人臉識(shí)別技術(shù)的普及

因?yàn)闀r(shí)間原因，身份證照片和用戶(hù)當(dāng)前的照片往往有一些差異，比如臉的寬度等，但瞳孔間的距離則相對(duì)恒定。傳統(tǒng)回歸運(yùn)算可能會(huì)出現(xiàn)誤差，現(xiàn)在，深度學(xué)習(xí)算法不斷被改進(jìn)，可以把人臉?lè)譃?/span>100多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，盡量避免誤差。綜上所述，從原理中我們可以總結(jié)出刷臉支付的優(yōu)勢(shì)和弊端了

刷臉支付優(yōu)勢(shì):

1、 人臉識(shí)別技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是采集比較直觀(guān)

商家可以通過(guò)采集用戶(hù)的照片歸檔到數(shù)據(jù)庫(kù)，再通過(guò)算法的改善來(lái)把用戶(hù)的臉部特征跟照片進(jìn)行比對(duì)即可實(shí)現(xiàn)“刷臉”。

2、 成本較低，便利性較高

按照識(shí)別的精度排序，確實(shí)是虹膜、指紋、人臉的識(shí)別精度依次降低。但人臉識(shí)別可以根據(jù)攝像頭的提升而提升，雙目攝像頭、結(jié)構(gòu)光攝像頭、TOF等等，這個(gè)上升空間很大。從應(yīng)用性來(lái)看，你現(xiàn)在讓所有的用戶(hù)都去提取虹膜信息、指紋信息，這個(gè)很難，不現(xiàn)實(shí)。而我們每個(gè)人都有身份證照片，從對(duì)比庫(kù)的角度來(lái)看，人臉識(shí)別是有一定優(yōu)勢(shì)的。此外，虹膜識(shí)別、指紋識(shí)別需要額外裝置，而進(jìn)行人臉識(shí)別，只要有一部手機(jī)就可以進(jìn)行識(shí)別或者收集。

3、 體驗(yàn)度較好，用戶(hù)較易接受

由于人臉識(shí)別根據(jù)攝像頭的提高而提高，而且算法的改進(jìn)會(huì)讓刷臉核驗(yàn)在極短時(shí)間內(nèi)完成，讓用戶(hù)覺(jué)得這技術(shù)很高效很便捷。而指紋、虹膜由于更多地依靠智能硬件模塊的識(shí)別，比如上班考勤可能需要員工在指紋機(jī)上按幾次才能識(shí)別，這樣就會(huì)使得用戶(hù)下意識(shí)地把指紋識(shí)別歸為體驗(yàn)差的技術(shù)。

天波刷臉支付收銀機(jī)TPS650T配置六核高速CPU和雙目/3D結(jié)構(gòu)光攝像頭，能快速準(zhǔn)確完成人臉識(shí)別和刷臉支付，達(dá)到金融級(jí)支付水平。

刷臉支付弊端:

與指紋、虹膜等相比，人臉是一個(gè)具有弱隱私性的生物特征，因此，刷臉支付的技術(shù)對(duì)于公民隱私保護(hù)造成的威脅性尤其值得重視。中國(guó)社會(huì)科學(xué)院哲學(xué)研究所研究員段偉文表示:“人臉圖像或視頻廣義上講也是數(shù)據(jù)，如果沒(méi)有妥善保管和合理使用，就會(huì)容易侵犯用戶(hù)的隱私?！?在信息爆炸的時(shí)代，數(shù)據(jù)的處理、分析、應(yīng)用很多都是由算法來(lái)實(shí)現(xiàn)的，越來(lái)越多的決策正被算法所取代。因此，如果將算法應(yīng)用在犯罪評(píng)估、信用貸款、雇傭評(píng)估等關(guān)系人們切身利益的場(chǎng)合，一旦產(chǎn)生歧視，就可能危害個(gè)人乃至社會(huì)的利益。所以，刷臉支付、刷臉識(shí)別應(yīng)用在金融支付行業(yè)還是存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，所以在銀行取錢(qián)只通過(guò)刷臉不用密碼的情況還沒(méi)有真正實(shí)現(xiàn)。

總之，刷臉識(shí)別在安防行業(yè)、金融支付行業(yè)、新零售、智慧餐飲的應(yīng)用已不是停留在想象里，而是已經(jīng)頻頻在我們的生活中上演，場(chǎng)景化的應(yīng)用也越來(lái)越普及。但是，法規(guī)應(yīng)促使數(shù)據(jù)交易各方對(duì)自己的行為負(fù)責(zé)，讓每個(gè)人知道自己的數(shù)據(jù)如何被處理，特別是用于其他用途的情形，減少數(shù)據(jù)濫用，讓人們清楚知道自己的“臉”還是否安全。

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隨著互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)據(jù)的積累、計(jì)算機(jī)算力的躍升和算法的優(yōu)化，人工智能正在讓生活變得更加便捷。刷臉進(jìn)站、刷臉支付、人臉簽到考勤、刷臉執(zhí)法……人臉識(shí)別技術(shù)正走進(jìn)更為廣闊的應(yīng)用場(chǎng)景。新零售+刷臉支付的落地，更是讓許多軟硬件企業(yè)去提供人臉識(shí)別的解決方案。

人臉識(shí)別研究始于上世紀(jì)60年代末至70年代初，與指紋識(shí)別、掌紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等都屬于生物識(shí)別技術(shù)的一種。早期人臉識(shí)別技術(shù)，是測(cè)量人臉上根據(jù)眼角、鼻孔、嘴巴、下巴幾個(gè)部位的幾何關(guān)系，通過(guò)圖像庫(kù)中的人臉模板，與待識(shí)別人臉在灰度上的相似程度，來(lái)實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。其弊端是容易丟失有用信息，在視角、表情等變化的情況下識(shí)別能力很差。