陳繼東大數據

A. 螞蟻金服刷臉支付為何上榜《MIT科技評論》全球十大突破性技術

2016年雲棲大會上，螞蟻金服展區開張了一家「未來咖啡館」，客人對著攝像頭刷刷臉，就能完成支付。據悉，刷臉支付很快就將落地真實場景。

在人臉識別研究領域，一批傑出的華人研究學者是推動技術不斷發展的重要力量，可以說在世界范圍內，中國的人臉識別技術不管是技術還是應用都處於領先地位。刷臉支付由螞蟻金服與中國人臉識別技術公司Face++合作研發，在人臉識別核心比對演算法的基礎上，螞蟻金服開發了具有專利的活體檢測技術，並結合其基於金融雲的風控防攻擊安全策略等多個維度的核心技術，能夠提供金融級的准確度和安全性。

您可以聊聊這幾年螞蟻金服在人臉識別領域的投入和發展嗎？在整個人臉識別領域中，處於什麼樣的位置？

螞蟻金服幾年前就開始在人臉識別領域投入資金和人才，同時也在其他生物特徵識別技術研發方面有持續投入，生物識別技術已成為螞蟻金服技術體系和安全風控體系中的重要組成部分。螞蟻金服從2015年開始將人臉識別技術應用於支付寶用戶登錄、實名認證、找回密碼、支付風險校驗等場景，迄今已有超過1.5億用戶使用，據我們所知，這是目前國內外用戶量和訪問量最大的人臉識別系統，更是在金融領域全球范圍內第一家大規模商用的在線系統。

螞蟻金服的人臉識別技術

人臉識別常用的演算法模型您能不能簡單介紹一下？螞蟻金服又採用了什麼樣的演算法策略呢？

通常大家說的人臉識別是指人臉比對演算法，又分為1:1比對（verification）和1:N識別（identification），其演算法核心是讓機器自動判斷不同人臉圖片之間的相似度。人臉識別系統的研究始於20世紀60年代，80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，在這一技術發展過程中涉及到的演算法模型既有基於人臉局部特徵點的識別模型，也有基於全局特徵變換或幾何特徵的識別模型，還有基於2D或3D模板建模的識別模型。目前人臉識別技術已經全面轉向了基於卷積神經網路（CNN）的識別模型。

除了識別模型的准確性之外，人臉識別還有一個重要環節就是活體檢測，也就是確保機器要識別的人臉圖片是來自一個活體人臉，而不是照片、視頻或面具等偽造的人臉，因此活體檢測技術也是人臉識別成功應用的關鍵。活體檢測涉及的演算法也非常多，同時又與感測器技術關系非常緊密，比如指紋識別可以通過電容/電感感測器檢測活體，虹膜識別可以通過紅外攝像頭檢測活體。由於紅外攝像頭在在智能手機上的普及率還很低，目前活體人臉檢測技術主要依賴一系列軟體演算法，包括基於動作交互的識別模型，以及基於圖像分析的識別模型等。

螞蟻金服在人臉識別和活體檢測兩方面都在同步推進，也同時在研發如眼紋識別和聲紋識別等用於增強人臉識別的多因子生物特徵識別技術。此外還基於大數據分析技術研發基於用戶行為和不同場景的智能識別模型，從而形成一整套完備的身份識別解決方案

您能介紹下支付寶刷臉支付服務的人臉識別請求並發量峰值能達到多大？單日請求數能到什麼數量級？螞蟻金服又是使用什麼樣的技術架構做業務支撐的呢？

金融級人臉識別的技術要求和難點，我們總結以下幾點：

1. 高安全性：人臉活體檢測技術（防止照片偽造、視頻、面具以及專業軟體工具等攻擊）

2. 高准確率：極低誤識率下（<0.001%）的高識別通過率（90%以上）

3. 高可用性：海量並發人臉比對服務（tps="">1000）

4. 高實時性：人臉比對結果實時返回（響應時間<100ms）

支付寶的人臉識別，除了達到金融級的准確度和安全級別外，還需要極高的穩定性、可靠性和極低的實時響應。我們基於螞蟻金融雲的基礎架構，實現了高可用、動態擴展的服務框架體系，來保證刷臉服務能夠滿足雙十一、新春紅包等高並發峰值要求。

螞蟻金服是如何做數據迴流的可以跟我們介紹一下嗎？

數據迴流確實是改進演算法識別精度以及提高產品用戶體驗的有效手段，我們在嚴格遵守螞蟻金服數據安全和隱私保護等相關規范的前提下，通過記錄用戶刷臉過程中的一些關鍵參數信息（如光照、距離、角度、時長等）來驗證和分析人臉識別在各種真實環境下的魯棒性，再基於這種實際場景下的分析結果進一步對演算法和產品進行針對性改進，做到完全數據驅動的產品開發和優化閉環。

