程苓峰：關于人臉識別技術的些許探討

　　我們正處在一個新時代的入口。人有70%的能量是被大腦消耗，大腦90%的能量用來處理視覺信息，人臉則承載了絕大部分的視覺信息。我們要討論的是一個比GoogleGlass更酷的世界。

　　文/程苓峰-云科技

　　網易郵箱的用戶已經可以用人臉而不是密碼來驗證登陸。安卓4.0實現了人臉識別。谷歌接連收購兩家做人臉識別的公司。Intel剛剛發布以機器視覺為核心的感知計算軟件開發工具包。巨頭的動作表明人臉的應用開始主流起來。你一不小心可能就out了。

　　通過計算機的處理來把一張臉跟一個名字、一個身份對應起來。說起來就這么簡單。但這是一項重大的仿生學上的技術突破。這背后的市場價值現在還難以估量。

　　先掃盲。相信你也會問一個我已經問過的初級問題：指紋不也能識別身份嗎，何必要用人臉。干這一行的王道江已經面對合作伙伴和投資者們回答過無數次：人臉要比指紋識別更優越。

　　第一，指紋需要接觸。而人臉不需要。很多小姑娘嫌臟而不愿把手指按到那個無數人按過的指紋采集器上，確實，細菌會因此傳染，所以在醫院里會被禁止。何況在極端的情況下是無法采集指紋的，比如有汗，煤礦工人的黑手，農民因為長年勞作指紋消失。

　　第二，指紋收集是個枯燥的事。但人臉收集是個有趣味的互動，就像照鏡子。當你在公司門口對著一個人臉識別屏幕對著自己微笑，卡擦，門開了，同時揚聲器里傳出來一個清新的嗓音：看到你的微笑了，程苓峰。

　　第三，人臉的識別精確度已經發展到跟指紋類似：十萬分之一的重復概率。但被復制和竊取的風險卻小很多。在中關村花20塊錢就可以做一個指紋膜，拿著它就可以幫同事代打卡或者開保險柜。而人臉膜現在還不存在。

　　這些優越性直接衍生出實際應用。比如在駕校，學員報名但不上課，后來就成了馬路殺手?，F在有了解決方案，在駕駛位前方的攝像頭實時采集人臉，確保這個學員在這一段時間內一直呆在這個位置，而老師要在副駕的位置上。一旦換人就后臺鳴笛。用指紋可解決不了這個問題。

　　如果你僅認為人臉是新一種的身份驗證好方法。那就大大低估了它的價值。我們正處于一個新時代的入口。

　　人有70%的能量是被大腦消耗的，大腦90%的能量是用來處理視覺信息，而大部分的視覺信息來自人臉。這個世界上最變化多端、最陰晴不定、最讓人魂牽夢繞、最難以捉摸的就是一張張人臉。它耗費了我們最主要的能量。你說搞定它會有多大價值？

　　《碟中諜4》有一個場景。我朝著一個人走去，他的眼鏡里立刻識別出我的身份并且顯示“這個人可能殺你”，但他從口袋里拿出手機之前我已經掏槍把他斃了。每次看見GoogleGlass就會想起這個場景。我堅信谷歌收購兩家人臉識別公司可不僅是為了圖片搜索，更為GoogleGlass。

　　再換個角度理解這個新時代。人臉識別只是一個表象，背后是基于視頻的圖像處理技術。這是下一代人機交互的制高點。

　　iPhone和iPad帶來了什么？就是在與計算機交互的方式上，用觸摸淘汰掉鍵盤敲字。第一次轉換。

　　那接下來會發生什么？SIRI帶來的提示是語音。鍵盤敲字需要十根指頭，但觸摸只需要一根，但語音連一根都不需要。第二次轉換。語音的識別已經相當成熟。這里介紹一個有趣應用Shazam。它靠一個簡單功能就有了2.5億用戶。當你聽到一首歌卻不知道它的名字，讓Shazam“聽一會兒”，幾秒后它就會返回這首歌的名字以及類似的歌曲。

　　但語音還是單調，活生生的人需要動作。于是有了Kinect，對人體動作的精確識別。但Kinect只能識別肢體動作，這確實沒什么含金量，于是人臉出來了。能識別你笑、你哭、你郁悶、你釋懷。你轉一下眼球就知道你想翻到下一頁，你一閉眼一側臉就知道你是想關掉電視。第三次轉換。

　　人臉識別是目前能想到的最傻瓜化、最能釋放自由的人機交互方式。進一步了解它需要從三個角度入手：更多的實際應用案例，商業模式，以及為什么人臉識別在今天而不是其它時間成熟。

　　有幸請到這個領域的領頭羊公司深圳飛瑞斯的CEO王道江來作答。作為回報，他借助這篇文章擴大知名度。據說2012年飛瑞斯的收入會增長500%，預期未來兩年會年均300%以上。但愿讀完本文后你對這個數字會有信心。

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