文/图 羊城派记者 何伟杰实习生 李嘉慧通讯员 李勉聪

你听说过AI智慧校园吗？9月3日上午，教科院荔湾实验学校禾园举行了以“新起点，共成长”为主题的开学典礼。中国教育科学研究院荔湾实验学校由中国教育科学研究院与荔湾区人民政府合作共建，是中国教育科学研究院与荔湾区人民政府首度合作办学的第一所新学校，是一所九年制公办学校。其中，智能化信息系统管理是这所学校的主打品牌之一，该校的人脸识别系统将在校园综合安防、食品安全保障和保证教学质量等多方面都能起到重要作用。

“筚路蓝缕”创新校，开学典礼如期举行

“我今年上一年级，学校很大很漂亮，能穿着漂亮的礼服参加开学典礼，我很开心。”一位一年级的小朋友这样跟记者说到。

悠扬琴声从小舞台飘出，孩子们身着白色衬衫，男生身着灰色短西裤，女生则穿着灰色百褶裙，依次笔直地站立着。随后，孩子们邀请校长等领导在16米的长卷上印上手印，寓意支持、鼓励，给予学校最有力的支撑。同时，科校第一批200多名学生，也在卷上印上自己的彩色脚印，寓意着迈出成长的第一步脚印，踏踏实实学习。

据家委会家长介绍，学校在开学典礼前已进行为期4天的“新生培训”，内容包括小学生礼仪规范、作息时间、正确地书写班级姓名、如何包书爱护书籍等，才让孩子们今天能迅速“进入角色”，精神抖擞地参加开学典礼。一位姓王的妈妈表示，“希望孩子能在课堂中学好知识，在与同学的相处中学会如何与人相处，大家一起健康快乐地成长。”

智能系统可跟踪学生行动轨迹，观察课堂表现

教科院荔湾实验学校最大的亮点是什么？校园智能化管理！

据了解，该校是荔湾区第一所采用人脸识别系统的学校，将人脸识别、云计算和大数据等先进的信息技术手段融合在一起，利用四百万高清人脸识别枪实现人脸抓拍，并结合以图搜图功能，报警管理功能，实现全方位、全天候的前端信息感知采集。以科技引领校园的综合管理。

采集范围包括在重点公共区域如校大门口、围墙、楼梯、宿舍周边、财务室、和生化爆实验室、河道水域完成智能防范系统的部署，校门口的升降柱、广场的鹰眼、食堂的防油污相机等覆盖，可以满足校园视频无死角监控，同时降低学校监控报警难度，提高科技化安保水平。

记者在现场看到，该系统可以随机锁定一名学生，确认其姓名等身份信息，通过样貌特征搜索到他曾在校园不同场所出现过的画面，并列出报警时间、监控点名称和地点、相似度百分比等。

“主要是出于安全和便于管理的方面的考虑来设置的，可以搜索和抓拍到校园内的众多角落，可以查看学生曾行走过哪些区域，以及一天当中的活动轨迹等。”智能信息系统负责人王老师说，该系统可对学生行动活动管理和分析的效果，万一有搜索和调查的需要，它马上就能派上用场。

据悉，目前人脸识别系统在校园内总共有5个摄像头，未来将在校园进行全方位覆盖，包括食堂和教室。其中，校园后厨可通过温湿度相机和防油污相机的部署，对学生集体中毒事件从源头进行全程防范，把校园食堂按照阳光厨房的数据标准和监管需求集中管理。

在课室方面，王老师介绍，该系统还可用于提升教学质量，“教室中安置人脸识别系统，可以管理老师和学生，我们可以清晰地观察到老师有没有经常走下讲台与孩子们互动，进行板书和多媒体教学，以及他们对学生的态度等。同样地，如果有学生近来学业不佳，也能通过系统观察他的课堂专注度，包括是否有认真听讲、或者上课分心、开小差而导致成绩下降，并对他进行教导和指引，甚至可以分析孩子和小伙伴们的亲密度等。”

一位姓何的家长表示，不会觉得运用该系统管理学生会“过于严格”，反而是“将孩子送到学校会更加放心、踏实。”

教科院荔湾实验学校坐落在鸟语花香的芳村龙溪中路，是一所公办九年制学校，占地约48000平方米，其中小学部占地约22000平方米，中学部占地约26000平方米，72个教学班的规模，小学、初中各36个班，学校于2018年9月正式开学。目前学校师资全部来源于区内优秀骨干教师，同时中国教科院将参与学校的师资培训及团队管理。

