认脸的人机大战

随着刘海X的问世，刷脸时代也逐渐掀开了它的神秘面纱。在DL的助力之下的AI真是如虎添翼，它不再局限于跟人类玩玩象棋，现在它也成了刷脸时代的弄潮儿，来看看人机大战。

Round 1 - 刷脸鉴权

来自金融支付领域的蚂蚁佐罗 vs 来自海关安检的国门猎鹰

任务：识别同卵四胞胎

同卵四胞胎的识别

结果：全部识别正确，平手

分析

对于蚂蚁佐罗来说，双胞胎的鉴别也是世界级难题，刘海X也表示比较困难。而它融入了眼纹识别技术，判断正确。一方面，所谓眼纹，即眼白静脉，通过这个来区分人，有点夸张，万一头一天晚上没睡好，第二天账户里的钱就取不出来了，或者被人打成熊猫脸了，结果连银行都不认你了。另一方面，为确保安全可靠性，虹膜、声音等生物特征应该也要加上的，融合多生物特征的识别，这应该是趋势。

眼纹识别技术

对于国门猎鹰来说，她靠的是自己的经验，去甄别对象的气质、微表情和眼神。

Round 2 - 寻踪问迹

来自安防领域的格林深瞳 vs 反扒高手便衣警察

任务：五十米监控距离，食堂中100号着装统一的工人，在2分钟内对比证件照片寻人。目标对象，戴了眼镜和帽子，特意压低帽檐并避开摄像头，以便制造难度。

结果：定位正确，深瞳比反扒高手快

分析

深瞳，远距离大广角识别，10ms匹配4500万数据的能力（比对的应该是特征数据）。对于有脸部遮挡，是无能无力的，但是只要目标对象脸一旦露出来，就会被发现。

反扒高手，分析的是目标对象的体态特征、走路姿势，一般在抓嫌疑犯之前，要研究嫌疑犯的视频和生活照等，以便学习提炼这些特征。

展望

多信息融合下的识别会让AI更精准，技术发展如此之快，让人有些结舌。像反扒高手、国门猎鹰，他们是怎么识别的，靠的是动态的体态，微表情、气质等，这是更上一个维度的抽象，虽然目前AI还做不到，不过相信以后的发展，一定会超越人类的。

话说，这些实验的设计，也很精巧，提炼抽象出难点，放大难点进行相应设计，倒是和边界值测试的思路有点类似。