“刷脸”办事
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“ 刷脸 办政务真的很方便，足不出户，只要10秒，就能查询到公司到底给我缴纳了多少税款。要是更多政务服务能 刷脸 解决，省时又省事，就更好了。”家住南京的段女士，初次体验后兴奋地说。8月8日，江苏省地税局支付宝“刷脸”查个税服务在全省上线。支付宝母公司蚂蚁金服相关负责人说，目前，全国已有40个城市开通了“刷脸”办理政务服务。上线近3个月，超过875万用户体验尝鲜，坐在家里靠“刷脸”完成政务办理。“刷脸”实现快速认证什么是“刷脸”办政务？蚂蚁金服相关负责人表示，它是指依靠生物人脸识别技术，借助“刷脸”动作实现用户身份认证，而不用记忆和输入账号密码，也不用亲自跑腿，就能在网络上办理政务服务。目前，“刷脸”办政务服务覆盖了个人缴税查询、社保查询、公积金查询和交通缴纳罚款等方面。过去，人们查个税需到相关税务部门办理，工作人员要先查验办理者的身份证，肉眼比对“证明你是你”，防止有人冒名顶替，手续繁琐。或者，进入税务机构服务网站，先输入账户和密码完成登录，才能办理相关业务。现在，人们只需轻轻一点支付宝，在搜索框输入“刷脸”，系统会根据定位情况自动推荐所在城市已经开通的“刷脸”业务，个人在确认本人身份信息，并同意“多因子人脸认证”选项后，通过屏幕中央的摄像界面，对着手机屏幕“眨眨眼”，即可完成身份认证，随后轻松进入个税查询系统。“刷脸”办政务省时省力“刷脸”办政务让人“少跑腿”，尤其是在炎炎夏日，颇受青睐。7月25日杭州最高温逼近41 ，据蚂蚁金服方面统计，当天“刷脸”办政务人数接近40万。杭州的宁女士说：“以前需要查询社保等需跑到 市民之家 排队办理。现在 刷脸 快速便捷，不出门就能随时查看。”浙江省地税局有关负责人称，“未来会有更多的 大窗口 变成 小屏幕 。尽可能让纳税人一次都不要跑就可以把相关税款，包括社保费一次性缴清，可以足不出户办理所有的缴税缴费事项。”加快推进“互联网+政务服务”，是深化简政放权、放管结合、优化服务改革的重要内容。基于“生物识别技术”的“刷脸”服务，因高效省时，还被用于多个领域。2017年春运期间，北京、上海等多地火车站启用“刷脸”进站服务，有效缓解旅客出行压力。4月1日起，广州市人社局推出“刷脸”认证养老金资格服务，该市社会化管理退休人员不必亲自到退管部门办理认证手续，通过手机“刷脸”即可完成。6月，武汉市公安局推出“电子身份证”，拟推广“刷脸”实名实人身份认证服务。这些“刷脸”政务服务推出的背后是简政放权在各地的持续发力，而“人脸识别”等科技的运用，使服务老百姓的通道，从传统的办事窗口变成了一块小小的手机屏幕。“刷脸”安全达金融级
在确保安全性方面，蚂蚁金服表示，“刷脸”认证背后，是一整套的芝麻信用实人认证过程。蚂蚁金服的技术专家表示，“目前人脸识别技术已达到金融级的准确度和安全性。这种技术目前处在行业内领先的金融级安全性，能够防控绝大多数已知攻击，并具有动态防控能力。发型、常规妆容、胖瘦变化、老化等都可以被准确识别出来。”目前，越来越多的城市正在尝试在政务服务中接入这一应用。蚂蚁金服方面表示，“刷脸”办事接下来有望在全国范围内逐步推广。
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本文来源：人民网-人民日报海外版
责任编辑：王晓易_NE0011
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担心“刷脸”不安全？业界告诉您真实情况
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（原标题：担心“刷脸”不安全？业界告诉您真实情况）
某商场“无人店”正式营业，一位消费者正在“刷脸支付”。（新华社图片）
新华社北京9月15日电（张源培 刘枫铃）“如果我的脸被打肿了怎么办？”“卸妆了我的手机还能认识我吗？”
近日，苹果公司新推出的iPhone X手机采用人脸识别解锁技术引起了网友的热烈讨论。
