觀光景點驗票只需要「靠一張臉」！看人臉辨識在各種企業的 4 個應用

創新拿鐵　Hayden

近來 Facebook 個資被劍橋分析 (Cambridge Analytica) 不當擷取的事件，讓大家都開始思考如何在隱私與方便中找到一個平衡點。今天，如果我們出門什麼證件都不用攜帶，單靠人臉辨識就已經可以辨識身分，大家會不會有疑慮呢？本文將帶大家看看人臉辨識目前在不同領域中的應用。

百度公司主要經營網際網路搜尋引擎服務，有大陸的Google之稱。百度在2013年成立深度學習研究院，鑽研語音識別及人臉辨識等人工智慧技術。本文分析百度在人臉辨識領域的發展，人臉辨識在其他產業的應用，以及所引發的隱私權討論。

創新點：人臉辨識讓我們拍照就可以直接網上辦理開戶，不用親自到銀行走一趟。

本文四大重點：1. 到烏鎮旅遊，帶著一張臉就好。2. 金融業不缺席，人臉辨識讓開戶和付款更方便。3. 人臉辨識不但能點餐，還能抓逃犯。4.人臉辨識的缺點與個人隱私權討論。

1. 到烏鎮旅遊，帶著一張臉就好

以往我們到外地旅遊都需要帶著門票或證件才能進入景點參觀，但現在到烏鎮旅遊，帶著一張臉就好，不須再帶門票。烏鎮位於大陸浙江，是江南著名的風景區，有1300年歴史，每年旅客約800萬人以上。2016年烏鎮與百度合作，在旅客一到逹烏鎮時先提供身份證掃描，並拍攝一張照片上傳到百度的雲端資料庫，過程不到10 秒鐘，接下來旅客就可以利用百度的人臉辨識功能，在烏鎮風景區各入口閘門處「刷臉」通行了。

在還没有採用人臉辨識前，常有飯店旅客將景點通行證借給非飯店遊客使用的情形，後來烏鎮的景點入口改驗指紋，雖然可以改善上述情形，但耗時過久，而且很多人指紋並不明顯，效果有限。現在採用人臉辨識後，當旅客接近景點入口時，與閘門相連的平板電腦就會紀錄旅客影像上傳到雲端，比對旅客的身分確認後就可以決定是否放行，過程非常迅速。而該系統也可以做為旅客住在飯店的通行證，大約一天可以處理5000名飯店旅客的資料，占烏鎮總遊客數的15-20%，準確度達到99.77%。

而阿里巴巴也打算將人臉辨識技術應用在杭州阿里巴巴園區總部自建的一家實驗性飯店，預計在2018年開業，由旗下的綜合旅行服務平台－阿里旅行經營。阿里旅行表示，未來使用的人工智慧科技包括飯店裡可能沒有櫃檯，不需要辦理入住和退房，甚至可能不需要出示身份證，直接刷臉入住就好，而飯店的電梯或許將運用聲控。阿里旅行與首旅酒店集團、石基信息三方合資成立的「浙江未來酒店網絡（網路）技術有限公司」2016年已經在杭州成立，新成立的合資公司計劃在兩年內完成1000家以上大陸國內主要城市單體酒店（獨立飯店）的改造。

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(圖片擷取：Baidu)

百度的人臉辨識系統採用CNN神經網絡及深度學習技術。CNN神經網絡在處理圖像及語音識別方面較傳統神經網絡更優，深度學習則是先將數據輸入大型模擬神經元的網路，再讓電腦逐漸學習辨識模式，然後替自己編寫程式。百度利用雲端超過10億筆以上的臉部資料，提供給機器訓練學習，經過訓練的網路就能辨別圖像中的物體，提升圖像蒐尋精準度。百度的人臉辨識技術可以精確、自動地檢測出人臉的位置，並找出資料人臉和目標人臉上眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、臉頰輪廓等70多個關鍵點的位置，把兩張不同臉的各個部位完美對齊。

百度在烏鎮的人臉辨識與其他地方最大的不同在於，一般的人臉辨識是一對一識別，例如我們在機埸必須事先出示有我們照片的護照，然後系統去資料庫尋找我們身分證的照片與我們的臉作比對。百度的人臉辨識是一對多識別，當旅客到達景點入口時不需要停下來出示證件，電腦會即時掃描旅客臉部上傳雲端，與上萬筆臉部資料作比對後找出旅客身分的照片，整個過程在行進間完成，時間不到一秒鐘。百度表示這套系統若運作順利，未來將會擴大應用至全烏鎮的遊客，以及大陸的其他旅遊景點。

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(圖片擷取：Baidu)

2.金融業不缺席，人臉辨識讓開戶和付款更方便

人臉辨識除了前面提到的旅遊及住宿的用途之外，還可以應用在金融、餐飲及治安等領域。

在金融方面，傳統上銀行客戶如果要開銀行帳戶必須親自走一趟銀行。但現在HSBC匯豐銀行讓在150多個國家的企業金融客戶利用手機自拍進行開戶。客戶只要下載匯豐銀行的手機APP，用他們的手機拍一張正面照片，連同護照或駕照的資料作為交叉比對，就可以利用人臉辨識以進行開戶審查，不需要再親臨銀行開戶。

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(圖片擷取：Engadget)

以往利用手機付款，必須輸入密碼作為客戶身分驗證，但現在Mastercard萬事達卡利用他們開發的MasterCard Identity Check系統，在美國、英國，荷蘭及其他14個國家進行手機自拍付款。客戶首先下載Mastercard App，然後自拍一張照片上傳到Mastercard’s伺服器儲存。當要用手機付款時，客戶只要再面對手機鏡頭，並且眨一下眼睛 (避免有人用你的相片面對鏡頭假冒)，就可以進行人臉辨識完成付款，不需要再輸入密碼。