此外，该校还将通过学习空间、课程、学习方式和组织管理方式等方面的创新，运用灵活多样的学习空间，学习场景相互融通，并充分利用现代化信息技术进行管理。

虞女士的儿子今年读小学一年级，她说：“一开始选择这个学校的原因，也是因为住在附近比较方便，但是了解之后越来越喜欢。除了高大上的智能化管理手段，这里设施先进全面，餐厅很新净，还有很多操场和运动设施。区别于其他小学，该校一周有四节体育课，能保证孩子有充裕的运动、活动时间。”她还告诉记者，该校语文课程设置较多也是很好的一个方面，“语文是所有学科的基础，学好语文才能看懂其他的专业知识。”

人脸识别似乎成为了这条“不完美”刘海的唯一作用，也让“刷脸”从原本普通用户并不怎么关心的功能一跃成为了所有手机厂商的热点。

人脸识别这么重要么？重要到苹果为了它而没有把iPhone X做成一块不带缺口的屏幕？

面部识别并不是一项新技术。

如果你是从iPhone X才开始认识到人脸解锁的，那可真是对不起下面这些公司。

2011年成立的Face++，2012年成立的依图，2014年成立的商汤科技目前都提供了成熟的人脸识别方案，应用领域主要包括安防、门禁、零售等。和苹果的Face ID一样，在这些场景里人脸识别的主要作用也是鉴定权限、保证安全。

人脸识别也是目前人工智能热门领域，Face++和商汤科技近期获得了1亿美元的C轮融资和4.1亿美元的B轮融资。

据新京报报道，这些人脸识别可以分为1:1、1:N、N:N三种等级。

1:1等级的人脸识别，可以实现最初级的「证明你是你」。

用户提前上传个人照片储存于系统中，每次验证时，线下拍照与系统中存储的照片进行对比来确定「你是不是你」。

例如，去银行开通一张新的银行卡的时候，银行柜员拿着你的身份证跟你本人做对比，核实你是不是身份证上的人，这就是1:1的场景。

手机解锁、刷脸支付、网上买票、医院挂号、政府惠民工程项目，以及各种证券开户、电信开户、互联网金融开户都是1：1人脸识别的应用场景。

而1:N的人脸识别算法则主要用于人脸检索，「证明你是谁」。与1:1的一一对照不同，1:N需要一张照片同系统中的海量照片进行对比，根据相似度排列出多个对比结果。

1:N人脸识别主要应用于安防领域，如用于排查犯罪嫌疑人、寻找走失儿童等。

而N:N人脸识别相当于同时进行多个1：N识别，用于「证明谁是谁」。Google相册和iPhone相册目前都集成了类似的人脸识别，拥有了这项技术，整理起相册可就更简单了。

Google Photos大家可能还不是很熟悉，以苹果从iOS为例，从iOS 10开始，系统相册不仅可以分辨出人脸，甚至还可以认出「谁是谁」。主要原理是定位面部的不同位置，眼、鼻、口等特征，通过这些面部特征把不同的人区分开来。

除了识别人脸，Google相册近期还支持了宠物识别，吸猫撸狗更方便了。

除了应用于安防、门禁的人脸识别，目前应用于手机的面部识别主要有苹果、三星、小米、vivo等厂商。

从系统级对人脸识别进行支持，也不是iOS今年的原创。Android系统从未公开发售手机的Android 1.0（API Level 1）就内嵌了软件层面的人脸监测（FaceDetector）。

不过当时，这一功能并不是被用于安全和照片分类，可以说既不是上面提到的 1:1也不是1:N更不是N:N。而是粗略的识别出图像中“是人脸”的部分，用于方便相机App对人脸进行优化——这个技术在智能手机诞生以前，卡片照相机时代就已经有了，基于这个技术所产生的最为大家所熟知的应用场景应该是笑脸快门。

大家应该对这幅广告有印象吧？这是尼康S60卡片机在2008年的一组宣传。

随着手机计算力的提升，到了Android 4.0的时候，Google在Android中首次加入了“面部解锁”功能。而对开发者来说，从这一版本开始人脸识别的API进一步提升。从Android 5.0开始又新增了Trusted Face，优化了面部解锁的工作流程。

和iPhone X相比，Android平台的面部解锁并不强制要求设备在硬件上有额外的定制，只要你的手机有一颗前置摄像头都能用。例如三星的Galaxy S8和小米6、小米MIX 2（MIUI 9最新开发版）、小米Note 3等热门机型全都拥有面部识别解锁。

