商汤科技杨帆：人脸识别的安全等级已超银行密码

这里面从技术角度我们今天能够把人工智能至少在金融刷脸做到的精度，我说出来各位觉得非常可怕，甚至我自己一年前我们公司的研究的同志们在一年前他们也不觉得他们能够达到今天的水平。这里面有两个指标，一般做刷脸，我本人刷脸有多大的概率会刷不过，意味着这个东西有多好用，一般现在行业会把这个比例控制在5%，大概刷20次有一次不过，这样的一个情况认为它还算好用，不到99%是因为这个指标太高对另外一个有影响。会尽量的压低另一个指标，就是误识率，今天可以达到非常可怕的数字，一千万分之一，是七位银行数字密码，其实已经超过不管现在手机的4位验证码银行的6位密码，安全等级已经超过了。但是其实大家会看刷脸识别有各种各样的问题，很重要的一点我们真正的把一些新的技术应用到产业落地的时候你会发现那个犯罪分子不会这么傻，不会用它的脸试你的脸，往往用你的照片、视频进行刷脸。

这是我们线上数据真实看到的，来自于犯罪分子的，有PS换脸，有3D的模型或者视频的工具，非常多这样的工具导致你的使用很差。

但是我们最终怎么去解决它呢？让我来讲，最好最优的解法仍然是依靠你的技术优势，我个人的经历，我在微软做产品转化，懂一点技术的产品经理，我并不是完全做算法研究的，那个年代在深入学习和增强学习现在这一波新的技术出来之前，我们做一些技术创新，你会发现研究人员技术人员往往对这些问题真的无能为力，它的很多机器学习算法是他的脑子想出来的，面对真实世界复杂维度的很难给这个问题一个及格的答案，最终工程人员产品人员用各种各样的牺牲代价来解决。但是在今天我们对这个问题能够有一个更加好的答案，是什么？当我们拥有更加强大的武器，我们可以用技术快速的解决，这是我们线上实际的。这个蓝的就是被攻击最狠的客户，这是去年2015年11月15号到今年年初两个月，当时人均的访问量在一百万左右，蓝色是人均访问量，黄色的线是我们当时最终在线上补充到的攻击的数量，而灰色的线是我们通过深度学习的算法和数据快速迭代，在一天上线一个新模型。正是因为有了深度学习的武器才能够在非常短的时间进行快速的迭代，最终把这样的一个非法的攻击扼杀掉。这个东西最终会对我的商业行为带来非常大的，我不需要跟他讲一千万分之一的，只要给他这两张PPT。当我们有更加通用化的技术的时候我们能够更加好的解决这个问题。

这是我们给小米做的网络相册，我们给华为做的物体的分类相册，跟去年的谷歌photo跟苹果7出的智能相册一样。包括今年会给oppo和vivo提供此类的功能，这里还会有娱乐化的应用。这里稍微花点时间讲点故事，小米相册，我给它提供的更多的底层的平台，包括对于人脸和产品，但是一个好的产品经理玩出的非常漂亮，你的手机当你装相册打开这个功能你的手机会自动换屏保，但是保证每次都是你们家小孩的照片，而且都是不同年龄、场景、表情而且都是很清晰的，当我把所有的基础能力提供给小米，他会通过人像聚类找到相册中10岁以下小孩的照片，聚类，分析出你家的小孩。如果是一半一半，要么二胎，可能有其它人是很少见的。但是通过这样的方法，我可以非常简单的毫无技术关联的逻辑产生出这样的产品，我通过我知道哪个小孩的不同的表情，我知道他不同的时候的状态，知道室内室外的环境通过这样简单的属性分类最后进行一个筛选，然后在父母每次打开手机屏保的时候帮你换一张全新不一样的照片给你。当技术手段更加丰富的时候，我们很重要的是想如何更好的解决产业中存在的问题。

（编辑：网站开发网_安阳站长网）

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