Mastercard推出手機自拍付款，除了能讓客戶用手機上網購物時更加順暢方便外，最主要的目的是為了解決客戶正常刷卡卻反而被拒絕的問題。這問題最常發生在客戶出國購物時，Mastercard往往為了防止偽卡詐騙而拒絕客戶的正常刷卡，讓Mastercard每年少了高達1180億美元的收入，是實際詐騙金額的13倍。因此有了人臉辨識後，Mastercard不但能減少錯誤判斷並且增加收入，還能提高辨識詐騙的能力。

3.人臉辨識不但能點餐，還能抓逃犯

在餐飲方面，肯德基與百度合作在北京金融街開設了一間「i-Emotion 」智能餐廳。i-Emotion在店面入口設置了一台人臉辨識機器，顧客在距離機器半米前先對著它「搔首弄姿」一番，機器會掃描顧客臉部，判斷出性別、年齡、體脂，甚至當下心情來做出餐點推薦。如果是開朗的年輕女性，它會稱呼妳為「樂辣女神」，如果是年輕男學生，會說你是「陽光型男」，然後推薦專屬的心情套餐，例如「脆雞堡套餐、烤雞翅及可樂」等年輕組合。如果顧客的表情很凝重，機器可能會推荐一杯巧克力聖代；如果外型明顯肥胖，則有可能會推荐少醣和低脂的食物。

如果是50歲以上的較年長顧客，機器會推薦「粥、豆漿」等養生組合。如果你是常客，系統會從資料庫中找出過去你習慣的點餐紀錄以提升點餐效率。換句話說，常客只要在機器面前「刷臉」就能點餐，對於點餐有選擇困難的顧客應該也會有相當幫助。確認餐點後，顧客可以掃描支付寶和微信二維碼付賬。顧客還可以體驗Augmented Reality（增強實境），只要用肯德基App或百度App掃描餐廳桌上貼的圖像，透過手機螢幕，就能看到肯德基Emoji的3D頭像，並且點擊領取點餐優惠券等3D紅包。

在治安方面，1999 年 Neil Stammer 在新墨西哥州犯罪被逮捕，但假釋交保後隨即不見蹤影，據說他會多國語言，逃逸之後這幾年周遊列國當街頭藝人。FBI 花了好幾年時間找他，但都沒有尋獲，決定擱置這個案子。後來 FBI 特別探員 Russ Wilson 被派到新墨西哥州任職，除了處理近期的嫌犯外，還兼辦成堆的舊案子。他找到 Stammer 的檔案，重新發佈電子通緝資訊。同時間美國外交安全處（Diplomatic Security Service）正在測試臉部辨識軟體，比對成千上萬的護照照片，發現 Stammer 的通緝照片與名叫 Kevin Hodges 的護照照片雷同，隨即通知 Wilson，很快就找到化名多年的 Stammer在尼泊爾舒服的生活著，逮捕他的探員說Neil Stammer 沒想到他會被抓到。

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(圖片擷取：FBI)

4.人臉辨識的缺點與個人隱私權討論

人臉辨識雖然有許多的用途及優點，但仍非完美系統。2016年卡內基美隆大學的研究人員利用每付造價僅0.22美元的眼鏡框，就騙過了號稱最先進的人臉辨識機器。因為人臉辨識機器是萃取人臉的特徵形成模式後作判讀，例如瞳孔的距離、眉毛或鼻孔的角度等，因此研究人員先研究某些名人的特徵，然後將這些特徵模式印在粗框眼鏡上。其中一位41歲的男性白人研究員載上眼鏡後有87.87%的成功率讓機器認為他是主演惡靈古堡的女明星蜜拉喬娃維琪(Milla Jovovich)，一位24歲南亞女性研究員有16%的成功率讓機器認為她是 79歲的前美國國務卿Colin Powell 。此外識別技術協會(Identification Technology Association)的政策宣傳主管Andrew Meehan則懷疑百度宣稱其機器可以在1秒內辨識人臉的準確度，但他說如果僅是為了避免旅客弄丟門票，則百度這套系統應該是夠用了。

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圖說：上排是載著特製眼鏡的研究員，下排是他們要模仿的對象，左邊是主演惡靈古堡的女明星蜜拉喬娃維琪，中間是一位中東人，右邊則是美國電視節目主持人卡森逹利

(圖片擷取：Carnegie Mellon University)

隨著人臉辨識技術越來越被廣泛使用，也越來越多人關心他們的人臉特徵資料被蒐集後會如何處理保存。以烏鎮為例，雖然資料是上傳到百度的雲端資料庫，但百度說資料的用途完全是由烏鎮決定，所以資料保管的責任也是由烏鎮負責而不是百度，百度僅強調它會遵守官方的法令。但普林斯頓大學資訊科技政策中心學者Tiffany Lin 說大陸並沒有專責規範隱私權的法律，所以企業仍應該要負起資料安全保管的責任。

除了百度外，其實我們每天使用的Facebook也有使用人臉辨識技術。許多臉書用戶認為 Facebook 的人臉辨識技術相當方便，使用者上傳照片在有露出臉的情況下， Facebook 就能自動幫你代勞是誰的標籤。但伊利諾州境內用戶指控聲稱Facebook 的自動臉部辨識功能會侵害到個人隱私，同時也違反當地的《伊利諾州生物特徵資訊隱私法》。此法禁止相關公司在未獲得使用者同意的情況下收集用戶的生物特徵數據，包含視網膜或虹膜掃描、指紋、聲紋、手跟臉部形狀等，而 Facebook 也在 2016 年面臨了集體訴訟。

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