近期，“刷臉”成為了熱詞，人臉識別技術不斷進入大眾視野。蘋果新機iPhone X具備“刷臉”解鎖功能，並且可運用到Apple Pay以及各種需要身份驗證的App中；首個“刷臉”支付的商用試點也在杭州一家肯德基餐廳開啟；一些銀行正嘗試啟用自動取款機“刷臉”取款功能；高鐵檢票、賓館入住也在使用“刷臉”技術……人臉識別已經在人們衣食住行的各個領域發力，迎來運用的“井噴期”。

　　“刷臉”時代帶來巨大市場

　　刷臉進站、刷臉取款、刷臉支付、刷臉報到……隨著人臉識別技術的日漸成熟，“刷臉”時代正在到來。在業內人士看來，人臉識別技術正在不斷突破各個行業應用的“閾值”，帶來日趨豐富的應用場景。

　　“隨著深度學習演算法登場，人臉識別精度相比五年前已有大幅飛躍。”360公司副總裁、人工智能研究院院長顏水成説，各種設備拍攝人臉所提取的信息會結成數據對，不斷積累的海量數據成為反哺技術完善的“充足養料”。

　　螞蟻金服生物識別技術負責人陳繼東表示，近年來，生物識別技術已經從以前70%、80%的準確率提升至近兩年的99.6%甚至99.7%，具備商用條件。同時，在支付場景中，人臉識別技術的誤識率已經達到十萬分之一。

　　人臉識別正在慢慢從線上走到線下，在無人零售、快捷支付、酒店入住等場景中亮相。資本看準其中的商機，紛紛入局。今年7月，商湯科技宣佈完成4.1億美元B輪融資。上海依圖科技與北京曠視科技完成了C輪融資，金額分別為3.8億元人民幣與1億美元。來自前瞻産業研究院的數據顯示，2016年我國人臉識別行業市場規模已超過10億元，預計到2021年將達到51億元左右。

　　技術準確度突破可期

　　專家認為，未來，人臉識別技術還會繼續突破。一方面，準確度、安全性會繼續提升，針對整容、雙胞胎等特殊情況的處理能力也在提升。另一方面，人臉識別能夠處理的數量級也會繼續擴大。當技術已經進步到可以在上億張照片的數據庫中提取、比對某張人臉時，則應用場景會逐步擴大。

　　業內人士認為，人臉識別的技術關鍵在於通過不同臉部圖像上的特徵關鍵點和面部表情網，找出彼此之間的關聯，最終判定這些圖像是否為同一個人。但人臉是變化的，不同角度、不同粧容都能影響特徵關鍵點的抓取。此外，“刷臉支付”是在線下公共設備和開放環境下進行，真實場景複雜多變，且安全性要求更高。

　　相關行業標準有待完善

　　專家普遍認為，人臉識別技術的市場潛力巨大，技術要求高安全性、高準確率、高可用性、高實時性，但目前人臉識別技術還沒有一個行業標準，用戶隱私安全也亟待保障，建議制定並完善行業標準。

　　在中科院計算技術研究所研究員山世光看來，經過多年發展，人臉識別近幾年確實取得了突破式發展，完成了一些以前“不可能完成的任務”。但用戶隱私也值得關注，即用戶的照片是如何傳輸和保存的，有沒有在未經允許的情況下被保存或拷貝。相關應用如何設計人臉識別系統，確保用戶數據不被盜用，目前看起來還不明確。

　　“人臉識別技術逐漸走向成熟，應用越來越多，人臉識別技術的各類標準，包括保護公民隱私的標準應儘快出臺。”山世光説。

　　顏水成認為，人臉識別更廣泛運用的基礎在於進一步提升識別準確率和安全性，而大量數據作為深度學習的養料是必不可少的，建議在數據的共享和開放上加大引導力度，促進技術發展。