“刷脸”时代不怕整容脸,阿里巴巴这项技术入选全球十大突破技术

2017-02-23 16:15:46来源:威易网作者:

随着线上支付的不断普及,相关的人脸识别等技术正在中国不断进步。近日,麻省理工科技评论评出全球十大突破技术,其中由阿里巴巴主导的“刷脸支付”入选,同时入选的还有“强化学习”技术。

随着线上支付的不断普及,相关的人脸识别等技术正在中国不断进步。近日,麻省理工科技评论评出全球十大突破技术,其中由阿里巴巴主导的“刷脸支付”入选,同时入选的还有“强化学习”技术。

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毫无疑问,人脸识别正在为包括支付在内的场景提供更多的便利性,但基于安全性等考虑,这一技术还存在不少争议。

作为最特别的生物密码,人脸还面临着双胞胎、过度化妆、整容等带来的复杂问题,系统是否能正确地做出判断,以保障数据安全和用户隐私,也成为各大技术公司致力突破的难题。

《麻省理工科技评论》认为,作为全世界首批上线人脸识别技术的国家,中国的人脸识别技术精度已经达到金融交易的级别,刷脸支付进入成熟期。

据专家介绍,人脸识别的金融领域要求即人脸识别实现1:1验证,而更高要求的安防领域应用则是1:N要求,即除了验证你是你本人外,还需同时在N的库里逆向筛选和识别,识别出特定的人。

国民级应用支付宝早在2015年时,就开始引用人脸识别技术用于用户登录、实名认证、找回密码、支付风险校验等场景,目前拥有1.2亿用户使用。

蚂蚁金服安全智能部总监陈继东曾向媒体表示,生物识别智能进入商用,尤其是金融领域,有必要运用多种生物特征交叉比对验证,即除了人脸识别,还要综合运用指纹识别,声纹识别、眼纹识别等多因子生物特征,更安全地服务用户。

目前,经常被运用于人脸识别过程中的“眨眨眼”、“张张口”正是以活体检测的方式来提高验证准确度。

相对于普通人更熟悉的“刷脸支付”,另一项入选的“强化学习”技术显得更有门槛。事实上,一度成为舆论热点的AlphaGo正是“强化学习”的表现实例。“强化学习”指的正是计算机在没有明确指导的情况下像人一样自主学习。

作为阿里巴巴技术实力的输出窗口,阿里云正在引领阿里巴巴在“强化学习”上的发展。举例来说,在交通领域,阿里云人工智能ET正在帮助杭州管理城市交通,并已成功提高试点路段同行车辆的11%通行速度。在智能制造领域,全球最大的光伏制造商协鑫也正在采用阿里云ET来提高光伏生产良品率,从数千个复杂、相互牵制的生产参数中定位到影响良品率的60个关键因子。

阿里巴巴主要的人工智能研究机构阿里云iDST还在通过前瞻性研究来确定阿里在未来数十年的领先地位。

此次由麻省理工学院评选的2017全球十大突破技术的完整名单如下:

  • 1.强化学习(Reinforcement Learning)
  • 2.自动驾驶货车(Self-Driving Trucks)
  • 3.太阳能光伏电池(Hot Solar Cells)
  • 4.刷脸支付(Paying with Your Face)
  • 5. 360度自拍(The 360-Degree Selfie)
  • 6.基因疗法2.0(Gene Therapy 2.0)
  • 7.细胞图谱(The Cell Atlas)
  • 8.实用型量子计算机(Practical Quantum Computers)
  • 9.治愈瘫痪(Reversing Paralysis)
  • 10.僵尸物联网(Botnets of Things)

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