攝像頭“讀臉”的另一種打開方式

攝像頭早已與人們的生活密不可分，AI相關的技術也是赫赫有名。

但如果有人告訴你，開發(fā)者們能調用電腦或手機上的攝像頭識別你的面部情緒，你是會為更多人/機器了解你而感到刺激和開心，還是油然而生一種抗拒和不安全感？

反正我是后者。畢竟互聯(lián)網(wǎng)公司或者黑客利用攝像頭獲取用戶隱私的事故，多的足夠寫好多本“科技恐怖故事會”，連起來繞地球幾周了。

不過，用戶們對被攝像頭“讀臉”這件事如臨大敵，卻并沒有影響科技公司攻克心情識別技術的一片“初心”。

初心易得，始終難守：用戶與攝像頭的對決

最近，視頻播放器 Bitmovin 上線了觀眾感知功能。

在播放視頻的時候，它會打開攝像頭，觀察正在看視頻的觀眾。通過面部表情來分析、衡量用戶對廣告內容的情緒反應，如果用戶對產(chǎn)品布局表現(xiàn)出積極的面部反應時，就顯示廣告；如果用戶正沉浸在痛苦或不適中，就不顯示特定的廣告?？雌饋硭坪踹€挺人性化的。

不過，心情識別技術早就不是什么新鮮事了。之前 The Sync Project 、emo 就以此方式來推薦音樂，可口可樂也曾用檢測表情的辦法做過營銷活動。

除了商業(yè)用途，還有不少有意思的應用場景。比如卡內基·梅隆大學的研究人員，就用 IntraFace來進行分心狀態(tài)檢測。一旦駕駛員在開車時去哄孩子、接電話等，就會遭到軟件的警告。

那么，這個神奇的“讀臉”技能究竟是怎么實現(xiàn)的呢？

簡單來說，就是調用攝像頭，實時監(jiān)測畫面中人物的面部位置，采集眉、眼、鼻、嘴和面部輪廓的變化數(shù)據(jù)，然后通過機器學習訓練出實時更新的算法模型，進而判斷出他們的情緒狀態(tài)。

在 Bitmovin的視頻感知功能中，系統(tǒng)在完成判斷之后，還會驅動各個功能模塊進行動作，比如播放調整、控制廣告等等。

盡管心情識別技術看起來是如此有用，但似乎很少有人會認為，情緒感知是一個未滿足的需求。

通過很多其他的解決方案或者技術路徑，似乎都可以做到差不多的預測用戶喜好的水平。為此迎來一個連表情都被實時監(jiān)控的世界，實在有點得不償失了。

尤其是商業(yè)組織進行“讀臉”，會更強烈地引起不適。

問題的關鍵在于，企業(yè)通過攝像頭對用戶的表情進行收集和分析，本質上是一種單向消耗。

只有企業(yè)自身從這一行為上真實地獲得了大量收益，比如推薦更多更精準的廣告，引誘用戶進行消費。

對于用戶而言，網(wǎng)上沖浪的體驗并沒有因此變得更好，甚至可能更糟，又憑什么要求大家用“臉”買單呢？

世上哪得雙全法：攝像頭心理戰(zhàn)，有沒有“雙贏”的解法？

當然，這么說對科技公司來說也有點過于刻薄了。

畢竟很多負責任的公司都為之做出了不少妥協(xié)和努力。比如允許用戶選擇在使用應用時才能訪問相機，或者在狀態(tài)欄顯示攝像頭活動狀態(tài)，在拍照或攝像時發(fā)出提示音，有的手機在攝錄時攝像頭還會自動浮起來……

盡管效果看起來都不盡如人意吧，但至少人家努力了啊！

要從根源上解決用戶與企業(yè)圍繞攝像頭展開的拉鋸戰(zhàn)，讓“讀臉”這件事顯得不那么冒犯，還是要在消耗用戶和服務用戶之間，找到一個“雙贏”的最優(yōu)解。

幸好，心情識別技術的應用范圍非常多，絕不是只有互聯(lián)網(wǎng)世界才可以討論。所以我們不妨思考這樣一個可能性，如果讓現(xiàn)實世界里的攝像頭具備感知能力，能不能激發(fā)更大的想象。

