近日，南京车管所首次启用学员人脸识别系统，驾驶员“回炉”学习一定要通过“刷脸”签到、签退以及参加考试。而在一个月前的德国汉诺威电子展上，阿里巴巴集团董事局主席马云使用其“Smile to Pay”支付技术进行脸部扫描，完成购物过程。
多名业内专家告诉《中国科学报》记者，作为一项新兴的生物特征识别技术，未来人脸识别将在社会生活所有的领域中发挥作用。曾经存在于科幻电影中的技术如今遍地开花，预示着“刷脸时代”即将到来。
“人脸识别是生物特征识别技术的一种，全过程包括人脸检测、关键点抓取与人脸识别三个步骤。”中科院自动化所副研究员雷震向《中国科学报》记者详细解释了人脸识别的原理。
首先，摄像头通过人脸检测获取并定位人脸的关键点，如鼻尖、嘴角、眼角等。随后，由计算机抓取上述关键点的特征数据，进行存储。最后，将获取的面部特征与数据库中的信息进行比对，计算相似程度。
保证准确性是人脸识别技术的难点，一旦准确性没办法保证，人脸识别技术无异患上“脸盲症”。
对此，支付宝“Smile to Pay”技术开发团队旷视科技公司市场品牌中心负责人谢忆楠向《中国科学报》记者表示，目前在人脸识别测试中，计算机的识别能力已经比人类肉眼识别更加准确，完全能克服化妆或者微整容变化带来的影响，并且冒充真人的照片、视频、面具等也能被系统准确识破。
最近，中科院重庆绿色智能技术研究院在真实复杂场景下的人脸识别技术也取得了重大突破，识别率远超人眼识别率。研究人员收集、整理了2000人的身份证照和真实环境现场采集照，并在真实环境数据库上进行算法与人眼的测试比对。通过组织200人的人眼测试，在受光照、角度、遮挡、模糊、年龄跨度等因素综合影响下，人眼的平均识别率仅为72.7%，而算法识别率达到93.2%。
目前，在各类生物识别技术中，指纹识别是应用较为成熟的一种。业内人士认为，与指纹识别相比，人脸识别成本更低，更直观，因此也更具发展潜力。
谢忆楠指出，在硬件支撑方面，指纹识别机器架设成本更高，人脸识别技术在成本上具有较大优势。并且，全球已经有成熟的护照或身份证照片库，能够最终靠识别人脸特征，来调取照片库中的信息进行比对，而指纹信息采集相对较少，重新建立指纹库成本更高。
直观，则是人脸识别技术的又一优势。雷震表示：“采集信息存储在后台之后，有时需要人工审核，相对于人工识别指纹的困难，观察人脸信息则方便很多。”另外，人脸识别信息采集也更便利。由于基因突变或是皮肤病导致指纹缺失等原因，有人无法提取指纹信息，而人脸的信息采集则没有这些障碍。
中科院重庆绿色智能技术研究院多媒体中心已经开发出包括人脸检测、关键点检测、人脸对齐与规整、人脸特征提取等新系统，形成了完整的技术链条，快速开发出人脸识别针对各个应用场景的系统产品。
此次汉诺威电子展上，马云完成了人脸识别技术在商业应用中的首秀，但“刷脸支付”投入正式运营还有待时日。“这项产品目前在技术层面基本克服了能想到的困难，但若要让人脸识别技术获得大规模使用，用以识别人脸的摄像头精度还要提升，模糊的记录必将影响正确识别。”谢忆楠说。
为提高人脸识别的准确性，中科院重庆绿色智能技术研究院开发了双层异构深度神经网络算法，能够在真实场景中对多变光照、多角度、有遮挡、模糊、年龄跨度等复杂情况具有更加好的适应性，以克服拍摄结果分辨率较低带来的识别困难，为未来人脸识别技术的大规模使用奠定了坚实的技术基础。
该院研究员周曦向《中国科学报》记者表示，随着计算技术和识别技术的快速进步，人脸识别技术越来越显示出巨大的商业经济价值和社会价值。“除了支付手段，人脸识别技术还能用于服务场所会员识别、领取社保时的身份认证以及企业和事业单位人脸考勤，更能帮助公安部门利用监控视频来侦查嫌疑人。”他说。
对人脸识别的未来，雷震也表示：“目前它的发展的新趋势非常好，与两年前的技术相比可以说有质的飞越。除了刷脸支付，未来在别的需要进行身份验证的场合，人脸识别都将成为可靠且普遍的验证手段。”