商汤科技联合创始人、主任工程师徐持衡14日在接受新华社记者采访时介绍，人脸识别技术最重要的着力点在于改善交互，增加消费者的体验，让生活更加便捷。
商汤科技联合创始人徐持衡在新华社科技周上讲话。（新华社图片）
他表示，很理解目前民众对于该项技术安全性能的质疑，尤其是当这项技术运用到与居民个人身份财产相关的领域。“目前苹果公司推出的这款手机宣称识别误判率低于百万分之一，这相当于输入6位数的密码。如果能够达到低于亿分之一的误判率，就相当于8位数字密码的安全性。”
9月12日，在美国加州丘珀蒂诺市举行的苹果新产品发布会上，苹果公司首席执行官蒂姆·库克介绍新推出的苹果手机iPhone X。新华社发。
针对未来可能出现的恶意利用居民图像或者视频进行犯罪的行为，他认为，目前的活体检测技术已经日趋成熟，很多科技公司包括商汤科技，在提高生物特征识别技术上都投入了较大的研发力度，可以有效防范犯罪行为。
“当然如果是较大的面部改动例如整容，可能需要重新录入面部信息，大部分情况下对活体人脸的检测已经达到很高的准确率了。”徐持衡补充道。
人脸识别技术只是目前人工智能技术领域中专用感知技术的一项。除了在生活中的支付与拍照等运用，目前这项识别技术已经推广到安防、公安部门。
9月12日，在美国加州丘珀蒂诺市的苹果公司新总部，一名男子在新品发布会后拍摄苹果手机iPhone X。新华社发
人工智能是我国大力发展的重点技术之一，今年国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中提出，到2030年，我国的人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
“人工智能里，我国在算法、芯片和应用等方面保持着相当的创新能力。感知智能即识别技术在我国发展很好，而认知智能中的自主学习，语义理解、无人驾驶等还有所欠缺，需要大力发展，可谓任重道远。”中科院自动化所特聘研究员陶建华日前在一次交流会上表示。
他认为，未来人工智能还有很长的路要走，而我国占据着发展人工智能的天时、地利、人和。我国互联网用户数量庞大，宽带、移动互联网、物联网等基础条件日趋成熟，且国家政策大力支持。未来人工智能将与医疗健康、生物认证、国家安全和人机交互等多个领域结合，发展前景十分广阔。
(原标题：担心“刷脸”不安全？业界告诉您真实情况)
本文来源：新华社新媒体专线
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大街上扫码注册还得“刷脸”为小礼品“扫一扫”靠谱不？
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　　18日，长春市民张女士跟老公一起去看电影，看见有一群人正在争相扫码得礼品，自己也扫了码，并按要求下载了一款手机软件并注册。然而，过后回想起来这个过程，她却有些担心：不是简单的扫码关注就行的，我提供了身份证号、还“刷了脸”！个人信息会不会被泄露啊？　　朋友圈发来提醒
有人骗你身份证号贷款
“公安厅朋友紧急提醒：最新诈骗已经出现。”近期，一条关于有诈骗团伙骗取市民个人信息开设借贷宝账户贷款的消息在朋友圈流传。
提醒信息是这样的：“红旗街桂林路现在有几伙骗子！让你用手机扫一扫！进入页面关注后下载借贷宝，然后实名认证，再录个点头的视频，可以领一壶油或者一个充电宝，或是给20元现金和辉山奶一箱，或送玩具或送自拍杆，大马路四道街也有，扫码下载后赠送一个暖手宝或一兜膨化食品，他们会用你身份证开了个账号是借贷宝账号，用你的身份证号码贷款呢，请各位快速转发，切勿受骗。我昨天差点上当受骗，看电影，说是扫完了送爆米花和可乐！”
“扫了码”“刷了脸”
她有些后怕
18日晚上，张女士的微信收到了上述朋友转发的提醒信息，联想到不久前自己也如上述提醒里所描述的那样“扫了码”、“刷了脸”，张女士有些后怕。
“我当时跟老公一起去看电影，有一群人就在影院附近推广他们的一款App，说扫码注册送可乐和爆米花。我见很多人都在那儿扫，平时这种扫码送礼品的也挺多的，也拿出手机扫了码。”张女士告诉记者，当时听对方介绍说是一款熟人之间借贷的平台，扫码、手机下载App后，成功注册就能获得可乐和爆米花券。
