身處AI時代，面子很重要

臉部辨識的應用在最近幾年受到熱烈關注，我自己開始意識到這個議題，主要還是受到動作影集《疑犯追蹤（Person of Interest）》的啟發，在構成劇情背景的基礎上，就關係到機器視覺、人臉識別等技術的普遍應用，當然還有人工智慧（AI），在這個影集的最後一季裡面，有一集甚至提到臉部辨識錯亂的影響，而這樣的情節，自然也考驗主角們的演技。

事實上，若要識別一個人的身分，通常我們會透過表情、聲音、動作，其中又以臉部表情的區隔性，最受到眾人所肯定。同理，若要模仿一個人，對於這三個條件，也必須做到維妙維肖，尤其是這張「臉」最為關鍵，仿效難度也最高。

因此，在戲劇和電影裡面，若要扮演眾所皆知的名人，像是賈柏斯（Steve Jobs）、邱吉爾（Winston Churchill），除了挑戰演員能否具備詮釋主人翁神情的高超演技，更必須借重精巧細緻的梳化妝技術，才能更貼近所要模仿的對象（更有甚者，有些熱愛偶像明星的人，會去整容整形，希望變得跟對方一模一樣）。

就算沒有這些技術，關於「臉」在現實生活中的應用，也經常作為每一個人的代稱，甚至還被比喻為一個人的尊嚴。

例如，我們在中文裡面常用的「面子」，以及網際網路興盛之後開始出現的「打臉」，也都借用了臉部這樣的獨特性，來表達是否受到他人尊重之意。而在未來AI應用興盛的年代，關於將「臉」明確作為每個人身分唯一表徵的這件事，不再是抽象的譬喻，而是真實的寫照，因為，透過日趨成熟而普及的臉部辨識技術，可以讓更多人能夠快速登入與存取各種系統與服務，進行資料的查詢與交易。

不過，臉部辨識技術的發展，已經歷了很長一段時間，最早可追溯到1960年代。而在處理的方法上，可分為幾何式（基於特色）和光測式（基於檢視），而在演算法的部份，最常被提及的類型則有三種：主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）、彈性群組圖形比對（EBGM），而且也有專屬或相關的業界標準，像是ANSI INCITS 385-2004、ISO 19794-5、ANSI NIST ITL 1-2000、INCITS 398-2005、INCITS 358-2002，當中界定了所在場景、拍攝圖片方式、數位化程度與資料儲存格式等因素。

而到了最近幾年，隨著智慧型手機、社群網路的崛起，再度為臉部辨識的應用推波助瀾。而在大眾運輸系統當中，許多國際機場也陸續採用臉部辨識，提供旅客自動快速通關的服務，例如，臺灣在2012年1月，就已經啟用了出國自動查驗通關系統（e-Gate）。

2017年更是臉部辨識應用受到矚目的一年，蘋果推出的最新款智慧型手機iPhone X，強調內建了Face ID臉部辨識技術，使得全球消費者都注意到這方面的應用。而到了年底，Facebook也宣布推出多個相關功能，例如，透過新提供的光學工具，使用者能夠透過App的臉部辨識，管理他們在這個社群網站上的身分。基本上，這個服務使用的技術，等同於先前站方提供的圖片好友標註建議功能，目的是讓你找到自己被拍攝、卻未被標記在內的圖片，以及偵測他人擅自使用你的圖片做為個人檔案照片的行為。

另一個Facebook提供的新功能，則是為了協助視力受損人士，讓他們對於從Facebook所看到的圖片，能夠知道更多訊息，像是在圖片裡面出現的人員身分。

有了主要行動裝置與網站業者帶頭，臉部辨識在消費端的應用可望日益普及而多元，也將帶動更多非傳統的大型應用誕生。