谷歌公司日前表示，正在推廣面部識(shí)別支付系統(tǒng)，以期讓人們解放雙手、無需掏出手機(jī)或錢包便可輕松完成付款。

谷歌產(chǎn)品經(jīng)理帕利·巴特在博客中說：“想象一下，你可以不碰錢包就快速通過收費(fèi)窗口，或者當(dāng)你手舉熱狗進(jìn)入球場(chǎng)時(shí)卻不用給收銀員遞硬幣和信用卡。這促使我們開發(fā)出一個(gè)名為‘解放雙手’的數(shù)字錢包應(yīng)用軟件，盡管它眼下還處于早期測(cè)試階段?！币恍┟襟w分析，谷歌推出數(shù)字錢包意在與“蘋果支付”展開競(jìng)爭(zhēng)。

今后，裝有這一數(shù)字錢包應(yīng)用的智能手機(jī)將通過藍(lán)牙和無線網(wǎng)絡(luò)搜索附近可提供“解放雙手”支付的商店，為消費(fèi)者提供更便捷的支付體驗(yàn)。此外，谷歌公司還進(jìn)行了一些測(cè)試，消費(fèi)者只需通過店內(nèi)的攝像頭快速拍照即可完成認(rèn)證，進(jìn)而“刷臉”付款。

有些人總喜歡夸口說：“我從來不會(huì)忘記別人的長(zhǎng)相?！痹谌斯ぶ悄苎芯客伙w猛進(jìn)的今天，還要這么夸口就有點(diǎn)奇怪了。事實(shí)上，現(xiàn)在有些電腦能記住2.6億張臉。

上周，谷歌公司的三位研究人員發(fā)表了一篇有關(guān)全新人工智能系統(tǒng)的研究論文。這一系統(tǒng)名為FaceNet，谷歌號(hào)稱它是迄今為止最精確的人臉識(shí)別技術(shù)。面對(duì)一個(gè)名為“人面數(shù)據(jù)庫”（Labeled Faces in the Wild）的常用人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫時(shí)，F(xiàn)aceNet識(shí)別的準(zhǔn)確率近乎百分之百。這個(gè)數(shù)據(jù)庫容納了網(wǎng)上搜集的一萬三千多張人臉照片。而在面對(duì)一個(gè)含有2.6億張人臉照片的龐大數(shù)據(jù)庫時(shí)，這個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確率也超過86%。

研究人員聲稱，面對(duì)“人面數(shù)據(jù)庫”時(shí)，他們主要測(cè)試該系統(tǒng)的“確認(rèn)能力”。就本質(zhì)而言，他們衡量的是這套算法在判斷兩張照片是否同屬一人時(shí)到底有多準(zhǔn)確。

谷歌推出史上最強(qiáng)人臉識(shí)別系統(tǒng)FaceNet
姿勢(shì)和光線一直都是人臉識(shí)別的大難題。該圖顯示了兩張臉在不同組合中所體現(xiàn)出來的“差距”（差距為0.0意味著兩張臉完全一樣）。 供圖：谷歌公司

去年12月，一個(gè)中國(guó)研究團(tuán)隊(duì)也聲稱，對(duì)這套數(shù)據(jù)庫的識(shí)別準(zhǔn)確率超過99%。去年，F(xiàn)acebook公司的研究人員發(fā)表論文稱，他們也能做到超過97%的準(zhǔn)確率。根據(jù)這篇論文援引的一些研究人員的說法，人類對(duì)該數(shù)據(jù)庫的識(shí)別準(zhǔn)確率僅有97.5%。

不過，谷歌研究人員采用的方法絕不只是確認(rèn)兩張臉是否一樣這么簡(jiǎn)單。這套系統(tǒng)還能將人名和臉匹配——經(jīng)典的人臉識(shí)別技術(shù)，甚至能把看起來最像或最不像的臉歸集在一起。

目前這還僅僅是研究而已，但它預(yù)示著，在不遠(yuǎn)的將來，我們經(jīng)常在網(wǎng)上視頻或大片里看到的那種能懲治犯罪、加強(qiáng)監(jiān)控的電腦將更加觸手可及。比起在交友應(yīng)用Tinder上劃來劃去，它可能會(huì)使網(wǎng)上交友更加簡(jiǎn)單（也更停留于表面）。

很喜歡1998年左右時(shí)的布拉德?皮特？這個(gè)數(shù)據(jù)庫里有500張看起來很像他的臉。

一開始，我們會(huì)看到谷歌的FaceNet及Facebook的DeepFace系統(tǒng)在各自的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上運(yùn)行。它們會(huì)讓用戶更加方便地（或者說更加自動(dòng)化地）給照片貼上標(biāo)簽，找到要找的人，因?yàn)檫@些算法知道照片中的這個(gè)人是誰，即使這些照片并沒有姓名標(biāo)記。此外，這類系統(tǒng)還能讓網(wǎng)絡(luò)公司更加方便地基于照片人物的身份，來分析它們的用戶社交網(wǎng)絡(luò)，評(píng)判全球流行趨勢(shì)及名人的受歡迎程度。

盡管谷歌和Facebook在人臉識(shí)別技術(shù)上最近才取得這類進(jìn)步，但與之類似的電腦系統(tǒng)早就無處不在。它們都含有一種名為“深度學(xué)習(xí)”的人工智能技術(shù)。事實(shí)證明，這種技術(shù)能夠極其有效地完成識(shí)別物體（按照某些標(biāo)準(zhǔn)來看，機(jī)器在這方面已經(jīng)比人類要強(qiáng)了）、識(shí)別語音及理解書面文字等機(jī)器辨別任務(wù)。

除了谷歌和Facebook外，微軟、百度和雅虎也在“深度學(xué)習(xí)”研究上投入重金。這種算法已經(jīng)應(yīng)用在一些我們常用的功能上了，比如智能手機(jī)語音控制、Skype實(shí)時(shí)翻譯、短信預(yù)測(cè)輸入法及先進(jìn)的圖像搜索等（如果你已經(jīng)將一些圖片上傳至Google+賬戶里，你就可以試試用它們來搜索特定目標(biāo)）。Spotify和Netflix公司正在研究如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)更智能地推薦視頻。貝寶公司則將其用于打擊欺詐。

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