一个名副其实的「看脸时代」正在到来(4)

中美团队会不定期聚在一起，举办各种outing，图中右二是ZOLOZ中国总经理陈继东，在他左边，是ZOLOZCEO Toby。
陈继东说，人脸识别产品成型后，他们会拿去让其他部门同事试用。其中一位同事是个老花眼。他拿起手机，习惯性地举得老远，眯起眼睛看镜头，这显然无法获取足够量的眼白信息。最后，那位同事和手机尴尬地僵持了15秒后，刷脸失败。
林述民是负责人脸识别在中国市场落地的产品负责人，他曾经把失败反馈挨个查了一遍。不同手机的前置摄像头拍摄效果千差万别，拍摄地点的光照角度也差异巨大，就连说中国话都变成了一件令人费解的事情。当手机指示「摇头」，有的人疯狂摇头，速度快到无法取样；有的人把脸摇到一边以后就不转回来了，刷脸失败。
动作修改为「眨眼」后，陈继东在聚会拉着朋友试用，偏偏他的朋友眼睛小，因此眨眼的幅度很小，加上盯着镜头紧张地飞快眨眼，机器很难识别出眨眼的动作，陈继东只能眼睁睁看着他又一次失败。
负责海外产品推广的陶冶也遇到同样的困难。在实验室一切顺利，但在现实中打开手机，识别页面永远过不去——因为印度网速太慢了。
就连主要负责技术的李亮，都在这些细节面前败下阵来。在技术世界，他解决过一个个难题，但现实摆在他面前的是完全没想到的困难。浓密的假睫毛，遮黑眼圈的黑框眼镜，覆盖全脸的面膜，都是严重影响识别通过率的因素。它们对于女人是变美利器，但对机器而言是过于强烈的面部特征，很难学会区分。只有调取大量黑框眼镜照片，训练机器反复识别它们。很长一段时间里，这个团队的成员看到带黑框眼镜的人就头疼。即便现在接受采访，李亮还在一个劲儿追问，「戴美瞳的人多吗？为什么要戴美瞳啊？为什么啊？」
人脸识别技术落地遭遇了这么多现实困境，更不要说还处于实验室发现阶段的眼纹识别技术了。如果想要实现金融级别的生物识别，他们必须要想办法解决这些问题。
得到现实中的挫败反馈后，陈继东和他的技术团队重新修正了自己的设计。不再要求瞪大眼睛，也不再要求用户摇头、点头，原则上「让用户零付出」，技术才能真正实现。