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刷臉支付的優(yōu)勢(shì)和弊端,你了解過(guò)嗎?

發(fā)布日期:2019-01-08  中國(guó)POS機(jī)網(wǎng)  來(lái)源:天波智能硬件
核心提示隨著互聯(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。
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。
但是,您真的了解過(guò)刷臉支付的優(yōu)勢(shì)和弊端么?下面先看看刷臉支付實(shí)現(xiàn)的原理。
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。
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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),可以把人臉分為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
商家可以通過(guò)采集用戶的照片歸檔到數(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,讓用戶覺得這技術(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。
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天波刷臉支付收銀機(jī)TPS650T
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),如果沒有妥善保管和合理使用,就會(huì)容易侵犯用戶的隱私。” 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),所以在銀行取錢只通過(guò)刷臉不用密碼的情況還沒有真正實(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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