从谷歌、Facebook到BAT，从社保领取到校园门禁， 人脸识别 将成为一把便捷的“万能钥匙”。但行业内关于 人脸识别 准确性、 安全 性、隐私性的辩论，也从未停止。
“ 人脸识别 技术被高估了。”运营超过7年的 人脸识别 技术公司骏聿 科技 创始人袁存鼎对《每日经济新闻》记者表示，现在的精准度还达不到100%，对相似度高的脸容易出现识别误差。“在 人脸识别 系统中，很有可能你的表姐比你更像你。”
袁存鼎还表示， 人脸识别 技术公司在建设人脸数据库的时候，如何获取相关授权，也是一个绕不开的问题。
刷脸“双刃剑”
随着 人脸识别 向基础金融领域的渗透，这项存在了10多年生物识别技术突然被开启了巨大的想象空间。
然而，与每一样疾行的科学技术一样，在给人带来便利的同时，其意想不到的潜在威胁也让人害怕。在美国， 人脸识别 的技术带来的隐患曾让Facebook、谷歌等多家 科技 巨头引火上身。
此前，谷歌曾研发出一个能够装在智能手机上的街景软件。当这个软件扫描街景时，也可将路过的行人面部信息采集，从而引发公众极大的不满。随后，该款谷歌软件被迫做出修订，对人脸信息打马赛克。
事实上，排除 安全 隐患不说，“人脸刷一切”作用似乎被夸大了许多。曾在 人脸识别 领域沉浮7年的袁存鼎对记者坦言，该公司的主营业务之一是为公安系统提供 人脸识别 算法 和软件。理论上，通过 人脸识别 找犯罪嫌疑人应该一招一个准儿，但实践表明， 人脸识别 没那么“神乎”。原因是 人脸识别 的 算法 还达不到100%的精确。“这个世界上，有和你长得很像的人，当从1000万张人脸图片中搜寻你时，出来的极可能不是你，而是和你长得很像的那个人。 人脸识别 的首位命中率还达不到指纹或虹膜等生物识别技术那么高的准确度。”而且 人脸识别 系统对光线和姿态有比较高的依赖度，在实验室环境里，有用户配合的条件下，能达到比较高的识别水平。“但在无配合场合下，可能会出现识别偏差，出现你的表姐比你更像你的情况。”在袁存鼎看来， 人脸识别 用于支付、验证、安防，似乎是对其商业应用的第一反应，但 人脸识别 手段单独应用于上述领域的“魔力”被高估了。另一方面， 人脸识别 作为辅助手段的商业应用价值却被低估了。比如在支付时，与密码识别一起使用，可大幅提升 安全 强度。总的来说， 人脸识别 的商业应用前景潜力仍然巨大。
脸被“刷走了”你知道吗？
那么从二维人脸过渡到三维人脸，精确度、 安全 性方面能否得到提升？
袁存鼎亦表示，三维人脸能将精度提高一个数量级。但无论对于二维或三维人脸 算法 商而言，通过建立人脸数据库，提升 算法 的准确度，都是非常重要的公司战略。
而建人脸库的脸从哪来？我们的面部信息会被 算法 公司刷去做商用吗？这样的担忧在 人脸识别 技术最发达的美国最先引发。今年6月，美国消费者权益组织退出了长达一年的面部识别技术监管研讨会，原因就在于就“你的脸被刷走要不要你同意？”这一点上与技术方争执不休。
据美国《大西洋月刊》报道，在实际操作中，对于在面部识别之前是否需要征求对方的同意， 科技 公司目前分成了两派。Facebook表示，如果用户不愿被纳入该公司的面部信息数据库，那么需要主动提出。这意味着，这些信息默认将会被纳入数据库。另一方面，微软则表示，在进行面部识别之前，会征求用户的同意。
某 人脸识别 专家向记者分析称，三维库的来源一方面也是从机构买，另一方面，也不排除像人们猜测的那样，从诸如高校之类的客户那里获得授权使用的可能。
上述业内人士认为，随着人们对隐私意识的提升，无论如何， 人脸识别 授权这个看似“很超前”的讨论环节，都将成为 人脸识别 算法 商们无法回避的话题。
