近日，央行下发《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见》(征求意见稿)，对人脸识别等生物识别技术给出了明确的应用方向。其中提到，远程开户对已在银行柜台有开户记录的客户，可通过“交叉验证”的方式完成身份确认，人脸识别技术等可作为身份核实的辅助手段，并明确开设部分功能的电子账户，小额存、转、汇等业务均可办理。
有消息称，这个指导意见最快将在今年第三季度下发，让人脸识别技术在金融领域应用有法可依。
那么，人脸识别技术安全吗?记者采访相关专家得知，这个技术并不新，只是由于存储量等问题，直到近年才开始应用，但在金融方面的应用还是有着绕不开的硬伤。
人脸识别技术是怎么工作的
主要比对的是五官比例及面部特征
人脸识别在学术界与指纹、虹膜等，被定性为一种生物识别方式，
“面部是人体第一可辨识、可采集的特征。”牟先生是杭州一家ATM机生产公司的副总裁兼总工程师，几个月前，他们公司因为生产出了具有人脸识别功能的ATM机而上了央视新闻。他说：“人脸识别主要比对的是一个人五官的比例和面部特征。”
浙江大学计算机学院教授宋明黎从事过这方面的研究。他说，人脸识别说穿了很简单，就是通过摄像头与计算机后台操作来完成，“首先摄像头会找到人脸，对人脸轮廓进行扫描、对五官定位，然后对人脸进行特征采集，抽取特征向量和人脸训练库进行对比。”
人脸训练库类似于人脸图像的后台数据库，所有人脸都是以特征向量的形态存在的。特征向量包含一张人脸的显著特征，而近年来很热的深度卷积神经网络技术，其实就是一种抽出图像特征的技术。简单地说，就是基于人脸图像“大数据”，先对看到的人脸图像进行预处理，提取面部各个方面的特征，并通过分层多次萃取，寻找对于识别个体人脸最有效的特征表达，这种特征表达对于人脸识别非常有效，甚至在某些数据集上取得了超越人眼的准确率。
技术并不新有公司门禁用的就是它
宋教授说，人脸识别这个技术并不新。十几年前，中国人就已将它应用于生活领域，比如构建公司门禁系统。
“不过，当时的技术只能够支持一两百人的容量，应用不是很普遍。”宋教授说，这几年，在引入深度卷积神经网络技术后，不但提高了识别的精确度，还扩大了样本容量，具备了扩张应用领域的良好条件。国内占领主导地位的是Face++，它成功融入了社交网络，不仅可以精确定位面部的关键区域，进行智能美妆美化，还可以从图片或实时视频流中分析出人脸的性别、年龄、种族等多种属性，并能进行1∶N人脸识别，实现亿级人脸的快速检索等。
公安部门找犯罪嫌疑人，是人脸识别技术升级换代后最常见的任务。比如在办暂住证的时候，需要拍照和提交身份证，通过计算机后台来判断该人是否有犯罪记录。去机场过安检时的拍照、查身份证也是这个道理。
现在，人脸识别技术和数字监控系统已完美地结合在了一起，道路、机场、车站、码头、小区、银行、超市等公共场合都安装有监控。这些监控，不仅可以帮助警方追踪逃犯，还能够助力查找失踪人口。
目前，各个领域的人脸识别技术基本是基于深度卷积神经网络技术，宋教授说：“在LFW(即人脸识别系统的公开测试系统，每家企业开发出自己的人脸识别技术，通过这个平台测试识别率)等数据集上甚至超过了99.7%。”
人脸识别技术真的安全吗
认知刻板细节一变就无法识别
99.7%的准确率看上去很高，但是，一旦乘以中国的人口基数，它的准确率就不那么令人放心了。
“主要是面部特征的变化与后台数据不一样，会影响准确度的。”宋教授举了个例子。有一次，警察在抓犯罪嫌疑人，根据嫌疑人之前的照片和当地公安系统中的照片进行比对，结果无匹配。办案民警想到，当地男性生活中习惯留胡子，于是在嫌疑人的照片上添了胡子再匹配，便有了结果。匹配结果根据相似度的高低进行排列，结果发现，真正的嫌疑人是匹配结果中的第二个。
宋教授说，这个案例说明，人脸识别技术的准确性高低，与很多小细节有关。比如，原来不戴口罩现在戴了，圆脸人整形削骨变成了瓜子脸，这都不能被识别，“前几天，Google Photos还闹了个笑话，误把两名黑人标注为大猩猩，这应该是提取的大猩猩和黑人的特征比较接近才出现这种结果。”
牟先生也说，目前应用中的摄像头分辨率还不足以将这些细节都捕捉到。
另一个影响比较大的因素是光线。在刺眼的强光或是昏暗的背景下，同样会影响识别。
宋教授指着一盆植物解释，计算机在识别人脸与系统数据是否一致时，其实就像人眼与大脑记忆系统的连锁反应一样。当强光照在这盆植物上，由于曝光严重会刺激到人眼，使得人无法看清楚这盆植物，自然无法判断它是什么。同样，在光线不足的昏暗环境下也一样。
牟先生就此介绍，他们在做具有人脸识别的ATM机时，摆放的位置就需要讲究。一般都是背光的，从而有效地避免了强光的直射。到了夜间，或者是光线渐弱的时候，机器自带的光源便会自动开启。
光线要求高太强太暗都影响识别
只认特征刷照片也可能通过识别
那么，在人脸识别的过程中，刷照片能不能通过ATM的识别呢?
牟先生说，这个确实很难防范。摄像头都是二维的，也就是平面，在读取人脸时只认特征。
宋教授也表示，这就是人脸识别+互联网金融最不安全的地方，“计算机在处理摄像头捕捉到的人脸特征后，却无法得知到底是不是本人。”因为想蒙混过关的方法其实有很多，比如在一个三维模具上贴个人脸相片，戴人脸仿真面具，或者播放一段视频，把视频中的人脸替换成你想替换的那个人，“现在的技术已经可以做到这一点了，一边放视频，一边替换人脸，等一遍视频放完，视频里的人也替换成功了。”
“为此，我们又设了一个安全防护，就是在使用ATM机时，还是要输密码。”牟先生说，这样，就算长得再像的双胞胎，只要不知道取款密码，哪怕通过了人脸识别依然不能取走钱，“人脸识别ATM机其实是人脸识别技术+传统的ATM机。”
宋教授说，互联网金融关乎国民的财产安全，人们对风险的耐受力较低，“银行不仅需要完全保证进行远程开户的是客户本人，还要拥有一套完善的、坚固的、不会被黑客攻破的安全保密系统。”
人脸识别技术的应用前景如何
可以作为安全辅助手段
尽管人脸识别技术在应用中还有一些弊端，不过这阻挡不住它的发展。
最近，阿里巴巴研发了一种新的支付方式——微笑支付，就是通过刷脸来完成。“对于小额金融支付来说当然是没有问题的，用起来很方便。”宋教授说，“其实，我比较看好把人脸识别技术应用到行业中。”宋老师有着自己的设想，像“人脸识别+餐馆”，捕捉每位顾客的相貌及口味，以便再度光临时能够提供更优质服务。也可以利用人脸识别技术来统计客人来店里消费的次数，给他一定的优惠，或办个会员卡，提高顾客的回头率。
“现在，有部分手机厂商已在研究用‘刷脸’来解锁屏保。”宋教授说，“这是一个很好的领域，增加了手机的安全性能。这样，就算手机被偷、不小心掉了，他人也不能打开你的手机，从而保护了自己的隐私。”
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