臨著很多挑戰。“首先就是要適應各種條件下的應用,要避免光照條件的影響。還有人臉識別技術本身沒有解決的問題,比如年齡跨度、相似的人臉的識別等。人臉這個生物特徵的唯一性沒有那麼嚴謹,怎麼去鑒別,也是我們面臨的一個挑戰”。

 在重慶某銀行工作的劉夢婷也覺得人臉識別技術很方便,“對我這種記性不好的人來說,忘記密碼的時候刷一下臉就行了。但有一次我‘刷臉’居然登錄了我妹妹的支付寶,所以這個技術還是有漏洞的”。

 目前人臉識別技術存在哪些問題和隱患?調查中,69.3%的受訪者擔心一旦容貌發生變化,可能無法識別;55.1%的受訪者指出相似度高的臉容易出現識別誤差;54.3%的受訪者擔心機構採集客戶的面部資訊資料,洩露隱私;43.9%的受訪者感覺易被破解,會對用戶的生命財產安全產生威脅;30.3%的受訪者指出圖像庫的建立對電腦系統要求高。

 潘暢指出,人臉識別收集到的資料可能會被不法分子獲取,給社會的隱私安全帶來隱患。此外,通過技術合成可偽造人臉通過驗證。

 “人臉識別的應用有兩類:一類是公共安全的應用;一類是私密安全的應用。”王生進說,“人臉在公共安全領域的應用是沒有問題的。比如公安在公共場合追逃,或者說在追尋某個人的時候,這些是可以運用的。因為臉作為一個生物特徵,它是公開的。公司考勤、考生身份認證等都可以歸納到公共安全領域的應用。但在銀行、網路帳戶等私密安全領域,用人臉或者單獨用人臉認證是有隱患的。以前通過活體檢測可以規避用照片代替人臉的問題。但現在從技術上也可以偽造人臉”。

 提高人臉識別技術的安全性,71.6%的受訪者認為關鍵在於設置指紋、密碼等配合性驗證方式;60.2%的受訪者建議及時更新面部資訊資料庫,動態識別;56.8%的受訪者建議提高辨識精確度;44.3%的受訪者指出要建立完善的管理規則,防止濫用。

 孫宇認為提高人臉識別的準確性很有必要。“在首次使用人臉識別的時候最好全方位錄入人臉資訊,把一些細節也錄入進去,或者讓人多做一些動作”。

 潘暢建議在人臉識別的基礎上加入語音辨識或者表情識別,避免單一識別的隱患。同時改進演算法以提高人臉識別的準確性,使其可辨別出後期合成、圖片視頻等偽造的人臉。

 王生進介紹,有兩種方式可以提高人臉識別技術的安全性。一種是更加嚴謹的活體認證。以前只要眨一眨眼睛就可以完成認證,現在可以要求用戶做特定的表情或者說出指定的語句,根據嘴形比對識別。另一種方式是利用多個生物特徵認證。比如,聲紋識別加人臉識別或者人臉識別加指紋識別。“偽造單一的生物特徵容易,但是偽造多個生物特徵是不容易的”。

 受訪者中,一線城市的受訪者占34.9%,二線城市的占44.1%,三四線城市的占17.2%,小城鎮、縣城的占3.8%。此外,90後占17.3%,80後占51.9%,70後占23.8%,60後占5.9%,50後占0.8%。(沈百川編)

 
【中央網路報】