AI人脸识别技术前景光明

    虽然尚存在隐私难题，但人脸识别技术已经能够帮助人们完成诊疗预约与度假登记。
    ▲ 皇家加勒比渡轮公司实行人脸识别系统进行乘客安检与身份验证，效率更高
    想象一下，你和家人正站在码头，等待登上巨型渡轮，开始一段阳光沙滩海浪仙人掌的舒适假期，然而，回到现实，视野中出现的是等待安检、拖运以及对照身份的长队。乘客通常需要 75 分钟的等候才能完成登船手续，加上迫切心情，近在咫尺的甲板变得如天涯般遥不可及。
    皇家加勒比游轮公司认为，有必要进一步加快乘客的检查速度，而其中的关键，就是AI人脸识别技术。
    去年12月，该公司组织了一个试点项目，让乘客们搭上一艘前往佛罗里达州劳德代尔堡的邮轮。乘客们首先利用该公司提供的应用程序进行自拍，然后在港口位置由AI数据库对真人相貌进行匹配，经过快速复核，快速进入了自己的船舱。
    结果是：客户满意度得到显著提升。
    皇家加勒比游轮公司迈阿密分部数字运营负责人 Jay Schneider 表示，“我们希望将原本冷冰冰的检查变成一场热烈的欢迎仪式。”他们的目标，是确保乘客“在10分钟内从车里进入酒吧。”
    皇家加勒比游轮公司并不是这场实验性尝试中的唯一一员。事实上，人脸识别技术已经被Facebook用于寻找好友，被苹果公司用于解锁iPhone，被用于各地机场、收银机以及家庭安全系统等场景。换言之，人脸识别有可能很快充斥我们生活的各个角落。
    我们生活在一个AI能力有望超越人类大脑的时代下。
    人脸识别系统的普及，可谓人工智能技术的一场巨大飞跃。这种技术旨在为计算机提供一部分与人类思维相似的能力、功能性甚至是创造力。其中的最大改进，源自AI中的一个特定领域，即神经网络，这一概念受到人脑细胞具体运作方式的启发。另外，硬件与软件层面的改进还实现了一种被称为深度学习的具体方法——通过多层数字神经元，深度学习模型已经能够提供越来越精细的图像分析结果。
    总体而言，这代表着一场深刻的变化。认识与解释人脸对我们来说非常重要，我们人类的大脑也把相当一部分时间与精力投入到这项工作当中。当我们向计算机传授这项技能时，我们将能够与机器完成更为便捷的交互——这就像是对原有数据库命令提交方法的一场进化。但另一方面，人脸识别也会影响到我们的匿名性水平，最终严重削弱每一个人保障隐私权的能力。
    神经网络的工作原理
    在训练阶段，神经网络会认真检查大量人脸图像，并自行学习识别过程中的重要诀窍。相较于由程序员负责对眼睛、鼻子以及嘴巴的形状进行描述的旧有方式，这种新技术的准确度可以说不知道高到哪里去了。
    加州大学河滨分校电气与计算机工程系主任Amit Roy－Chowdhury表示，“其中一些层能够捕捉颜色、纹理与渐变。当神经层深度增加时，其会进一步捕捉物体上不同部分的形状，并最终勾勒出目标物体的整体形态。”
    经过训练之后，神经网络将为每张人脸创建一种精简的数学表示。该表示可以与其它人脸的表示进行快速比较，从而由人脸识别系统判断进入办公室的家伙到底在不在拥有授权的员工名单内。而如果出现的人与警察逮捕记录信息匹配，那么系统即可针对这位潜在的盗窃犯发出警报。
    为了更好地工作，人脸识别系统需要获得光照良好且效果清晰的人脸图像，用以为神经网络提供详细、准确的数据。正因为如此，护照照片才要求必须光照均匀、背景简单、表情自然且拍摄对象必须正面朝向相机。施乐公司PARC交互与分析实验室负责人Raj Minhas指出，“只有尽可能确保所有输入内容间的一致性，分析工作才会变得更为轻松。”
    
    
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