近日，北京健康寶更新，“他人健康碼代查詢”可通過人臉識別、姓名和身份證信息進(jìn)行認(rèn)證授權(quán)，家庭成員、安保人

員等可通過此功能為老人、兒童提供幫助。從疫情防控健康碼查驗(yàn)、交通安檢等公共應(yīng)用到金融支付、出入門禁等，人臉

識別應(yīng)用已經(jīng)深入到人們生活的方方面面。從技術(shù)角度來看，當(dāng)前人臉識別發(fā)展?fàn)顩r如何？不同應(yīng)用場景下對人臉識別技

術(shù)要求有何不同？如何解決日益凸顯的個(gè)人信息保護(hù)問題？針對業(yè)界關(guān)注的這些問題，《人民郵電》報(bào)記者分別采訪了中國

信通院云計(jì)算與大數(shù)據(jù)研究所人工智能部副主任石霖和北京郵電大學(xué)“鴻雁人才”特聘教授鄧偉洪。

多元應(yīng)用場景多維度評判人臉識別效果

　　20世紀(jì)60年代有研究人員開始研究人臉識別，進(jìn)入初級應(yīng)用階段是在90年代后期，從發(fā)展歷程來看，人臉識別重點(diǎn)的

研究領(lǐng)域、研究方法是什么？

　　鄧偉洪：人臉識別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。它涵蓋采集包含人臉的圖像或視頻流，

檢測和跟蹤人臉，精確定位到面部特征點(diǎn)，并進(jìn)行特征提取和比對識別的一系列相關(guān)技術(shù)。

　　近年來，除了身份識別，性別、年齡、種族、情緒等人臉屬性，甚至某些遺傳病、抑郁癥、性格傾向等隱含特征，也可

以被識別。20世紀(jì)70年代以來，該研究經(jīng)歷了五官幾何特征、像素變換特征、局部濾波特征和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)四類主流技

術(shù)路線。目前，主流的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推動了人臉識別的廣泛應(yīng)用，在很多場景的識別準(zhǔn)確率已經(jīng)超過了人眼。

　　石霖：人臉識別技術(shù)經(jīng)歷了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的技術(shù)發(fā)展階段。傳統(tǒng)方法依賴于人工設(shè)計(jì)的特征與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

的組合。自2014年引入深度學(xué)習(xí)方法后，人臉識別技術(shù)發(fā)展迅猛，識別效果開始超過傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，并呈現(xiàn)出訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模

越來越大、識別精度越來越高的趨勢，目前在人臉識別領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)取代了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)。當(dāng)前，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

的人臉識別在權(quán)威數(shù)據(jù)集LFW（Labeled Faces in the Wild）上的識別準(zhǔn)確率達(dá)到了99.5%以上，遠(yuǎn)超出了人眼的97.52%，

也隨之帶來了人臉識別商業(yè)應(yīng)用的爆發(fā)式增長。

　　評判人臉識別效果的主要標(biāo)準(zhǔn)是什么？

　　石霖：描述人臉識別性能的指標(biāo)主要包括準(zhǔn)確率、錯(cuò)誤接受率、錯(cuò)誤拒絕率。盡管近年來人臉識別技術(shù)的準(zhǔn)確性已大大提

高，但隨著人臉識別應(yīng)用的逐漸深入，僅從性能維度進(jìn)行評價(jià)并不能滿足特定場景下的實(shí)際需求。

　　我們認(rèn)為，要全面客觀的評價(jià)人臉識別的應(yīng)用效果，需要看人臉識別系統(tǒng)本身是否具備能夠被用戶信任的技術(shù)能力。隨著

人臉識別的大規(guī)模應(yīng)用，頻繁出現(xiàn)系統(tǒng)被黑灰產(chǎn)攻破、用戶個(gè)人信息被泄露、人臉技術(shù)濫用、對部分人群的識別結(jié)果存在偏見

等負(fù)面新聞，這些問題也逐漸成為用戶對人臉識別系統(tǒng)是否信任的關(guān)鍵。因此，為有效回應(yīng)用戶關(guān)切，我們認(rèn)為需要圍繞安全

