今天早上，马云发微博：“德国Cebit大会开幕式刚刚结束，我分享了一些想法和观点，结果将形成真正意义上的数字（或数据）经济。未来30年，因为数据经济，人类社会将真正进入大变革时代。当然，支付宝的人脸识别支付技术也已经发布。消息一出，网友们对数据经济反应平平，但对“人脸识别技术”却表现出了浓厚的兴趣，多数网友调侃人脸识别技术，“整容了怎么办？”“双胞胎呢？“卸妆了怎么办……怀疑人脸识别技术的准确性。人脸识别技术让我们不禁要问：人脸识别的技术瓶颈在哪里，为什么会引起网友的不信任？”?据悉，人脸识别Recognition特指利用计算机技术对人脸视觉特征信息进行分析比较，进行身份识别，也被认为是生物特征识别领域最难的研究课题之一，即使是人工智能，难点主要体现在将人脸作为生物特征。难点1：人脸本身太相似，无法区分。在面部特征方面，不同个体之间的差异不是很明显，因为每个人的面部结构都是相似的，这对于使用来说很重要，不利于区分人类个体脸;此外，还有一些特殊情况需要我们考虑，比如如何识别双胞胎甚至多胞胎的人。这些才是人脸识别技术真正应用到生活中的难点二：面部表情、光照条件、整形手术等外界因素影响，人脸形状的识别非常不稳定，人可以通过人脸的变化产生很多不同的表情面部肌肉，从不同的角度观察，人脸的视觉形象也存在较大差异，这也给人脸识别效果使用的稳定性和准确性带来了一定的挑战；此外，人脸识别还受到光照条件的影响，比如白天和黑夜、室内和室外等。很多人脸遮挡的物体，比如口罩、墨镜、头发、胡须等，当然还有年龄和人为干预整容手术等因素。如何避免这些外部因素对人脸识别的速度和效果的影响，一直是科学研究的课题。目前在国内，除了face++为支付宝提供人脸识别技术支持外，Orbit、汉王科技、川大智升、科大讯飞、赛维智能等都涉足人脸识别技术领域，虽然现阶段人脸识别技术还存在很多不足，我们仍然看好人脸识别技术未来的发展空间。
