刷脸支付来了 你准备好靠脸吃饭了吗?

在无现金社会的建设中,中国显然已经走在世界的前面,便捷的移动支付生活方式让老外都艳羡不已。

但是我们并没有因此而满足,毕竟掏手机也很麻烦啊对不对?!

为了解决这个让人手疼的问题,支付界的台柱子(阿里)和刷脸界的扛把子(Face++)联手在2015年提出了“刷脸支付”概念并有了马云在德国的惊世一刷。

当年在德国汉诺威电子展的开幕仪式上,马云当着中国副总理马凯和德国总理默克尔的面,在自己网站上买了一枚20欧元的1948年汉诺威电子展纪念邮票。然后,他用脸付了帐。

两年时间过去了,随着人脸识别技术日渐成熟、应用场景日益丰富,“刷脸支付”也走出了从实验到商用的最后一步:

以上为网友曝出支付宝即将上线的刷脸付内测视频,视频中的美女在选定商品后,没有掏出手机也没有输入账号仅靠摄像头扫一下脸和手机后四位就实现了支付,整个过程短短几秒钟,视频发布后再次引起了网友对人脸识别技术的好奇,其中有期待也有担心。

不过不管怎么样,我们终于可以靠脸吃饭了!!!

为什么是刷脸?

说起来人脸识别的历史也不算短,最早1888 年实验心理学家 Francis Galton 就在《Nature》杂志上发表了关于利用人脸进行身份识别的文章,但探索的是人类自身对于人脸的识别能力,直到二十世纪中后期学者们才开始研究通过技术来实现自动人脸识别。从机械化识别到“特征脸”,人脸识别技术经历了数十年缓慢的发展过程,却鲜有现实应用价值。而今天,深度学习(2013年列为全球十大突破技术首位)的进步为解决大规模数据识别,尤其是传统的计算机视觉问题带来了新的思路。通过深度学习模型,人脸识别的准确率也得到了质的提升。

2014年,人脸识别算法就超过了人类自身的识别能力,但还没有使其能够成为“突破性技术”,为何“刷脸”+支付却得到了行业的认可?实际上,技术的价值和突破点体现在是否能够给人们带来高质量运用科技的解决方案,就是说技术的进步不仅仅在于算法的精进,更多的是技术能够给我们带来什么实际价值——现在,就是刷脸技术发挥社会价值和商业价值最恰当的时期。

刷脸支付安全吗?

“刷脸支付安全吗?” 机器是如何确保操作者是真人且为用户本人的?刷脸支付又能够给网民和消费者带来什么样的改变?对此,蚂蚁金服生物识别负责人陈继东表示大家可以尽管放心,支付宝的刷脸支付能够有效抵御照片攻击、模拟人脸等冒用身份的行为,同时也结合了多因子交叉验证和风控策略来保障用户的账户安全。

而实际上,在“Smile to Pay”首次亮相后,为了真正能够实现刷脸付,旷视(Face++)作为支付宝人脸识别技术的核心提供商一直没有停止过对技术的优化和升级。

我们就从技术角度来看一下 Face++ 的人脸识别技术在支付场景中的应用性能和安全性。

如何确保不久后将商用的刷脸支付万无一失?除了高精度的人脸比对引擎,活体检测、屏幕翻拍检测等后端安全技术,Face++ 也在前端设置了严密的防控策略,如活体攻击阻断 SDK 嵌入、人像数据脱敏、红外双目摄像头和前端数据水印隐写等技术。

神化妆能认得出么?

肉眼觉得很像的,计算机可以认出来么?

上面这张是一张韩国选美小姐的图,肉眼看,长相很接近,但计算机可以成功区分。一个普通人能够准确辨认的人,数量很有限,而且通常辨认熟人很准确,辨认陌生人容易出错,但计算机可以准确辨认千万级甚至亿级的面孔。

所以就算你是大众脸和网红脸,也不怕。

如果我长相的变化很大,人脸识别技术还能识别出来么?