可靠、透明性、數(shù)據(jù)保護(hù)、明確責(zé)任、公平性五個(gè)可信特征，結(jié)合其使用場景來評價(jià)人臉識別系統(tǒng)是否具備相應(yīng)的可信能力。

　　鄧偉洪：傳統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)主要是準(zhǔn)確率。對于1∶N的識別應(yīng)用，準(zhǔn)確率就是從數(shù)據(jù)庫中精確搜索出目標(biāo)人物的正確概率。針對

高鐵、機(jī)場等1∶1的驗(yàn)證應(yīng)用，準(zhǔn)確率是指在很低的錯(cuò)誤接受率下的本人驗(yàn)證通過率。在準(zhǔn)確率已經(jīng)滿足使用需求的今天，人們

開始追求更加全面的識別效果，包括在口罩遮擋、側(cè)臉、年齡變化等極端條件下的穩(wěn)定性、對抗樣本攻擊和活體攻擊的安全性，

以及在多人種人臉識別下的公平性等。

　　對相似性比較高的情況（比如跨年齡、跨姿態(tài)）怎樣保證識別的準(zhǔn)確性？應(yīng)用的主要算法、研究方法是什么？

　　鄧偉洪：目前主流的方法是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠提取像素、邊緣、五官、屬性等多層次的人臉特征，對年齡

、姿態(tài)甚至整容等外觀變化有很強(qiáng)的適應(yīng)性。模型參數(shù)的學(xué)習(xí)主要依靠海量的人臉數(shù)據(jù)驅(qū)動完成，通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中同一人的

多張年齡、姿態(tài)等變化的圖片，并增強(qiáng)同一人的這些圖片特征的一致性。經(jīng)過數(shù)百萬甚至數(shù)億圖像的訓(xùn)練后，網(wǎng)絡(luò)可以獲得對年

齡、姿態(tài)等穩(wěn)定的識別準(zhǔn)確率。

　　石霖：使用更大、更具有代表性的數(shù)據(jù)集，更好地遵守圖像質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)以及其他措施。

　　日常考勤、銀行辦理業(yè)務(wù)、健康寶等都需要“刷臉”，在不同應(yīng)用場景下，對人臉識別的技術(shù)要求有何不同？

　　石霖：不同業(yè)務(wù)場景下對于人臉識別的技術(shù)要求存在很大的差異，主要體現(xiàn)在易用性和安全性兩個(gè)方面。在樓宇門禁、考勤

打卡等通常有人值守的低風(fēng)險(xiǎn)場景下，需要在提升通行效率的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)人員身份的核驗(yàn)，一般不會受到黑灰產(chǎn)的惡意攻擊，因

此易用性相對來說是更為重要的考量因素。

　　而在線上業(yè)務(wù)辦理、刷臉支付、大額轉(zhuǎn)賬等涉及用戶人身財(cái)產(chǎn)安全且通常為無人值守的高風(fēng)險(xiǎn)場景下，需要確保人臉識別不

因受到黑灰產(chǎn)攻擊而失效，因此需要最大限度地提升人臉識別本身的安全性。除此之外，在金融、政務(wù)等行業(yè)的部分場景中，人

臉識別只是用戶身份認(rèn)證的一個(gè)因子，通常還包括姓名、身份證號、卡號以及手機(jī)驗(yàn)證碼等其他因子，以確保人臉識別被攻破的

情況下，身份認(rèn)證業(yè)務(wù)不被繞過。

　　鄧偉洪：除了所有應(yīng)用都有的準(zhǔn)確率要求，特定應(yīng)用場景下還需要考慮兩個(gè)方面：易用性和安全性。例如，門禁考勤等應(yīng)用

為了保證大人流下的通過效率，會適當(dāng)調(diào)低人臉驗(yàn)證的閾值，保證絕大多數(shù)人可以快速通過，避免反復(fù)拍照驗(yàn)證。

從可用走向可信多元共治形成合力

　　在安全性方面，人臉識別準(zhǔn)確性面臨哪些威脅？目前比較有效的解決思路是什么？

　　鄧偉洪：隨著人臉識別的廣泛應(yīng)用，各類安全性威脅是伴生出現(xiàn)的。打印人臉照片、顯示屏播放人臉、三維打印面具甚至硅膠

面具等越來越逼真的活體攻擊手段，對人臉識別的安全性帶來極大挑戰(zhàn)。同時(shí)，常用的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身還存在內(nèi)在的漏洞，

