曾幾何時，“刷臉”還是個玩笑
但現在，支付、健康碼、門禁……
“刷臉”覆蓋了我們生活的方方面面
可是，“刷臉”究竟是如何做到的？
2020年度上海市科技進步特等獎頒給了
“面向複雜場景的人物視覺理解技術及應用”
該專案由上海交通大學
特聘教授馬利莊主持
聯合華東師範大學
上海計算機軟體技術開發中心等單位開展
其核心技術應用於健康碼
助力數億國民健康安全出行
01 一秒刷臉的背後，是近十年的冷板凳
這項歷時近10年的研究，構建了複雜場景下的人物視覺理解創新應用平臺，讓人臉識別在一些複雜場景中大有作為。
馬利莊坦言，自己對於人工智慧的研究，初心在於2010年世博會的主題，“城市，讓生活更美好。”
他琢磨許久，隨後決定將自己的研究方向放到人的本體上，也自此開始了人工智慧的研究。
2011年，團隊開始著手佈局相關研究，初創期，國內在這條“賽道”上的隊伍並不多，因為缺少大資料、強算力，人工智慧還不是一個熱門的領域。馬利莊教授帶領團隊更是在相對冷門的“影象和幾何識別建模”領域埋頭耕耘。
2013 年，他的團隊成功申請到了上海市科委的資助，開展了基於人工智慧的大資料人臉技術研究，並由此開啟了這一研究的超前佈局。
起初，人臉識別技術精度只有 60%多
隨後不斷展開深度產學研合作
不斷突破人臉表情理解
活體檢測、跨年齡人臉識別等技術瓶頸
識別準確率從 60% 一路飆升到 97%
而今，在人工智慧的進一步加持下
人臉識別準確率提升至99.8%
2020年，一場突如其來的疫情徹底打亂了人們的生活，馬利莊教授領銜的團隊積極響應疫情期間防控需求，在相關科研專案支援下，將遠端身份核實技術“火速”應用到騰訊健康碼專案中，助力復工復產。
截至2020年，健康碼累計亮碼超200億人次，覆蓋10億人口，累計訪問量破500億。
“使用者登入驗證時，需進行光線活體檢測和人臉比對，通過後才能獲得健康碼，以此保障使用者身份真實性。以前活體認證需要使用者做很多配合動作，現在用隨機光線進行檢測，使用者不需要搖頭、張嘴，只需對著螢幕就可以了，這也是國際首創的活體認證。”
02 你的臉，它從小“記”到大
跨年齡人臉識別技術，
是尋回失蹤人員與被拐賣人口的關鍵技術。
尤其嬰幼兒臉型隨著年齡增長變化顯著，
特別是十多年後面容發生劇變，
對跨年齡人臉識別提出了重大挑戰。
馬利莊專案組構建的
跨時域人臉檢索與分析系統
尋回各類失蹤或被拐賣人口共1706人
拯救數千家庭
針對尋人場景中嬰幼兒被拐
在僅有幾張嬰幼兒階段的模糊照片情況下
專案組利用首創的跨年齡人臉識別技術
協助尋回15名被拐10年以上兒童
馬利莊專案組的人物視覺理解技術，應用場景十分廣泛，並不侷限於健康碼與尋找失蹤人員。
在智慧金融領域，馬利莊專案組與騰訊優圖聯合構建了國際首個在銀行系統商用的人臉遠端核身系統，在國內首次將人臉核身技術應用於銀行的遠端開戶中。人臉遠端核身技術達到金融級安全要求，錯誤接受率在萬億分之一，精度目前屬國際最高。該技術並已廣泛應用於微信支付、微眾銀行等眾多應用場景。
據瞭解，這些專案成果在各大場景中的應用，累計已產生逾八十億的經濟效益及不可估量的社會效益。此外，專案組獲得授權發明專利165項、軟體著作權15項，IEEE國際標準1項、國家標準8項，發表高水平論文290篇（CCF-A收錄70篇）。
“走過了一個階段，但未來的困難可能還會更多，探索領域也還很大。”馬利莊說，比如如何讓機器理解人臉細膩的表情、看懂人類的動作，這是在團隊既有的研究成果上可以進一步展開的工作。
馬利莊說：“可能30年，服務型機器人就可以走進千家萬戶，我們還需要努力。”