人臉識別的難點所在

能否介紹一下螞蟻金服的人臉識別底庫數據量級，單次從人臉檢測到返回比對結果的耗時，以及人臉識別的准確率？准確率的適用范圍？准確率是只針對漢族而言，還是所有種族（少數民族、白人、黑人）？在不同種族的人臉識別范疇，是否有什麼難點？如何解決？

螞蟻金服刷臉服務目前只針對中國大陸公民的支付寶實名用戶。截止到目前，支付寶全部4.5億實名用戶中已經有三分之一使用過刷臉服務登錄賬戶，實名認證，找回密碼，或者在高風險交易中進行身份驗證。人臉識別全流程（以刷臉登錄為例）的通過率在95%以上（其中沒通過的用戶中還包括很大比例的主動退出）。不同種族的人臉具有更大的多樣性，會給人臉識別系統的准確性帶來挑戰，但是目前基於深度學習的識別模型已具備處理海量數據的可能，如果能不斷對不同種族的人臉數據持續訓練和學習，這一問題也能很好的解決。

您能分別談一談人臉檢測、活體檢測、圖像脫敏、人臉比對這幾個方面當下的發展和難點么？對於配戴眼鏡、口罩、面具，或者手持照片、視頻刷臉的行為，如何處理？

人臉檢測：人臉檢測演算法是目前最成熟的人臉識別技術分支，准確性和輕量化都已滿足商用，除了能作為後台服務使用，也廣泛應用在智能手機、數碼相機等前端設備上。目前的挑戰是低光照環境以及大角度側臉條件下的人臉檢測。

活體檢測：活體檢測技術在過去幾年也有很大發展，已經能解決絕大部分照片和視頻攻擊，但活體攻擊手段也在不斷演進，特別是各種人臉相關建模軟體合成或變換的人臉越來越逼真。人臉活體檢測技術將是持續攻防和不斷改進的過程。

圖像脫敏：圖像脫敏會帶來信息損失，與提高人臉識別精度形成矛盾，螞蟻金服研發了一套獨特的單向變換脫敏技術，能夠比較好的解決這個問題。目前學術上這方面的成果不多。

人臉比對：目前機器的識別能力已經超過人眼，但是低光照、誇張表情、重度化妝和整容、年齡老化、雙胞胎仍然是人臉比對需要持續解決的問題，隨著數據的不斷累積和訓練，性能也在不斷提升。

挑戰

您能談談目前人臉識別領域面臨的最大挑戰是什麼嗎？能否從人臉識別的演算法和工程兩個角度聊一聊各自的挑戰？

演算法方面仍然要不斷提高人臉識別和活體檢測的准確性，識別的難題上面已經提及，活體檢測需要防範不斷演進和出現的新型攻擊方式。

工程方面的挑戰主要在用戶體驗和系統的穩定性及可靠性，不斷降低用戶的使用門檻的同時保證極致的刷臉體驗，涉及交互文案、設備兼容、演算法加速、參數自適應等多方面。由於人臉識別核心是圖像特徵提取及比對，這是CPU密集型的計算應用，面對支付寶上億用戶的身份驗證需求，特別是在雙十一、新春紅包等高並發峰值的情況下如何保證刷臉服務的性能和高可用性是系統方面的挑戰。

螞蟻金服人臉識別產品從2015年7月正式上線，在此之前做的都是小規模的測試，進行快速產品優化和迭代。我們發現，真實場景是十分復雜的，用戶會在室內和室外，白天和晚上各種光線，不同角度和姿勢下使用刷臉，有的是躺在床上刷臉，有的甚至在敷面膜的時候刷臉，如何解決各種復雜真實環境中的刷臉體驗，尤其是用戶達到億級規模的時候，保證普通用戶能夠便捷的通過是很大的挑戰。這不單單是演算法問題，更是涉及從產品、交互、用戶體驗、環境參數適配，安全策略，高並發系統架構等一系列問題，這是一個系統工程。經過一年多的產品優化，現在能保證在各種復雜的環境下仍有不錯的刷臉體驗和安全性。

未來目標

您可以聊一下人臉識別在刷臉支付之外，未來還可能應用在哪些地方嗎？

身份驗證已經變成了互聯網金融的基礎設施，甚至是整個互聯網+的基礎設施。基於人臉識別的身份驗證方式可以在數字世界中更好的證明「你是你」，提升便捷性和安全性。另外信用體系是整個社會的基礎服務，而身份識別和身份驗證又是信用體系的基礎，所有的信貸類服務的核心基礎就是要知道個人的信用等級，當然其前提還是要證明「你是你」，否則評價出來的信用等級也有可能變成別人的了。除了信用和金融的應用，安全領域也是人臉識別的重要應用，全國多個城市火車站上線了人臉識別驗票、北京機場刷臉出關。