关键是注册的过程，需要输入实名注册，输入姓名、身份证号，而且还得完成一项“肖像认证”。“有一个环节，对着手机，按照手机下方给出的提示，完成点头、摇头、张嘴巴、眨眼睛这些动作。”张女士说，每个步骤，手机上都会收到“借贷宝”发来的提示。比如：“验证码×××，您正在注册借贷宝账户，请勿将验证码告诉他人。”“恭喜你完成借贷宝的肖像认证……”
“当时没觉得有什么特别的问题，后来收到朋友转发的提醒信息，觉得自己是不是上当了？万一我点头的视频被‘嫁接’到‘你愿意办卡吗’、‘你本人愿意贷款100万吗’这样的问题后面，该咋办呢？”张女士表示，她虽然知道自己注册的是个贷款平台，但近期根本没有贷款的打算，下载到手机上的App当天就删掉了，自己可不想因此留下啥安全隐患。
没发布过此类提醒
针对近日微信朋友圈里流传的“公安厅朋友紧急提醒”，19日，新文化记者咨询了省公安厅的几个相关部门，对方均表示没有发布过。
对于扫码注册需要提供身份证号、并且“刷脸”进行肖像验证这种做法是否会涉及到诈骗问题，警方表示，不排除有不法分子钻空子，不过目前暂未接到过有受害人报案。
借贷宝回应：
百万奖金追查造谣者
19日，新文化记者致电借贷宝客服，对于近期流传的“诈骗提醒”，对方工作人员表示，通过一些奖励措施邀请更多人关注、注册，“是在法律允许范围内的”，所谓的诈骗是“遭到了诋毁”，目前已报案。此外，记者在借贷宝官网上也看到了一则针对此事的声明。该声明中称被谣言污蔑诽谤，将拿出百万奖金追查造谣者。
对于提交身份证号、“刷脸”注册是否会遭个人信息泄露的问题，借贷宝方面表示，他们采取的是“肖像验证”，只是实名注册时身份验证的程序之一。让用户完成验证的随机指令做出眨眼、点头、摇头等动作主要是为了证明“确有其人”。
警惕这些骗局
现在各种“扫一扫”、“摇一摇”铺天盖地，以下是新文化记者总结的几类微信扫码、“摇一摇”骗术供您参考。
微信添加公众号摇红包，钱不到账。长春市民贾女士通过朋友推荐，添加了一个“发红包”的微信公众号，推荐一个好友可多摇一次红包，关注后，有三次摇红包的机会。虽然每次都有红包，但过去好几天了，钱还没有到账，这才发现是假的。
电话不便接听，租房请加微信。房子只租给女性、电话打不通或是空号、要求微信联系，如果符合以上三条的，虚假租房信息的可能性较大。这种方式并不是直接骗取钱财，而是通过吸引你关注微信号，达到其背后的商业目的。
二维码“藏毒”。诈骗者以商品为诱饵，给你返利或者便宜，再发送商品二维码，实则木马病毒。一旦安装，木马就会截获你的短信，盗取你的银行账号、密码等。
犯罪分子利用微信等交友工具中带有的“摇一摇”等搜索方式，选择目标，通常选择心智不够成熟、社会经验较浅的青少年，以交友为名，以达到骗财甚至骗色的目的。
新文化记者 黄艳丽（来源：新文化报）
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　　出品：科普中国　　制作：北极星创客团队 大连理工计算数学硕士智能算法工程师 桑伯男　　监制：中国科学院计算机网络信息中心　　2016年被被誉为人工智能元年，从人脸识别、语音识别的应用，到如火如荼的围棋人机大战，人工智能正以锐不可当之势进入人类社会，在2017年里进一步渗透进我们生活的方方面面，让每一个都成为人工智能化时代的受益者。　　　　图片来源网络　　随着去年北京地区火车站人脸识别系统的普及，今年5月，南京南站也完成了一个月的人脸识别进站系统测试。不仅是这种场合的身份核验，从部分手机app的照相功能、登录功能，到巴黎ESG商学院即将采用的Nestor教学系统（通过人工智能和面部识别技术来判断学生上课时注意力集中情况）。　　人脸识别技术已然成为我们生活中的一部分，那么这种技术到底是如何运作的呢？下面我们就来了解一下。　　人脸识别到底是什么？　　人脸识别，是视觉模式识别的一个细分问题，也大概是最难解决的一个问题。　　其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。　　