人的形态确实各异,而且很容易随着时间变化。这是人脸识别技术无法回避的一个难点。

目前的技术,可以做到,一个人发型变化、常规化妆、一定程度的胖瘦变化,老化,都可以被识别出来。但是,如果人的变化过于剧烈,比如整容前后,判若两人,哪怕身边的亲人也识别不出了,那计算机也无能为力。

双胞胎可以识别么?

这个时候,可能会采取双因子的方式增加准确性,比如加一层指纹或者密码验证。多种生物识别方式组合,也是未来身份认证的一个发展方向,因为不同的生物识别各有优劣,比如人脸的参与门槛低,但指纹具有唯一性,和终身性。

如果有人拿我的照片和视频来冒充,怎么办?

目前Face++研究了基于场景的活体监测算法(判断采集到的人脸是活体信息而不是照片伪造、视频伪造或者其他软件模拟生成的),已经可以非常有效地防止人脸照片和人脸视频来蒙混过关。

如何确保万无一失?

需要重视的是,信息安全是一场永不停止的攻防战。因此在支付和金融等对于误识别 0 容忍的领域中,即使单一识别要素精准度再高仍然会有被攻破的风险存在。举个例子来说,在生物识别领域大家普遍认为虹膜识别的安全级别最高,但是依然有黑客用打印照片和隐形眼镜就在某著名手机上骗过了虹膜扫描。而指纹的安全级别更不用提,用淘宝 40 块钱买来的电容硅胶可以蒙混过关……所以说,从来就没有仅靠一种方式就能 100% 保证安全的保密方法。

而采用刷脸手段的支付平台为了全面保障用户的资金安全,将人脸识别与其他生物特征识别技术(如指纹、眼纹等)进行交叉验证或与非生物识别手段(如静态密码、动态口令、数字证书等)进行双重认证是十分必要的,反之,如果仅凭刷脸就可以授权完成支付则就表明平台的风控体系有失严谨。因此,前文视频中的用户在刷脸之后需要输入支付宝绑定手机号的后四位来完成双重验证为用户账户安全增添一道保障。

刷脸还能做什么?

支付平台最近以个体名义在内部出台“”芝麻社交贷”,在微信关注其公众号“芝麻社交贷”就可以秒借1到30万。

门槛更是低的无法想象,只需要简单花几十块钱办个会员就可以享受到无限制的借贷以及金融理财服务。

虽然刷脸付目前仅支持受邀用户使用,但相信很快人人都会享受到技术带来的改变,而这种改变正在支付外的其他领域发生:如电子账户管理、取钱转账支付、在线借贷、个税申报、公积金缴存、社保认证、养老金领取、行业资格考试等人们生活中必不可少的业务都可以靠刷一下脸、眨眨眼来解决。

在酝酿刷脸支付上线的两年中,旷视(Face++)也在用技术协助蚂蚁金服建立以“人”为核心的信用生态体系并完善城市服务体验,如刷脸入住飞猪未来酒店、刷脸认证深圳交警星级用户、刷脸完成个税申报、刷脸完成养老金领取资格认证等都已经成为了现实。

比如最近旷视科技(Face++)最近为沈阳地铁站提供人脸识别后,上线27小时就有两名网络逃犯就被抓到了。基于人工智能技术的人脸识别系统能够对人脸进行精准、快速的侦别,在1秒内就可以将实时照片与公安网上逃犯数据库内的几十万数据进行计算对比,如发现逃犯,警务室内的警报系统就会瞬时响起,同时在电脑屏幕上就会显示出网上逃犯的信息、逃犯号、人像照等信息。

人脸识别技术在线下空间还有广阔的应用空间,比如员工和业主可以摆脱门禁卡通过刷脸出入办公区和社区、通过刷脸完成会议签到和会员到店识别等等。

总之,人脸识别技术的快速落地让人们在步入无现金时代也在逐渐摆脱“身手卡钥”的束缚。

那么,你准备好了靠脸吃饭吗?

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