螞蟻金服未來幾年在人臉識別領域希望達到的階段和目標可以介紹一下嗎？

首先在技術上不斷保持世界領先地位，驅動各個業務場景更深層次的應用，形成AI驅動、數據驅動的良性循環，同時不僅僅應用在中國，也隨著螞蟻金服國際化的推進，將人臉識別技術應用到全球，為世界上更多的用戶提供既安全又便利的刷臉產品和服務。

您怎麼看待整個人臉識別行業未來幾年的發展？

人臉識別行業目前整體上還只是起步階段，如前面講的，要應用到各行各業和各個用戶群體，還有很長的路要走，不管是國際還是國內，還沒針對人臉識別的行業標准，目前的人臉識別相關產品使用上還具備一定門檻，沒有達到普適性的程度。但是隨著技術的持續投入，產業環境的不斷成熟，以及相關標准不斷出台，相信未來幾年會迎來人臉識別行業應用真正的爆發期。

寄語

對於想轉行人臉識別的新人，您有什麼建議？是否門檻太高，很難切入？

人臉識別是一個系統工程，除了演算法本身，產品、交互、工程都需要深入研究和探索，從演算法到線上服務再到用戶體驗，從實驗室性能到實際場景系統性能，仍然有很多挑戰性問題需要解決，在各個環節都有很多可以切入的點，重要的在於是否真正解決了用戶的問題。

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資源鏈接：

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書名：即將到來的場景時代

作者：羅伯特•斯考伯

譯者：趙乾坤 周寶曜

豆瓣評分：6.1

出版社：北京聯合出版公司

出版年份：2014-5-1

頁數：248

內容簡介：

科技大神、全球科技創新領域最知名記者 羅伯特·斯考伯：「技術越了解你，就會為你提供越多好處！」

互聯網的炒作點一個一個不停出現，大數據、3D列印、O2O等，無不宣揚要顛覆商業模式。但是，互聯網進入移動時代，接下來到底會發生什麼？移動互聯網時代真正帶來哪些改變？這具體會怎樣影響我們每一個人的生活？商業真的會被顛覆？目前為止沒有一本書給出答案。

《即將到來的場景時代》不是就一個炒作點大加談論。作者抽取場景時代的五種技術力量：大數據、移動設備、社交媒體、感測器和定位系統，關注他們的聯動效應，並展示了未來25年互聯網將進入的新時代——場景時代。

在這個新時代里，作者以圖景的方式將每一種可能的改變一一呈現在讀者眼前，讓每一個人有身臨其境的感覺。他告訴了我們：商業會怎樣，大大小小的企業要如何應對改變；每個人的生活面臨什麼變化，作為消費者、患者、觀眾或旅行者，你都會面臨哪些改變。

在未來25年，情景時代即將到來。"

【編輯推薦】：

"1.科技新趨勢是人們關注的焦點，本書所寫場景時代，揭示未來25年，影響每個人商業生活的科技趨勢。

本書內容為最新趨勢。大數據時代後，下一個科技趨勢就是場景時代！科幻小說中的場景，逐漸成為現實！

互聯網爭奪的是流量和入口，而移動互聯網時代爭奪的是場景，未來競爭的核心是場景！了解場景，就站在了風口上！誰能占據場景，就能贏得未來！

（微信+嘀嘀打車）VS（支付寶+快的打車），馬化騰、馬雲爭搶用戶支付場景

騰訊收購大眾點評網：進入生活消費場景

騰訊入股京東：攜手進入移動場景

瀏覽器大戰，爭奪的還是場景！

2.本書構建了用戶場景是移動互聯網時代的核心，產品經理、項目經理做產品研發、產品營銷的出發點，都是場景。他們需要這樣的一本書。

結合移動設備、社交網路、數據處理、感測器、與定位

系統這五個方向，許多創意就會接地氣，不再天馬行空，並漸漸發現一些實用的創意。

3.專業人士高度評價，誠懇推薦

王求樂，賽富投資基金執行董事

徐釗，速8酒店集團（中國）高級副總裁

蔡學鏞，中國平安集團首席互聯網架構師

沈強，微軟創投駐企CTO

陳繼東，支付寶資深數據專家

孫宇熙，EMC中國研究院總監"