我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还暂时还不上的人。　　然而这项看似简单的任务，对机器来说却并不那么容易实现。　　对计算机来讲，一幅图像信息，无论是静态的图片，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像，是一个由个像素点组成矩阵，每个像素点，如果是8bit的rgb格式，则是3个取值在0-255的数。　　　　图片来源网络　　机器需要在这些数据中，找出某一部分数据代表了何种概念：哪一部分数据是水杯，哪一部分是书本，哪一部分是人脸，这是视觉模式识别中的粗分类问题。　　而人脸识别，需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中，区分这个人脸属于谁，这是个细分类问题。　　人脸可以分为多少类呢？　　取决与所处理问题的人脸库大小，人脸库中有多少目标人脸，就需要机器进行相应数量的细分类。如果想要机器认出每个他看到的人，则这世界上有多少人，人脸就可以分为多少类，而这些类别之间的区别是非常细微的。　　由此可见人脸识别问题的难度。遑论这件本就庞大复杂的工程还要受到光照，角度，人脸部的装饰物等各种因素的影响。这也不难解释为什么人脸识别技术目前还没有大量应用在日常生活中，譬如本文的导引所提的一些应用也都还处于初级的试运营阶段。　　人脸检测与人脸识别　　完成人脸识别的工作，要经过几个步骤。　　　　人脸粗识别示意图（来源网络）　　首先计算机需要在图像或视频中找到人脸的位置，这部分工作一般叫做人脸检测。如前所述，这是一种粗分类，具体到人脸检测中，实际上是二分类，计算机只需要判断目标图像是或者不是人脸。　　但由于并不能事先确定人脸的大小和位置，计算机需要以每个可能的人脸大小对全图进行扫描，逐个判断子窗口所截取的图像是否为人脸。而每次扫描过程，子窗口移动的步长可能是几个像素。　　所以我们可以大致想象下，作一张图的人脸检测，计算机需要作多少次二分类判断。　　1v1人脸验证与1vＮ人脸查找　　如果我们使用门卡，计算机可以通过门卡在后台中获取门卡所有者的人脸样本，将其与当前使用门卡人的人脸图像进行对比，以确认当前使用门卡的人与门卡的所有者是否匹配，如此可以避免捡到你门卡的人轻松混入公司。　　这是一种1v1的身份验证，计算机对当前人脸和库存人脸进行一次比对，是对其他验证方式的一种辅助，从而提高身份验证的可靠性。这种应用目前已经大量使用，比如敏感设施的准入，互联网金融领域的远程开户及大额提取的身份验证等。　　　　图片来源网络　　至于我们在无数科幻影片中看到的诸如FBI可以联机查找一个保存了所有通缉犯数据的人脸库，每次他遇到一个人，都会先获取该人的人脸信息，用所获得信息去通缉犯数据库中去逐个比对，如果发现匹配度足够高的，就当场抓捕。　　这是一种1vN的人脸查找。每次人脸识别，计算机要作n次人脸比对，n为待识别库中的人脸模板数。　　如果要求计算机只凭借人脸识别出一个人的身份，这实际上也是一种1vN的人脸查找，其目标人脸库是一个由n个人脸组成的“熟人库”，随着n的增大，准确识别的难度也会增大，一次识别所需要的计算时间也会增加。我们可以考虑一下，一个普通人能对多少个人脸进行准确识别？大概也就在几十个这个数量级上吧。而目前最好的人脸识别技术实际上已经超过了这个水平。　　可见，人脸识别其实是一项十分庞大复杂的技术，普及较慢在所难免，我们前文提到的火车进站人脸识别系统，目前还会因车票二维码模糊、乘客戴眼镜或化妆等问题无法识别，因此还在改进之中。不过，现在的刷脸考勤、刷脸支付等都是这项技术的应用，我们也希望在人工智能化大时代中，能有越来越多这样的便捷化个性化技术造福人类。　　　　“科普中国”是中国科协携同社会各方利用信息化手段开展科学传播的科学权威品牌。　　本文由科普中国融合创作出品，转载请注明出处。
特别声明：本文为网易自媒体平台“网易号”作者上传并发布，仅代表该作者观点。网易仅提供信息发布平台。