但由于前置摄像头的硬件限制，因此这种方案无法像苹果Face ID那样对你的脸绘制三维的深度「脸图」，为了保证“成功通关”的体验，安全性会随之下降。

小米6在添加面部数据时也加上了相应的风险提升：人脸识别的安全性低于图案密码、数字密码、混合密码和指纹。

除了手机厂商自带的风险提示，判断手机面部识别安全性的另一方法是面部识别数据是否用于支付。例如三星Galaxy S8的虹膜识别可以用于Samsung Pay的支付验证，但是面部识别就不行。

除了安全性较低，这种方案的另一大缺陷是受到前置摄像头大多硬件素质不高所限，面部解锁的限制条件也很大——暗光环境不能用，行走过程中大概率无法解锁，过于明亮也有可能导致无法打开。

小米6升级体验版MIUI 9之后，人脸识别成功率较高，尤其是把手机拿在手中的场景下，识别速度也很快，但是到了晚上光线较暗的时候基本上处于不可用的状态。这主要是硬件的局限性造成的—前置摄像头暗光环境下很难捕捉足够的图像信息。

这并不是小米一家的问题，包括三星Galaxy S8在内，所有未对面部识别专门定制硬件的手机在使用软件面部解锁的时候都有这样的尴尬。这也是为什么支付宝在2015年12月就上线了面部识别登录，但大多数用户还是选择密码的原因——为了保障你资金的安全，并适配尽可能多不同型号手机的前置摄像头，支付宝的刷脸登录真的很严格。

除了小米，vivo X20也支持了面部识别。

vivo在X20曾发布会上表示：vivo X20的面部识别采集了128个数据点，安全性和解锁速度上表现更好，再加上抬腕亮屏功能，解锁体验也不错，vivo将这项技术取名为 Face Wake。

回溯过往的新闻不难发现，无论是小米还是vivo都曾与Face++达成合作。因此两家的方案可能均来自Face++。

通过特殊硬件加持让手机更高效、更安全的进行人脸识别，全面屏的梦想可能还要放一放。

为了实现更为安全的面部识别，iPhone X正面的全面屏上方有一条让人诟病的刘海。如果面部识别真取代指纹识别真的是智能手机下一步的演进路线，那么“科幻级”全面屏可能离我们又远了一些。

iPhone X的刘海里集成了红外（深度）摄像头、近距离传感器、泛光感应元件、环境光传感器、左/上扬声器、麦克风、前置摄像头和一个名为点状投射仪(Dot projector)的元件。它会投影30000多个肉眼不可见的光点在你脸上，对你的脸绘制一幅三维的深度「脸图」，然后和系统记录的脸图进行比对。

iPhone X面部识别的工作流程是：

当脸部靠近iPhone X时，被近距离传感器感应到，并发出信号启动泛光感应元件。

泛光感应元件发射出红外光投射在物体表面，再由红外（深度）摄像头接收这些反射的信息，传送到A11处理器。

经由人工智能的计算后判断为脸部后，启动点状投射仪(Dot projector)产生大约3万个光点投射到使用者的脸部，利用这些光点所形成的阵列反射回红外（深度）摄像头，计算出脸部不同位置的距离（深度），来比对脸部特征辨识是否为使用者本人。

数据点的多少不仅决定了识别的准确率，更重要的是决定了识别的安全性。

与Android靠算法补足前置摄像头所获取的2D数据不同，iPhone X的泛光感应元件像是一个红外线的“闪光灯”，能够保证其在黑暗中正常工作。而点状投射仪则会返回3万个面部深度的信息，使得iPhone X从一开始就看到你“立体的脸”而不是像Android那样需要用算法去“虚拟”一张立体的脸。

这让iPhone X的面部识别，比现阶段Android平台拥有更强的易用性和安全性。

苹果在iPhone X发布会上表示：被相同指纹破解Touch ID的概率是五万分之一，而同样情况下面部能破解Face ID的概率则是一百万分之一。

不过，Android党也别着急。手机芯片厂商高通在iPhone X发布之前就透露，在今年年末发布明年年初正式量产的下一代骁龙芯片中，将增加对前置面部识别的硬件接口，方便手机厂商在手机正面加入景深或红外传感器。下一代高通方案的图形信号处理器(ISP)和深度感知功能也会为此做出优化。

也就是说，面部识别不是一项新技术，但是要达到解锁手机甚至支付的安全性要求，还需要对现有的方案进行技术升级和突破。

可能再过不久，指纹识别可能就要被丢进垃圾箱了。