无现金时代来了“刷脸支付”你敢用吗？

    无现金时代来了“刷脸支付”你敢用吗？2015年，马云在德国向总理默克尔展示“刷脸支付”。5月18日，一段支付宝刷脸支付的视频流传于网络。视频中的女子在某终端上利用支付宝结账，不需要手机，也不用输入账号，仅靠刷脸和输入手机尾号即可确认。

    对此，蚂蚁金服生物识别负责人陈继东表示，支付宝已经完成“刷脸支付”从实验室到商用的最后一步，该产品不久就能上线，随着支付宝将这一技术投入商用，刷脸支付和人脸识别将被更多的人所使用、了解，从而加速产业的发展。

    自从有了方便快捷的二维码支付，钱包已经不再是出门购物的必备品了。虽然生物识别技术已经应用在用户身份识别的系统中，但由于技术成熟度的问题，刷脸支付还有很大的风险性。何时生物识别技术才能真能让我们放下手机，安心刷脸呢？

    其实早在 2015 年 3 月，在德国汉诺威消费电子、信息及通信博览会上，马云就现场演示了 "Smile to Pay"，即 " 刷脸支付 "。该支付认证技术由蚂蚁金服与 Face++ 合作研发。

    可惜的是，当时外媒表示，技术还不成熟，实现起来还是有难度；同年，支付宝在发布 9.0 版本时引入人脸识别技术，主要是用户刷脸登陆：你拿起手机，对着镜头抛个媚眼，摇一摇头，就能直接登陆。

    随后百度、腾讯以及一些商业银行也上线了类似识别的技术，但应用场景主要集中在用户登陆、支付风险校验等，真正的刷脸支付还没有实现过。

    其实，与 " 刷脸登录 " 相比，" 刷脸支付 " 难度会更高，这也是这一技术迟迟没有商用的原因。

    央视在今年的315晚会上曾曝光过刷脸登陆的风险问题，作为新兴事物，生物识别确实引发了人们对于风险的担忧。如何确保金融级的精准度？如何在非面对面情况下确保生物特征来自于真人？如何保护用户生物特征不被泄露？

    刷脸支付靠谱吗？

    就支付这件事而言，生物识别既能解决一定的痛点，也能带来很大的便利。用户不必记住那么多复杂、繁琐的密码，也减少了实地验证的必要性，降低了用户的使用成本。

    我们经常听到用户数据泄露等新闻，往往是用户在多平台统一密码导致的，又叫“撞库”。这是极其不靠谱，不安全的。而如果在不同平台使用不同密码，用户又常常记不住。生物识别技术，可以帮助解决这个问题。另外也使用户不必实地去办理，可以远程操作。

    例如支付宝使用的两个入口：正常登陆、安全中心。目前的应用有高风险支付、修改密码、实名认证等48个场景使用刷脸验证。一些银行也在尝试将生物识别技术引入到自己的APP中，提升安全程度，也增强便捷性。

    当然，目前生物识别还不能取代密码，而是在密码的基础上再加一把安全锁，通过增加生物识别的环节，让支付更安全。

    除了支付，生物识别技术的应用场景非常广阔。实体世界身份证、护照办理，存在容易丢失，被盗等问题。使用生物识别技术则免去了这些烦恼。

    生物识别对于推进普惠金融也具有一定价值。《G20数字普惠金融高级原则》中，利用生物识别技术促进数字金融服务的客户身份识别已成共识。目前全球有约15亿人因为无法证实身份，无法获得基本的金融服务和权利。当越来越多的金融服务通过网络来提供时，远程身份识别变得尤其重要。目前这个市场空白，此刻正是中国生物识别技术出海的窗口期，中国企业如中科虹霸已经到印度、菲律宾、也门、约旦、南非去提供虹膜技术。

    生物识别技术也可以应用于公益和社会管理领域。例如利用生物识别，可以帮助寻找走失的老人和儿童，可以让行走不便的老人和残疾人不用出门就可以完成识别，享受支付、社保等服务。在社会管理领域，旷视科技（Face++）产品总监敖翔介绍，Face＋＋与某地警方合作，通过人脸识别技术定位追踪逃犯，一年内协助警方抓获逃犯600余名。

