憑藉iPhone智慧型手機的影響力，蘋果去年底在最高階產品上推出了Face ID功能，讓一般消費者也注意人臉辨識的風潮，同時也炒熱臺灣手機上游元件廠商的商機，至於如何運用人臉辨識技術來創新企業應用，就是臺灣企業關注的焦點。

到底，在人臉辨識技術的輔助下，一張臉可以怎麼用？最簡單的作用就是為了確認使用者身分，畢竟，近年已有許多「拋棄你的密碼」的聲浪，期待以更簡單聰明的生物辨識認證方式，來取代傳統的密碼輸入。

基本上，確認身分就是與身分安全相關，但各場景應用仍有其不同效益，像是提供在服務上，例如機場通關、考場辨識考生，可以幫助加速檢查流程，而對安防領域來說，確認身分可以幫助犯罪偵防。還有像是雲端相片與社交平臺，也利用來簡化用戶對於照片的管理與標記。

而且，隨著現在辨識精準度越高，則是更容易實現於交易確認。像是已經有銀行ATM能刷臉取款，甚至支付業者也開始嘗試用人臉支付。

但它的用途還不僅於此，憑藉人臉辨識分析其性別、年齡、表情與視線，這對於企業應用來說，又有著不同的意義，也意味著人臉中還有許多細節，也能轉化為有用的資訊。而且，有些應用場景並不一定要確認使用者身分，像是之前已經應用在零售業數位看板的精準行銷，近期我們更是注意到智慧家電也能藉助人臉辨識的例子，做到更感知化與智慧化的表現。

顯然，不同面向的人臉辨識應用，已經為企業的服務與產品，帶來了極大的想像空間。

人臉辨識技術火紅，AI技術加持是最大驅動力

人臉辨識的應用廣泛，甚至有人認為人臉辨識的發展，將可能成為改變人類生活模式的一大關鍵，因為近年不只是科技大廠關注這一塊的發展，現在金融、零售、醫療、安防等領域的企業與政府單位也正做好準備，並已有導入的案例，利用人臉辨識技術來確認身份、簡化人力、蒐集數據與提供服務，還有能用於照護與犯罪偵防的場景之中。

根據市場研究公司MarketsandMarkets的報告指出，人臉辨識的全球市場，將從2017年的40.5億美元，成長到2022年的77.6億美元，也透露了其中的商機，並將帶動相關應用的加速成長。雖然這可能只是人臉辨識軟硬體發展的產值，但帶動的相關商機可能並不止於此。

到底，人臉辨識為何在近期變得如此熱門？資策會產業分析師楊仲瑜歸納出3大主要原因。

首先，在深度學習技術的發展之下，AI人工智慧，是促成應用爆發的一大關鍵，因為這使得人臉辨識的精準度，獲得大幅提升。同時，3D感測技術的發展也已超過20年，但過去的模組成本很高，可能要2000美元以上，現在不僅能變得便宜，並可以做到微小化。

第二點，市場上開始有很多資金投入臉部辨識的產業，這也導致近期相關應用如雨後春筍般冒出，尤其是中國市場的產業，是目前發展最蓬勃的地區，例如曠視科技、商湯科技等，已經募集到龐大金額的投資。

最後一點是則是應用需求的起飛，當人臉辨識與相關技術更成熟一步，各種應用發想就有了可行性，因此市場呈現出高速發展的情況。而且，人臉辨識技術在運算上也分成兩種方式，朝向雲端與終端兩種方向發展。

非接觸式、非打擾式的人臉辨識與分析，應用情境廣泛

其實，人臉辨識的應用發展並不短，從1980年代的學術研究，到1990年代開始有商業化行為，像是門禁系統，很早就運用了各式生物辨識技術，來幫助驗證使用者身分，人臉辨識是其中之一。

近五年來，我們看到人臉辨識的應用發展開始加速，到2017年的各式刷臉應用浮上檯面後，更讓未來可以有更多的想像空間。

舉例來說，在人臉辨識的用途上，其實不只是用來幫助確認身分，還包含了人臉辨識分析，例如能夠判斷年齡、性別、表情，以及用於偵測人臉的眼睛視線與疲勞等，甚至是藉由臉部表情來實現控制。