【媒體評論】：

"場景時代的大門已經開啟，未來每個產業都會受到場景時代的影響……許多創意就會接地氣，不再天馬行空，並漸漸發現一些使用的創意

——中國平安集團首席互聯網架構師 蔡學鏞

這個世界上沒有誰能比羅伯特·斯考伯和謝爾·伊斯雷爾更有資格來解釋「場景」會如何徹底改變我們對技術和社交媒體的認識。

——蓋伊·川崎 原蘋果首席宣傳官、摩托羅拉特別顧問

如果你認為電影《少數派報告》講述的是未來世界，那就等著看會發生些什麼吧。正如他們對社交媒體的預測一樣，斯考伯和伊斯雷爾了解場景——這一技術新浪潮的動力。你需要處在這一浪潮的頂端來從中獲得利益最大化，並緩解固有的隱私權問題。本書可以使你處在技術浪潮的前沿。

——蒂姆·費里斯 天使投資人、The 4-Hour Workweek作者

在這個永遠在線的社會里，場景為王……伊斯雷爾和斯考伯通過對技術界最具顛覆性潮流的大量場景化分析，使我們對未來圖景和我們的角色有所了解。

——布雷恩·索利斯 What』s the Future of Business作者

我們已經走出了「唾手可得的信息時代」。在即將到來的場景時代，你甚至可以不使用手指來進行操作。軟體知道你的需求以及何時你會有這樣的需求。電腦運算不再是一項功能，而是成為了有價值的人類助手，能夠預測你的需求並做好准備。伊斯雷爾和斯考伯對這一新世界的前期發展描述得很到位。

——維克·岡多特拉 谷歌高級副總裁

在過去的七年時間里，我們試著理解什麼是數字、移動和社交世界以及我們改如何應對。但直到現在，只有伊斯雷爾和斯考伯能夠解釋這一切的原因。或許內容為王，但場景才是王國。

——斯科特·蒙蒂 福特汽車全球數字通信負責人"

作者簡介：

羅伯特·斯考伯

科技大神、全球科技創新領域最知名記者、美國最多人閱讀的企業博客作者。采訪過幾千名技術公司的高管，在社交媒體上有幾百萬的粉絲。

前微軟的佈道師，之前在微軟的時候是全球最知名的博客作者之一。在2000年開始利用新興的博客的趨勢。他對微軟首席執行官史蒂夫·鮑爾默說，他要給微軟戴上一個「人臉」，鮑爾默採納了他的意見。微軟允許他自由發表對微軟的看法。他的博客對於改善微軟的形象發揮了很大的作用。

謝爾·伊斯雷爾

資深技術顧問。 目前是財富，道瓊斯，商業周刊等的專欄作家。

C. 刷臉支付的原理是什麼

人臉識別是一種基於人的相貌特徵信息進行身份認證的生物特徵識別技術，技術的最大特徵是能避免個人信息泄露，並採用非接觸的方式進行識別。人臉識別與指紋識別、掌紋識別、視網膜識別、骨骼識別、心跳識別等都屬於人體生物特徵識別技術，都是隨著光電技術、微計算機技術、圖像處理技術與模式識別等技術的快速發展應運而生的。可以快捷、精準、衛生地進行身份認定;具有不可復制性，即使做了整容手術，該技術也能從幾百項臉部特徵中找出「原來的你」。人臉識別系統在世界上的應用已經相當廣泛。在中國就已廣泛的應用於公安、安全、海關、金融、軍隊、機場、邊防口岸、安防等多個重要行業及領域，以及智能門禁、門鎖、考勤、手機、數碼相機、智能玩具等民用市場。
刷臉"支付流程
結賬時，消費者只需在收銀檯面對POS機屏幕上的攝像頭，系統自動拍照，掃描消費者面部，再把圖像與資料庫中的存儲信息進行對比。消費者面部信息同時與支付系統相關聯。輸入手機號碼完成支付。
據陳繼東介紹，目前支付寶已經完成「刷臉支付」從實驗室到商用的最後一步。如果只是實驗室場景，其實僅靠刷臉就完成支付。之所以需要輸入手機號做二次驗證，是為了大規模商用做准備。
螞蟻金服相關負責人表示，輸入手機號，一方面是確認使用者的支付意願，另一方面也可以增強支付的安全性。後續，隨著用戶對刷臉支付認知度的逐步提高，支付寶會提供更方便的手段讓消費者更快完成支付。
未來手機和人臉將成為刷臉的必備兩個核心要素，當然對於小范圍特定人群，如按區域劃分提供的服務，以後可能真的「帶個臉」就夠了，相信刷臉的場景會越來越精細化。刷臉支付的過程非常的簡單，你不需要帶錢包、信用卡或手機，支付時只需要自己面對刷臉支付pos機屏幕上的攝像頭，刷臉支付系統會自動將消費者面部信息與個人賬戶相關聯，整個交易過程十分便捷。