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“用户手机中有一张模糊的照片，用深度学习算法可以把暗光增强，把非常小的图像放大，使它变成一张清晰的图像，甚至可以识别出图片中又小又模糊的人脸。”这是人脸识别技术在手机相册中的应用场景。近日，南都记者采访了中科院深圳先进技术研究院副院长、香港中文大学教授汤晓鸥，了解到他与“人脸识别”有着不解之缘。值得一提的是，2014年，汤晓鸥带领团队开发的深度人脸识别技术在著名测试基准LFW上获得了99.55%的识别率，比人肉眼识别(97.53%)更精准，也超过了Facebook的D&eepFace算法(97.35%)。“瘾”子“深度学习”让机器能看明白这个世界“我们一直想把计算机视觉、人工智能的东西用到日常生活中。”汤晓鸥说，他小时候就看了大量的图画书，对图像产生了兴趣。在汤晓鸥看来，这也许是他以后从事计算机视觉研究的萌芽。2003年，汤晓鸥的儿子出生后，汤晓鸥总是在北京和香港两地来回跑，每次见到儿子的时候就会拍很多照片，而且不断地拍。由于照片有上万张，没法管理。后来，汤晓鸥就带领学生做了一个用计算机自动整理照片的项目Photo&Tagging，将相册里面的人脸检测出来，再用人脸识别和U&I设计帮助自动标注。2011年，汤晓鸥带领的团队开始研究“深度学习”，这是学术界最早涉猎深度学习的华人团队之一。深度学习是在大量的数据之上去挖掘、总结数据里的一些规律，最终让机器学习到某一项技能，比如下围棋、识别人脸、自动驾驶车辆等。汤晓鸥说，让机器能看明白这个世界是一件很难的事情。“我们给计算机看大量的人脸照片，它最开始可能没那么强，可能会识别错很多人，但是每次错的时候你就告诉它错了，它会根据错误调整参数。在它看了非常多的照片、调整了非常多的参数之后，它就变得很聪明了。”团队成员、中科院深圳先进技术研究院集成所副所长乔宇研究员对南都记者说。2014年，人脸识别取得了突破性成果。当年3月，汤晓鸥团队发表G&aussianFace人脸识别算法，准确率达98.52%，全球首次突破人眼识别能力(97.53%)，超过Facebook同时期发布的DeepFace算法(97.35%)。同年6月，汤晓鸥的团队又发表了DeepID2算法，人脸识别准确率提升至99.15%。紧接着，DeepID3算法又将人脸识别准确率提升至99.55%，领先全球。DeepID代表人脸识别技术的真正成熟，开启了整个人脸识别行业技术落地。“瘾”用在安防、金融等领域已被规模化地应用在十字路口、电梯口、通道等关键位置部署一个摄像头，把拍到所有人的人脸抓下来之后，与“黑名单”数据库做比对，如果比对成功，系统就会自动报警。人脸识别技术开始走进日常生活中。“去年中国移动用我们的算法做了3亿人的认证。”汤晓鸥说，人脸识别这项技术在安防、金融等领域已经被规模化地用起来了。“人脸识别应用非常广泛。现在很多女孩子喜欢美颜相机，其实背后也涉及人脸识别，像F&aceu在眼睛上加一副眼镜，一些特效都涉及人脸识别。”乔宇告诉南都记者，深度学习和人脸识别也会用在机器人上，“像监控机器人、巡逻机器人首先要找到人脸，再进行识别是不是这个小区的，是不是这个家庭的，机器人可以判断这个小区有没有异常的情况。”
汤晓鸥说，在深度学习算法取得突破性进展之后，人工智能就进入了快速发展阶段，开始应用于很多具体的行业。在人脸识别、图像分类、自动驾驶、医疗技术等几个方面都有了不少突破。但同时他也指出，前面的路还很长。我们这次没有输在起跑线上，但要想在国际上保持在第一梯队，要有持续不断的基础研发投入和高效的产学研联动发展。英伟达去年评选出了包括M&IT和斯坦福在内的全球人工智能的十大先锋实验室，汤晓鸥的实验室位列其中，也是亚洲区唯一入选的实验室。在汤晓鸥看来，中国不仅研发经费、公司实力不是问题，而且还有大量海外人才回来。他觉得，人工智能是中国新的机遇。“中国应该加强原创技术积累，做好源头创新。”汤晓鸥说。南都见习记者&张兴旺
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