而在資安需求下，提升人臉辨識精準度的各面向技術也持續拓展，在應用深度學習技術之外，為了輔助判別是否為真人，在2D人臉辨識系統也加入活體辨識演算法，像是從畫素、光影等找出人與相片的差異，瞭解什麼是合格的影像，就是利用軟體來進行的作法之一，而在硬體技術的搭配上，也加入了近紅外光感測器，甚至發展出3D感測結構光人臉辨識系統。

這些都促使著人臉辨識，應用可以更寬廣，並成為現階段所有生物辨識技術中，成長力道最強。

將人臉辨識應用在安防領域已有5年的日本科技大廠NEC，對此發展並不意外，該公司共通解決方案技術部工程師李建志提到，在各種生物辨識技術中，人臉辨識並不一定都是最好的解決方案，但它是現階段許多優點的集合體，可以做到非接觸式、非打擾式的辨識，一般而言，它的準確率雖不如指紋辨識等技術，但可用性高，應用情境更廣。

而且隨著應用目的不同，人臉辨識技術的設計與發展面，也會有很大的差異。例如NEC主攻安防與治安治理領域，會更強調動態辨識的程度、非打擾式的程度，以及辨識量體的程度，因此鏡頭下的群眾，無須刻意站在鏡頭前，就能完成多人辨識，而不只是傳統1對1的人臉辨識應用。

當然，若從各項生物辨識技術來看，不同應用面向有各自的優點，而在深度學習等技術的加持之下，像是運算複雜度較高人臉與聲紋辨識，明顯比過去更容易發揮成效。

終端設備內建AI與人臉辨識，將成今年關注的新焦點

更進一步來看，臉部辨識也和深度學習技術的進展有關，尤其是在影像視覺上獲得突破，可說是從2012年的ImageNet全球圖像辨識分類競賽開始，有團隊在該年比賽中，應用了深度學習技術並拿下第一，這也讓人臉辨識技術有了新的開展。而且，人工神經網路其實很早就已經在研究發展，但過去卻侷限於電腦運算速度的問題，隨著這幾年硬體技術的發展，在軟硬體的配合之下，更是讓人臉辨識技術實用價值提升。

聚焦在影像辨識的人工智慧新創公司Kneron，該公司產品行銷暨應用協理史亞倫，也從他們的經驗給出答案。

他並認為，近期人臉辨識的另一變革，是在終端設備內建人臉辨識的實現。舉例來說，像是從iPhone X上，不僅是3D結構光鏡頭技術，更大亮點在於A11 Bionic晶片，內建了AI加速功能，也促使各行動晶片業者跟進。

而這也符合了邊緣運算的潮流，不像過去，都是要資料回傳到後端系統才能進行處理，而是在設備終端就能完成人臉辨識的複雜運算。同時，智慧型手機上的AI加速器應用發展，也意味著人臉辨識的運算，功耗需求可以變得更小，甚至更多終端設備也能夠運用，而這些發展在2018下半年也會變得更明顯。

然而，儘管人臉辨識在法規與隱私方面仍有爭議，但不可否認的是，現在人臉辨識技術的應用，已經在金融、零售、服務業，以及安防與公共領域發酵。已經能應用在驗證客戶身分、精準行銷、VIP客服，甚至來客分析，以及加速查驗過程，簡化人員配置，或協助犯罪偵防與幫助失智老人返家。

當然，目前中國大陸的刷臉應用更是蓬勃，不論是商家刷臉支付、ATM刷臉取款、車站刷臉進站，甚至是公共廁所的衛生紙機也有人臉辨識功能，用來遏止衛生紙小偷，道路上也有人臉識別系統，能拍行人闖紅燈的行為，但各專家業者都提醒，這主要與中國大陸落實人證合一的因素有關，國內政府與企業不盡然能當作參考，但這些應用也能一窺人臉辨識所帶來的各式便利。

資策會分析師楊仲瑜也提到，若是在未來的創意發想上來應用臉部辨識，是在居家照護與醫療領域，譬如醫院失智症的老人走出不該離開的範圍時，系統就應警告看護員，或是在視障朋友的拐杖上，透過鏡頭與人臉辨識，偵測出你的家人與朋友來訪時，傳送一個震動。在醫療方面，也有業者想透過臉部大數據，來找出特殊疾病的早期症狀。因此，我們對於人臉辨識技術的應用，也許可以抱持更積極的態度。

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