不仅仅是刷脸发厕纸，人脸识别技术还有什么用？

想必这几天，不少人都被一条「天坛公园靠人脸识别发厕纸」的新闻刷了屏。据说是因为要解决游客过度使用公厕厕纸问题，天坛公园推出了「人脸识别厕纸机」，只有当你「刷脸成功」才能获得厕纸，想要通过这种方式解决同一个人反复取纸的问题，一些国外媒体也纷纷来凑热闹报道了这件事。

毫无疑问，在我们生活中，人脸识别技术被应用的越来越广泛了，不论是门禁、考勤系统，还是支付安全、生活娱乐应用等，都开始加入这种先进的技术。

在方便快捷的同时，一些人也开始担心这项技术的安全性，前几天的「3·15」晚会上也为大家展示了对这项技术的一些可能风险。那么，当人脸识别继续普及到我们身边，下一步它又能为我们带来怎样的期待？今天我们不妨来聊一聊。

从科幻走进现实：识别与定位

人脸识别技术（或者叫面部识别技术）的研究从20世纪60年代就开始了，当这种生物特征识别技术还没有像如今这样渗透到我们生活中时，我们其实已经在很多科幻和探案电影中看到了它的神奇之处（比方说警察利用人脸识别来寻找罪犯）。

如果要做出归类的话，人脸识别同指纹、虹膜、语音等识别方法都属于利用生物特征来对个体识别。不过，从某种程度上来说，人脸识别要比「指纹识别」这样的技术给人更多的神秘感。

这项技术其实包括了图像摄娶人脸定位、图像预处理以及身份确认在内等多方面技术。「天下没有相同的树叶」，除了长得一样的双胞胎外，我们每个人都有张不同的脸，这其中的一些可辨别的标志，比如脸上的凸出部分和凹陷部分，就组成了与众不同的面部特征。

这些标志被称作「节点」，人脸上大约有80个节点，而人脸识别技术能够测量一些特殊的节点，比如：两眼间距离、鼻子宽度、眼窝深度、颧骨、下颚等信息，生成不同的数字代码，它们在资料库中就代表了不同面孔，这时候，你的脸也就成了「一段代码」。

进一步开发之后，人们编写出独特的识别算法，只要有人脸信息被输入后，经过算法处理，就能够生成相应结果。而随着计算机、移动通信技术和光学成像技术等各方面的发展，这些年，识别算法越来越多样，也越来越先进，它在我们日常生活中被运用的愈加广泛。

以大家最熟悉的支付宝人脸识别来说，不但要能够识别活体人脸，避免照片或处理过的动态照片进行登录，还会对你登陆时的环境进行识别，在光线不足或者判定复杂的情况下，是无法借助人脸识别来进行安全登录的，可以说，判断并识别的标准不是一成不变的。

人脸识别不光被一些公司开发出各种程序，甚至手机、电脑厂商也开始在这方面进行研究，使其不但越来越「有用」，而且也具有「有趣」的功能，你或许还能用人脸识别找出地球上长得最像「蒙娜丽莎」的那个人，当然，前提是拥有足够的采集数据。

进一步发展：进击的「千里眼」

与指纹、虹膜识别等不太一样的是，由于我们的脸部具有不可复制性、加上采集方便、同时又能够体现出一定的个性化，所以它受到很多人的关注，被应用在非常多的领域。不但能被我们每个人用于身份验证、或者是一些娱乐应用，更重要的是会在一些公共场所的用于监控摄像头的识别，从而为治安、防暴等任务发挥出应有的作用。

很难想象，现在国内的科技公司已经能将 50 米内雾霾天气下的茫茫人海中某一个特定目标的人脸识别并匹配出来，从而在公共场所搜索特定人物等方面发挥奇效。

（左上角是距离两米的高清摄像头拍摄的成像，右上角是深瞳人眼摄像机在 41 米距离的成像；在雾霾天里，41 米的距离仍然能够基本清晰地识别出人像。）

现在，有一些场所的签到考勤系统，已经做到当你站在屋内，不需要特别看向某个位置，就能够打卡签到，而这样的便利，是虹膜、指纹识别等不能达到的场景，可以看出，人脸识别可挖掘的潜力仍然非常大。

未来新场景：诊断疾病

正由于人脸识别能在拥挤人群中捕捉某一个人的独特面孔，并且将面孔从背景中提取出来与资料库中存储的图像进行对比和匹配。因此，除了我们日常生活中常见到的利用人脸识别来确认身份信息，或者进行安全加密以外，这种技术也能被用在诊断罕见遗传病上面。

你没有听错，最近，来自美国国家人类基因组研究所（National Human Genome Research Institute）的科学家们开发出了一种利用人脸识别技术诊断非高加索人群中患腭心面综合征（DiGeorge syndrome）人的方法。

腭心面综合征是一种由于 22 号染色体小片段缺失所引发的遗传性疾病，它会造成人类畸形，临床表现为面部异常、胸腺发育不全、腭裂、低钙血症以及身材矮小等许多严重问题。在过去，这种疾病需要专业而昂贵的检测方法才能做出诊断，现在，人脸识别技术将有机会能够从大量人脸数据中检测出患病的人员信息。

因此，面部识别技术就能派上用场，研究小组的科学家们对 101 名来自非洲、亚洲和拉丁美洲的患者进行了观察研究。他们将信息特征与人脸识别技术相结合，然后进行了测试，结果显示成功诊断出患者的概率为 96.6%，属于相当不错的成绩了。同时，这些科学家表示，这项技术同样还能诊断出唐氏综合征。

关于这项技术的初衷，NHGRI的基因科学家Paul Kruszka这样解释：「人类畸形综合征在世界各地表现方式不同。即使经验丰富的临床医生也难以诊断非欧洲人群的遗传综合征。」

另外，如果将人工智能技术与人脸识别技术相结合，将会为我们带来许多意想不到的可能。在前不久的谷歌云大会上，我们看到通过深度学习计算机已经能够对图片中的特定信息进行检索，因此在未来，通过在机器人上搭载人脸识别技术，它或许能分析出你的表情所代表的含义，或是在你脸色不好时觉察出潜在的危险，成为真正的私人管家，这种情景真让人期待。

找到新的平衡点

但是，虽然人脸识别有众多其他识别技术无法比拟的优点，它仍然被认为是生物识别领域以及人工智能领域最困难的问题之一。一方面，我们每个人的脸部在不同表情下会产生外形变化，目前还无法做到一些科幻电影中那样神奇。

另一方面，虽然每个人的脸几乎都是独特的，但伪造人脸的手法层出不穷，相比于指纹、虹膜等生物特征，借助计算机技术伪造人脸的三维模型，并且进行一些不法行为仍然是存在可能的，「3·15」晚会上展现的，正是这种问题。

所以，我们除了要感叹现在科技日新月异带给我们的方便外，或许还应该警惕如何利用而不是滥用人脸识别这样的技术。能做的事情很多，提升算法的准确率是一个方面。同时也需要在硬件设备上进一步改进，比如能够识别出「活体」和「伪造」的区别，也许还需要辅助上其他生物特征使其更加全面。

一句话，其实人脸识别技术的进步，就是一种从弱人工智能向强人工智能的转变，我们要重视的不仅是技术，更重要的是如何确保人工智能时代到来之下，个人的信息安全，也只有这样，才可能避免《黑镜》中的一些末日景象。