股票初学者a
导读：日常生活中，无论线上还是线下，大量企业获取消费者生物数据（人脸、指纹）的行为无孔不入。这种情形下，存在什么隐患？
陈友斌：1997年毕业于清华大学电子工程系、获工学博士学位。后留美归国，为中组部“千人计划”专家。目前为广东微模式软件股份有限公司董事长，公司业务涉及金融票据凭证自动处理与识别、本图像处理与识别、人体生物特征识别、视频图像处理与分析。
一年一度的“双十一”即将掀开序幕，各大电商平台又开始积极备战。
随着智能手机的普及率越来越高，各大电商平台通过手机终端采集消费者生物息的行为随处可见。
无论是淘宝、京东还是其他电商平台，都通过起来合法的手段、用非常低的成本获得用户授权，从而采集消费者的生物息（面部、指纹）。
各大电商平台上累计大量用户的购买行为数据，再加上生物识别的数据相匹配，理论上会衍生出许许多多的风险。
就人脸识别领域的相关问题，笔者就一些疑惑与陈友斌博士进行沟通。
01能否简单介绍一下贵公司所做的人脸识别技术，主要的技术特和应用领域有哪些？
我们的人脸识别技术的特包括：1、具有独立自主的知识产权，在人脸检测、人脸跟踪、静默活体、动作活体、表情分析等人脸识别的子课题都有深入的研究；2、精度高，已经在多家单位上线，满足真正商业化应用的需求；3、我们采用最先进的深度学习技术，通过【海量数据(603138)、股吧】的训练和息挖掘来得到先进的人脸识别算法。
目前主要的应用领域是安防和金融领域；如武汉大学2018年、2019年樱花节“刷脸”赏樱花，兴业银行人脸通行等。
02 能否简单介绍一下国内人脸识别技术的发展情况，现在主要应用在哪些领域？
2014年之前，国内人脸识别技术使用的是传统的图像处理和模式识别方法，识别的精度较低，应用上也限于用户主动配合的场合；2014年之后，借助于深度学习技术的应用、海量数据、计算力的大大提升，人脸识别技术开始进入了快速发展的道路，识别的精度也大幅度提升，甚至超过了人眼识别的精度。2018年后，人脸识别在金融、安防等领域大面积推广应用。
具体细分应用领域包括：金融（1:1身份验证、VIP客户识别、远程身份验证、刷脸支付）、保险（身份核验、人脸风控）、安防（出入境管理、黑名单监控、重要场所监控、机场和火车站身份验证、人脸考勤、人脸门禁）、教育（准考证与真人核验）、娱乐（美颜、变脸）、手机刷脸开机、智能家居（楼宇门禁）等。
03 国内人脸识别技术的基础研究和国外的差异有多大？
国内外基础研究差异不大。
得益于国内政策的支持，国内的人脸识别技术在追赶甚至反超国外团队。
根据美国国家标准与技术研究院（NIST）公布的2018年的全球人脸识别算法测试（FRVT）最新结果，在参加比赛的全球的39家企业和机构中，前5名被国内公司包揽。
04 人脸识别技术，哪些应该是需要消费者授权的，哪些是不需要消费者授权的？
涉及到消费者切身的财产和个人合法权益的，都需要消费者授权。
05 人脸识别息存储在商业机构，如何规范不被滥用？
立法规范商业机构的行为，对息做好加密以及加强网络息安全管理。
06 人脸识别行业有没有一些息采集的标准，或者禁区？
人脸识别领域是有一些人脸识别图像采集的质量标准，比如ISO/IEC Standards 19794-5 and 29794-5，但是这些标准对人脸图像采集的要求很高，没有实际应用价值。一方面，在实际应用中，如果严格的按照这些采集标准，那么客户体验会非常的差。一方面，随着人脸识别技术的发展，低质量人脸识别系统的精度也越来越高，可以满足人脸识别应用的精度要求。
07 有不少人脸识别企业，都会提到说对采集到的数据进行“脱敏”，那么，这个数据“脱敏”是什么概念？技术门槛和成本高不高？
脱敏是指对采集数据的身份证号等个人息进行删除，使用某些算法从人脸图像中提取抽象的数据描述的技术，且该抽象数据描述无法反推出具体的人脸图像数据。数据“脱敏”的技术门槛和成本较低。
08 人脸识别技术存不存在什么漏洞和隐患？有没有具体的案例可以介绍一下？
目前来说，人脸识别技术的漏洞在于非活体（如照片、视频和3D打印人脸）的攻；
主要的隐患有：（1）人脸特征容易被复制。无处不在的摄像头，各种社交网站上分享的照片，使得人脸特征息容易被他人非法获取和使用；（2）个人息泄露问题。包括人脸息，面部被扫描时的位置息等。
具体案例：丰巢快递柜的刷脸取快递被一名小学生用打印的人脸照片攻破；Iphone的人脸识别被来自腾讯的研究人员使用特殊的眼镜攻破；3D打印人脸骗过支付宝刷脸购买火车票。
上述与陈友斌博士的交流中，笔者可以感觉到，随着智能手机的普及，为互联网巨头采集各类消费者生物息提供了便利的渠道，而这其中所隐含的风险却是非常高的。
某家企业采集了消费者全部的生物息，那么理论上，它是可以通过技术的手段来攻破消费者的钱包和其他账户息的。
在“双11”购物狂欢之余，不妨想一想，日常生活中，很多消费者随意让渡自己的脸部和指纹息，真的好吗？
相关阅读：
1、换脸游戏一时爽，息泄露火葬场！
2、消费者廉价的隐私，互联网巨头暴利的沃土
3、越便利越危险，个人权力悄然让渡的年代