    生物识别如何做到精准？

    追溯生物识别的起源，它与计算机几乎同时诞生于上世纪中叶。人脸识别早在上世纪60 年代就已有相关算法研究。而后随着计算机技术和光学成像技术的快速发展，人脸识别技术愈发成熟——从人脸局部特征识别到全局特征提取，再到基于二维和三维模板做人脸建模的识别模型。

    除了人脸识别，还有指纹识别、眼纹识别、手掌识别、耳廓识别、虹膜识别、表情识别、掌纹识别、声纹识别、步态识别、笔迹识别、视网膜识别等等。身体上的很多生物信息都可以用来识别，通过技术、传感器等等方法，识别方式可能有上千种，目前业界正在开发的也就两三百种，还很有限。

    多种生物识别方式，如果只用一种，都有可能被攻破。攻击的方式可能是用户远程用照片或面具来替代真人的验证，可能是指纹的仿制，也可能是3D成像。将多种识别方式叠加起来，攻击成本会急剧上升，从而带来安全性上升。

    交叉验证方式能有效提升识别率，即使是双胞胎也“判若两人”。

    目前，人脸、指纹、虹膜是目前比较成熟且常用的识别方式，技术相对成熟，应用场景也比较丰富。

    当前人脸识别技术还面临一些挑战，从外界环境与条件来看，用户在进行人脸识别过程中的姿态、光照、遮挡、图片清晰度等都会影响到效果；从人自身的变化看，从小到老，会发生变化，识别变化比较困难。另外对于双胞胎也很难识别。下一步人脸识别技术需要提升应对攻击和复杂环境的能力，动态监控的精准度需要提升；另外还需要提升运行速度，增进用户体验，不能让正在进行识别的用户等太久。

    除了人脸识别，虹膜识别也在被业界关注。虹膜属于眼球中层，位于血管膜的最前部，在睫状体前方，可调节瞳孔的大小，调节进入眼内光线多少的作用。三星Note7、S8都有虹膜识别，三星正在把虹膜作为中高端手机的标配。不过对于普通用户来说，指纹、人脸的识别都比较熟悉，虹膜识别则比较陌生。

    虹膜具有两大特点，第一是稳定性，人在出生以后虹膜不会发生变化。他举了业界熟知的阿富汗女孩的例子，八十年代，美国摄影师拍到了一张阿富汗女孩的头像照片，照片中女孩的眼睛很大，透露着战争环境下女性的恐惧和忧伤，1985年第5期的《国家地理》用这张照片做了封面。2002年，美军与阿富汗塔利班开战，摄影师再赴阿富汗，要找到十几年前的女孩。通过女孩的照片，幸运地找到了她。通过虹膜技术的鉴定，识别出这位女性就是十几年前的女孩。

    虹膜的第二大特点是唯一性，虹膜具有独一无二的纹理结构，实现对人员身份的精确认证和识别，甚至能把双胞胎区分。

    目前虹膜在国外已经有一些应用案例，墨西哥、印度、印尼采集国民虹膜信息，其中印度更是采集了11.25亿人的虹膜信息，建立了全球最大的虹膜数据库。在金融领域的应用，主要是ATM取款；此外美军中东作战、海关出入等方面也有虹膜技术的应用。

    除此之外，其他生理特征识别（如指纹）和行为特征识别（如击键，即使用键盘时的按键力度和频度）也是参与交叉验证的生物特征。每增加一道特征因子，错误识别的概率就将大幅缩小，如此可确保生物识别在精确度上达到金融级的要求。

    近日，支付巨头万事达卡推出了新一代集芯片技术与指纹识别技术与一体的生物识别银行卡。据介绍，指纹识别技术的运用不仅会使持卡人的资金处于更安全的状态，而且会为人们带来便利，比如在消费时只需要将手指放在识别器上即可，同时有了指纹识别技术也可以省去设置密码的环节，也不用担心发生密码被盗的事件了。

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