人臉辨識錯誤率僅1/10000000，刷臉即簽章時代到來！

指紋辨識、人臉辨識、視網膜辨識和靜脈辨識都是現在大家比較熟知的生物辨識技術，而這些生物辨識技術已被廣泛應用於於安全系統、支付系統等領域。生物辨識的好處是，使用者不需要記住一長串複雜的密碼，蘋果、微軟、谷歌也難得的口徑一致，要用生物辨識來取代密碼。

Ｑ：什麼是人臉辨識？

Ａ：就是透過AI，從攝影鏡頭觀察畫面，把想要註冊的這張臉，轉換成為數位的特徵值。未來要用人臉解鎖時，就和資料庫裡的特徵值比對，只要超過一定的閾值就會讓它通過。

Ｑ：在註冊人臉資料時，AI都在記錄我們哪些特徵？

Ａ：這不容易解釋，基本上就是高維度的數學向量。人臉辨識很早就有了，但近年因為深度學習的類神經網路技術，讓人臉辨識有突破性的進步，會像人類學習記住別人的臉一樣去學習記住一張人臉。目前AI辨識能力已經強過人的眼睛很多。

Ｑ：用照片就可以欺騙過AI人臉辨識嗎？

Ａ：這牽涉到這個人臉辨識中有沒有做到防偽或活體驗證，現在的技術可以檢測這張人臉是不是真人，還是平板播放的影像或是精緻的面具。人臉辨識和防偽是兩套不同的技術。

Ｑ：現在人臉辨識的準確度有多高？

Ａ：目前誤認率大概是百萬分之一，甚至可以做到千萬分之一。

Ｑ：人臉辦識需要多精細的解析度才能正確辨識？

Ａ：這要回到應用的場景，如果是用來支付，那麼就會希望能夠有更高的解析度，如果只是門禁使用，要求就不會那麼高。以訊連的FaceMe來說，只要臉部寬度有60 Pixel或是臉部佔整個畫面的3％就可以辨識。但如果和金融相關，就會希望至少有200、300Pixel的解析度。

Ｑ：雙胞胎、整形會影響人臉辨識的正確性嗎？

Ａ：這就取決於AI的魯棒性，當你有一定的變化，AI還能不能得出來？就像人一樣，你的好朋友去做微整型，你不會完全認不出他來。

Ｑ：人臉辨識可以應用在哪些領域？

Ａ：一般使用者大多用人臉辨識來解鎖自己的裝置，但現在許多公司將人臉辨識導入差勤和門禁系統，可以用人臉辨識設定每個人允許進入的空間。人臉辨識技術也可以應用在人形偵測，疏解電梯人流；車廠也可以在檢驗品質時，用人臉辨識取代檢驗員原本需要簽名負責的環節，使用人臉辨識做為數位簽名。在智慧工廠、智慧藥櫃、遠距視訊人臉辨識都有很的應用空間。

Ｑ：戴口罩讓人臉辨識的使用變得很麻煩，指紋辨識會比人臉辨識好用嗎？

Ａ：這是技術要追上的問題，疫情爆發後所有的人臉辨識廠商都在強化自己的口罩辨識。因為在醫療場域都是戴著口罩和面罩，手上也戴著手套，因此指紋辨識無法使用。人臉辨識目前已經可以做到因應不用的使用情境，做到不同程度的口罩解鎖。 

Ｑ：人臉辨識還可以應用在哪些領域？

Ａ：一般使用者的使用情境就是解鎖自己的裝置，但在現在也有許多公司將人臉辨識導入差勤和門禁系統，可以規範誰可以去哪些地方。而人臉辨識的技術也可以應用在人形偵測，例如現在某個樓層很多人在等電梯，就可以加派電梯到該樓層疏解人流。

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