答案顯然是值得樂觀的。

最近特別火的無人零售，就需要生物識別來幫助AI系統(tǒng)了解消費者。

比如天貓的無人超市，就曾推出過“Happy購”情緒營銷。貨架上的攝像頭能夠及時捕捉用戶的表情，并根據(jù)情緒幅度，快速計算對商品的偏好程度，進而給予不同的優(yōu)惠折扣。

在另一類商業(yè)場景中，也非常需要能夠看懂表情的攝像頭，那就是線下娛樂。

娛樂消費的盈利模式，就是依靠調動受眾的情緒進行內容變現(xiàn)。通過攝像頭感知用戶的情緒變化，進而調整商品或服務，埋藏著不少讓人驚喜的“彩蛋”。

簡單舉幾個例子，比如鬼屋/密室逃脫等娛樂項目。

為了保證玩家在封閉體驗區(qū)的安全，攝像頭本來就是標配，而通過感知玩家的情緒變化，可以及時反饋來迭代游戲體驗。一些自以為很恐怖，結果大家內心毫無波動還有點想笑的項目，就別拿出來丟人了。

還有，就是電影試映會或分級制，可以通過小規(guī)模的觀影活動，借助攝像頭來實時收集真實的觀眾反饋，減少“人情分”“看完忘了”“被營銷號帶節(jié)奏”之類的無效操作。哪些作品比較受大眾喜歡，哪些鏡頭會引起兒童不適，都可以通過情緒識別進行量化分析，告別“拍腦袋”決策。

還有就是一些文娛演出場所，比如京劇、相聲、音樂會、話劇等等，這些劇目最需要觀眾的臨場反應來調整和迭代演出內容。但傳統(tǒng)的“人肉統(tǒng)計”顯然有點落后了，攝像頭完全可以代勞。

可以看出，情緒識別技術的應用場景是多種多樣的，橫亙在豐滿理想和殘酷現(xiàn)實之間的，說到底還是企業(yè)與用戶的利益之爭。

要改變“讀臉”人人喊打的現(xiàn)狀，一是讓用戶也能在技術融合中真實受益；二是企業(yè)通過應用告知、合理授權、數(shù)據(jù)脫敏等方式，贏得公眾的信任。

讓攝像頭讀懂喜怒哀樂，或許并不宏大

看到這里，想必優(yōu)秀的小伙伴已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一個問題——既然攝像頭感知在現(xiàn)實中有諸多用處，為什么還沒有普及開來呢？

我來搶答一下：“讀心術”只是攝像頭進化的第一步，想要大規(guī)模應用，情況就復雜地多了，只能先從小打小鬧開始。

1.有限的終端算力。目前常見的智能攝像頭大多還在從事監(jiān)控、安防之類的基礎工種。要對復雜場景進行多目標的實時識別和分析，終端算力還無法支持。

當然，也可以將視頻送到云端去處理，這樣又會帶來高延遲和數(shù)據(jù)安全性的問題。因此，心情識別技術想要大規(guī)模應用，還為時過早。

2.跨地域的隱私授權。如今各個地區(qū)都在加強隱私建設，以“史上最嚴”的歐盟隱私法案（ePR）為例，要收集必要的用戶數(shù)據(jù)之前，必須征得畫面里所有用戶的同意，否則將被禁止處理該數(shù)據(jù)。試想一下，在人流量密集、流動性強的區(qū)域去完成這樣的授權工作，幾乎很難被執(zhí)行。

當然，這些問題正在不斷地被技術和企業(yè)們解決。比如集合了云端計算、邊緣計算、端側計算的一體化部署方案，能解決攝像頭算力不足的難題。

而對隱私敏感的用戶指責，則可以通過主動限制釋放“讀臉”技能來規(guī)避。比如前面提到的，只在小型場景、知情的情況下進行情緒讀取。

只要面臨“用還是不用”的道德糾結，果斷選擇不用，總是更加穩(wěn)妥。亞馬遜的無人超市Amazon Go，就沒有國內無人便利店、盒子常見的拍臉環(huán)節(jié)，用戶只需掃碼就能進入。而店內的100多個攝像頭也只是捕捉身體動作的視覺線索，判斷分區(qū)和動線是否合理。

總而言之，攝像頭的心情感知能力，固然可以化“自私”為“雙贏”，但大規(guī)模應用還是很遙遠的事情。而且在新的規(guī)則完善之前，還是得把它關在籠子里。

愛，即是克制——這或許是讓人類與攝像頭之間建立信任最快的捷徑。

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