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“双11”来了！兴高采烈剁手之余，不妨听听千人计划专家聊聊人脸识别的隐患
导读：日常生活中，无论线上还是线下，大量企业获取消费者生物数据（人脸、指纹）的行为无孔不入。这种情形下，存在什么隐患？
陈友斌：1997年毕业于清华大学电子工程系、获工学博士学位。后留美归国，为中组部“千人计划”专家。目前为广东微模式软件股份有限公司董事长，公司业务涉及金融票据凭证自动处理与识别、本图像处理与识别、人体生物特征识别、视频图像处理与分析。
一年一度的“双十一”即将掀开序幕，各大电商平台又开始积极备战。
随着智能手机的普及率越来越高，各大电商平台通过手机终端采集消费者生物息的行为随处可见。
无论是淘宝、京东还是其他电商平台，都通过起来合法的手段、用非常低的成本获得用户授权，从而采集消费者的生物息（面部、指纹）。
各大电商平台上累计大量用户的购买行为数据，再加上生物识别的数据相匹配，理论上会衍生出许许多多的风险。
就人脸识别领域的相关问题，笔者就一些疑惑与陈友斌博士进行沟通。
01能否简单介绍一下贵公司所做的人脸识别技术，主要的技术特和应用领域有哪些？
我们的人脸识别技术的特包括：1、具有独立自主的知识产权，在人脸检测、人脸跟踪、静默活体、动作活体、表情分析等人脸识别的子课题都有深入的研究；2、精度高，已经在多家单位上线，满足真正商业化应用的需求；3、我们采用最先进的深度学习技术，通过【海量数据(603138)、股吧】的训练和息挖掘来得到先进的人脸识别算法。
目前主要的应用领域是安防和金融领域；如武汉大学2018年、2019年樱花节“刷脸”赏樱花，兴业银行人脸通行等。
02 能否简单介绍一下国内人脸识别技术的发展情况，现在主要应用在哪些领域？
2014年之前，国内人脸识别技术使用的是传统的图像处理和模式识别方法，识别的精度较低，应用上也限于用户主动配合的场合；2014年之后，借助于深度学习技术的应用、海量数据、计算力的大大提升，人脸识别技术开始进入了快速发展的道路，识别的精度也大幅度提升，甚至超过了人眼识别的精度。2018年后，人脸识别在金融、安防等领域大面积推广应用。
具体细分应用领域包括：金融（1:1身份验证、VIP客户识别、远程身份验证、刷脸支付）、保险（身份核验、人脸风控）、安防（出入境管理、黑名单监控、重要场所监控、机场和火车站身份验证、人脸考勤、人脸门禁）、教育（准考证与真人核验）、娱乐（美颜、变脸）、手机刷脸开机、智能家居（楼宇门禁）等。
03 国内人脸识别技术的基础研究和国外的差异有多大？
国内外基础研究差异不大。
得益于国内政策的支持，国内的人脸识别技术在追赶甚至反超国外团队。
根据美国国家标准与技术研究院（NIST）公布的2018年的全球人脸识别算法测试（FRVT）最新结果，在参加比赛的全球的39家企业和机构中，前5名被国内公司包揽。
04 人脸识别技术，哪些应该是需要消费者授权的，哪些是不需要消费者授权的？
涉及到消费者切身的财产和个人合法权益的，都需要消费者授权。
05 人脸识别息存储在商业机构，如何规范不被滥用？
立法规范商业机构的行为，对息做好加密以及加强网络息安全管理。
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人脸识别领域是有一些人脸识别图像采集的质量标准，比如ISO/IEC Standards 19794-5 and 29794-5，但是这些标准对人脸图像采集的要求很高，没有实际应用价值。一方面，在实际应用中，如果严格的按照这些采集标准，那么客户体验会非常的差。一方面，随着人脸识别技术的发展，低质量人脸识别系统的精度也越来越高，可以满足人脸识别应用的精度要求。
07 有不少人脸识别企业，都会提到说对采集到的数据进行“脱敏”，那么，这个数据“脱敏”是什么概念？技术门槛和成本高不高？
脱敏是指对采集数据的身份证号等个人息进行删除，使用某些算法从人脸图像中提取抽象的数据描述的技术，且该抽象数据描述无法反推出具体的人脸图像数据。数据“脱敏”的技术门槛和成本较低。
08 人脸识别技术存不存在什么漏洞和隐患？有没有具体的案例可以介绍一下？
目前来说，人脸识别技术的漏洞在于非活体（如照片、视频和3D打印人脸）的攻；
主要的隐患有：（1）人脸特征容易被复制。无处不在的摄像头，各种社交网站上分享的照片，使得人脸特征息容易被他人非法获取和使用；（2）个人息泄露问题。包括人脸息，面部被扫描时的位置息等。
具体案例：丰巢快递柜的刷脸取快递被一名小学生用打印的人脸照片攻破；Iphone的人脸识别被来自腾讯的研究人员使用特殊的眼镜攻破；3D打印人脸骗过支付宝刷脸购买火车票。
上述与陈友斌博士的交流中，笔者可以感觉到，随着智能手机的普及，为互联网巨头采集各类消费者生物息提供了便利的渠道，而这其中所隐含的风险却是非常高的。
某家企业采集了消费者全部的生物息，那么理论上，它是可以通过技术的手段来攻破消费者的钱包和其他账户息的。
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