13541384954
支付宝的刷脸支付开始在很多超市蔓延开。表明了人脸识别技术也开始完善了。H5中同样也会用到人脸识别技术。那么接下来就给大家详细介绍一下时下流行的人脸识别技术究竟存在着那些优势和弊端。
今天，人脸识别技术在业界的准确率已经达到99%，超过人类水平的97%，在深度学习等技术的助理下，准确率的继续提升并不是难事。可以预见，人脸识别技术逐渐深入社会生活的潮流，难以阻挡。但如何把这一技术真正的商业化，减少落地应用的阻碍才是真正需要探究的问题。在这一过程中，除了精确度以外，需要考虑的因素还有很多很多。
首先还是技术方面。由于关键技术的封闭，以及在现实应用领域，光线、角度等因素仍对识别结果有着一定的影响，识别结果的精确度和安全性仍有很大的提高空间。
有媒体报道援引专业人士的话指出，人脸识别技术应用的困难主要是面部作为生物特征的特点所带来的。因为易变性的人脸外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，此外，外接因素方面的影响也较大，对光线、姿态、表情、年龄等的要求比较高，目前对于活体检测的研究仍然需要时间和空间的突破，另外，人脸识别对于双胞胎、整容这类群体的识别还是属于盲区。
同样，有关人脸识别所涉及的隐私和道德问题也一直备受争议。此前，Facebook因为未经用户允许而私自储存和使用用户的人脸识别数据而饱受诟病；而Google则因隐私政策和舆论压力而禁止Glass App使用人脸识别功能。
有专家指出，随着人脸识别在日常生活中应用越来越普及，很多人都把人脸识别万能化了。实际上，高科技应用的背后依然有可能存在风险、存在漏洞，虽然按照惯常看法，科技含量越高，其安全系数通常也越高，但正如3·15晚会展示的那样，随着科技的进步发展，仿真头套、全息投影、人脸跟踪等高科技手段不断出现，单一的人脸识别技术是有很大的局限性，没有绝对的安全概念可说。因此，在涉及隐私、支付等高级别安全场景使用时，注意将人脸与声纹、指纹、虹膜及其他生物认证信号相融合，而不是单一的采用人脸识别技术，这样安全的系数就会大大提升。
人脸识别是否安全只是一个技术问题，而人工智能等科技领域的安全问题被重视起来，才是最重要的地方。
H5中常用到的人脸识别技术远没有讲述的那么复杂。H5中普遍只涉及到用户的笑容等等。完全不会涉及到用户隐私内容。往往所做的H5案例里面，都是把用户人脸和所存在的照片做结合。只是单纯的使用人脸识别，并不要求高精准度。所以在做人脸识别的H5时是不用担心高风险的存在。