攻擊者可以通過優(yōu)化方法生成對抗噪聲來控制人臉的識別結(jié)果，由于疊加在圖像上的對抗噪聲幅度很小，從外觀上人們還難以發(fā)現(xiàn)

異常。

　　正如俗話說的“未知攻，焉知防”，目前的防御方法都是針對不斷演進(jìn)的攻擊手段設(shè)計(jì)的。例如，采集各類活體攻擊視頻，生

成對抗攻擊的樣本作為訓(xùn)練樣本，專門學(xué)習(xí)區(qū)分正常和異常樣本的分類器來進(jìn)行防御。但這些方法都不能從根本上解決問題，攻擊

和防御方法呈現(xiàn)迭代優(yōu)化的態(tài)勢。

　　石霖：從技術(shù)上看，在一些特定的實(shí)驗(yàn)條件下人臉識別確實(shí)已經(jīng)達(dá)到了99%以上的準(zhǔn)確率，但在實(shí)際應(yīng)用場景中，表情、年齡

變化、遮擋、光照強(qiáng)度等因素，都會影響人臉識別的準(zhǔn)確率。對于人臉識別準(zhǔn)確率，可以考慮從三個(gè)方面進(jìn)行提升：一是在確保訓(xùn)

練數(shù)據(jù)的可靠、可追溯的前提下，拓展訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，做到全面、準(zhǔn)確；二是優(yōu)化人臉識別技術(shù)流程，確保前端采集到的人臉圖像滿

足后續(xù)識別的質(zhì)量要求；三是結(jié)合實(shí)際應(yīng)用中的反饋，做好算法模型的升級迭代。

　　從應(yīng)用上看，人臉識別作為一種身份認(rèn)證技術(shù)，同密碼、指紋等傳統(tǒng)身份認(rèn)證技術(shù)一樣，都存在一定被攻破的概率，現(xiàn)階段尚

不存在百分之百安全的技術(shù)，黑灰產(chǎn)常用的呈現(xiàn)攻擊、注入攻擊，以及更為前沿的對抗樣本攻擊，均有可能造成人臉識別失效。

　　中國信通院云大所依托“可信人臉應(yīng)用守護(hù)計(jì)劃”已開展了兩輪針對人臉識別系統(tǒng)安全性的評測，著重檢驗(yàn)了人臉識別系統(tǒng)抵

御電子圖像攻擊、合成視頻攻擊等主流黑灰產(chǎn)攻擊手段的能力。在評測中我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前移動端人臉識別系統(tǒng)普遍采用了移動端和

服務(wù)端聯(lián)動的方式進(jìn)行活體檢測，具體呈現(xiàn)形式包括“動作”“動作﹢唇語”等，能夠有效區(qū)分真人與各種呈現(xiàn)類攻擊。另外，部

分人臉識別系統(tǒng)能夠通過設(shè)備安全檢驗(yàn)、鏈路安全校驗(yàn)、動態(tài)調(diào)整相機(jī)參數(shù)等方式有效識別非攝像頭實(shí)時(shí)錄制的注入視頻，從而進(jìn)

行攔截。

　　人臉識別技術(shù)發(fā)展成熟的標(biāo)準(zhǔn)是什么？未來的發(fā)展趨勢是什么？

　　石霖：人臉識別作為一項(xiàng)近年來快速發(fā)展的生物識別技術(shù)，盡管在金融、政務(wù)、安防、交通、教育、醫(yī)療等行業(yè)得到了廣泛應(yīng)

用，但也暴露出在實(shí)際場景下的準(zhǔn)確性降低以及安全和合規(guī)等一些需要解決的問題。長遠(yuǎn)來看，人臉識別技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展的不斷成

熟，需要政府主管部門、科研機(jī)構(gòu)、法律機(jī)構(gòu)、技術(shù)提供方、技術(shù)使用方以及用戶方共建一個(gè)良性的生態(tài)環(huán)境，中國信通院云大所

發(fā)起的“護(hù)臉計(jì)劃”，就是聯(lián)合社會各界組建的一個(gè)開放平臺，也歡迎各方積極參與，共同提升全行業(yè)的安全合規(guī)能力，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)

