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刷臉支付人臉識別技術的普及優勢與劣勢

2020年01月15日舉報編輯打印
刷臉支付人臉識別技術的普及優勢與劣勢
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刷臉支付  刷臉技術  
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人臉識別技術的普及

因為時間原因,身份證照片和用戶當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恒定。傳統回歸運算可能會出現誤差,現在,深度學習算法不斷被改進,可以把人臉分為100多個關鍵點,盡量避免誤差。綜上所述,從原理中我們可以總結出刷臉支付的優勢和弊端了:


刷臉支付優勢:

1、 人臉識別技術的優點是采集比較直觀

商家可以通過采集用戶的照片歸檔到數據庫,再通過算法的改善來把用戶的臉部特征跟照片進行比對即可實現“刷臉”。

2、 成本較低,便利性較高

按照識別的精度排序,確實是虹膜、指紋、人臉的識別精度依次降低。但人臉識別可以根據攝像頭的提升而提升,雙目攝像頭、結構光攝像頭、TOF等等,這個上升空間很大。從應用性來看,你現在讓所有的用戶都去提取虹膜信息、指紋信息,這個很難,不現實。而我們每個人都有身份證照片,從對比庫的角度來看,人臉識別是有一定優勢的。此外,虹膜識別、指紋識別需要額外裝置,而進行人臉識別,只要有一部手機就可以進行識別或者收集。

3、 體驗度較好,用戶較易接受

由于人臉識別根據攝像頭的提高而提高,而且算法的改進會讓刷臉核驗在極短時間內完成,讓用戶覺得這技術很高效很便捷。而指紋、虹膜由于更多地依靠智能硬件模塊的識別,比如上班考勤可能需要員工在指紋機上按幾次才能識別,這樣就會使得用戶下意識地把指紋識別歸為體驗差的技術。

天波刷臉支付收銀機TPS650T配置六核高速CPU和雙目/3D結構光攝像頭,能快速準確完成人臉識別和刷臉支付,達到金融級支付水平。

刷臉支付弊端:


與指紋、虹膜等相比,人臉是一個具有弱隱私性的生物特征,因此,刷臉支付的技術對于公民隱私保護造成的威脅性尤其值得重視。中國社會科學院哲學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據,如果沒有妥善保管和合理使用,就會容易侵犯用戶的隱私。” 在信息爆炸的時代,數據的處理、分析、應用很多都是由算法來實現的,越來越多的決策正被算法所取代。因此,如果將算法應用在犯罪評估、信用**、雇傭評估等關系人們切身利益的場合,一旦產生歧視,就可能危害個人乃至社會的利益。所以,刷臉支付、刷臉識別應用在金融支付行業還是存在一定的風險,所以在銀行取錢只通過刷臉不用密碼的情況還沒有**實現。


總之,刷臉識別在安防行業、金融支付行業、新零售、智慧餐飲的應用已不是停留在想象里,而是已經頻頻在我們的生活中上演,場景化的應用也越來越普及。但是,法規應促使數據交易各方對自己的行為負責,讓每個人知道自己的數據如何被處理,特別是用于其他用途的情形,減少數據濫用,讓人們清楚知道自己的“臉”還是否安全。


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隨著互聯網+數據的積累、計算機算力的躍升和算法的優化,人工智能正在讓生活變得更加便捷。刷臉進站、刷臉支付、人臉簽到考勤、刷臉執法……人臉識別技術正走進更為廣闊的應用場景。新零售+刷臉支付的落地,更是讓許多軟硬件企業去提供人臉識別的解決方案。

人臉識別研究始于上世紀60年代末至70年代初,與指紋識別、掌紋識別、虹膜識別等都屬于生物識別技術的一種。早期人臉識別技術,是測量人臉上根據眼角、鼻孔、嘴巴、下巴幾個部位的幾何關系,通過圖像庫中的人臉模板,與待識別人臉在灰度上的相似程度,來實現人臉識別。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別能力很差。

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