的健康發(fā)展。

　　目前，在開展護(hù)臉工作的過程中，我們也看到人臉識別技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展呈現(xiàn)出了以下幾個(gè)趨勢。一是多種認(rèn)證技術(shù)融合。人臉

識別雖然能帶來良好的用戶體驗(yàn)，但并不是百分百安全的技術(shù)，以金融行業(yè)為例，越來越多的機(jī)構(gòu)開始采用“動作活體﹢炫彩活體”

“人臉識別﹢聲紋識別”等身份認(rèn)證方式，提升系統(tǒng)整體的安全性。二是從業(yè)廠商主動“合規(guī)”。隨著《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保

護(hù)法》等相關(guān)法律法規(guī)的出臺，越來越多的人臉識別從業(yè)者加入“護(hù)臉計(jì)劃”，尋求合規(guī)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、研發(fā)方案，這些從業(yè)人員多數(shù)

來自新零售、金融行業(yè)，在實(shí)際從業(yè)過程中直接接觸大量的人臉信息，主動“合規(guī)”的意愿也越來越強(qiáng)。三是探索人臉識別替代性技

術(shù)。我們也發(fā)現(xiàn)，一些人臉識別的從業(yè)者迫于合規(guī)的壓力，在部分場景放棄了使用人臉識別，轉(zhuǎn)向了研發(fā)和使用人體識別、掌紋識別

等新的識別技術(shù)，這些技術(shù)在一定程度上規(guī)避了法律上的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)，但其實(shí)際的應(yīng)用效果和安全性都有待考驗(yàn)，也都是“護(hù)臉計(jì)劃”

需要跟蹤和探索的新方向。

　　鄧偉洪：人臉識別技術(shù)發(fā)展成熟的標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該是“可信”，“可信”的內(nèi)涵十分豐富，至少包括高于人眼的識別準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性、

對各類群體具有公平一致的識別效果、應(yīng)對各類惡意攻擊的防御能力，以及對識別結(jié)果的可解釋性等。未來的技術(shù)發(fā)展趨勢是從目前

的“可用”走向“可信”，從唯“準(zhǔn)確率”的跑分走向多元發(fā)展的識別技術(shù)。

小貼士

人臉識別技術(shù)發(fā)展關(guān)鍵點(diǎn)

　　初識人臉識別

　　人臉識別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。它涵蓋采集包含人臉的圖像或視頻流，檢測和跟蹤人臉，

精確定位到面部特征點(diǎn)，并進(jìn)行特征提取和比對識別的一系列相關(guān)技術(shù)。

　　技術(shù)發(fā)展階段

　　自2014年引入深度學(xué)習(xí)方法后，識別效果開始超過傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，并呈現(xiàn)出訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大、識別精度越來越高的趨勢，

目前在人臉識別領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)取代了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)。

　　如何保證高相似度情況下的識別準(zhǔn)確性？

　　目前主流的方法是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠提取像素、邊緣、五官、屬性等多層次的人臉特征，對年齡、姿態(tài)甚至整

容等外觀變化有很強(qiáng)的適應(yīng)性。

　　“未知攻，焉知防”

　　為應(yīng)對各類安全性威脅，目前的防御方法都是針對不斷演進(jìn)的攻擊手段設(shè)計(jì)的。例如，采集各類活體攻擊視頻，生成對抗攻擊的

樣本作為訓(xùn)練樣本，專門學(xué)習(xí)區(qū)分正常和異常樣本的分類器來進(jìn)行防御。

　　加入“護(hù)臉計(jì)劃”

　　人臉識別技術(shù)和應(yīng)用發(fā)展的不斷成熟，需要政府主管部門、科研機(jī)構(gòu)、法律機(jī)構(gòu)、技術(shù)提供方、技術(shù)使用方以及用戶方共建一個(gè)

良性的生態(tài)環(huán)境。

　　隨著《數(shù)據(jù)安全法》《個(gè)人信息保護(hù)法》等相關(guān)法律法規(guī)的出臺，越來越多的人臉識別從業(yè)者加入推動產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的“護(hù)臉計(jì)

劃”，尋求合規(guī)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)、研發(fā)方案。