人脸识别到人脸支付为什么这么难?

2019-08-23 16:20:36

钱客多

据蚂蚁金服资深算法专家李亮透露,一开始支出宝想做人脸支付还是因为世界网上业务需求。好比,作为中国的首家“云”上银行,网商银行在用户开户问题上,因为没有线下实体网点来当面核实,就必须得想出一个办法来办理线上身份核验,当时在对市面上主流的生物识别技术几乎全都试过一遍后,最后人脸识别胜出。从2014年开始,支出宝开启了与旷视科技的前期合作,搭建起了中国初期人脸识别的产品形态。

但后来到了线下的时候,迎来了更大的挑战,因为线下与线上的区别不单单是场景的差别,这过程的技术难点、产品逻辑几乎也是截然不同。简单来说,在线上核身时,用户曾经登录的环境下,人脸比对所运用的技术是1:1,算法只需校验镜头前的人脸是不是账号对应的人脸。不过到了线下,算法则要根据镜头前的人脸来猜他在茫茫十几亿人脸库中对应的是谁。

为了避免“撞脸”,就必要进一步收缩比对范围,所以在当前的刷脸支出中,在刷脸的同时还会请用户配合上输动手机号码,相当于从大海捞针变成了小河捞针。与此同时,从我是否是我,到我到底是谁,还得要镜头捕获更多的人脸细节,让算法对更多的特性进行辨认。

支出宝的刷脸支出具备金融级的安全等级,与市面上众多采用2D人脸识别技术的有所不同,支出宝刷脸支付采用的是3D人脸识别技术,通过软硬件的结合,由智能算法与风控系统来保证准确性和安全性,目前识别的准确率高达99.99%。

所以在线下刷脸中,非常直观的硬件变化就是在刷脸设备中使用3D录像头,不仅可以捕获人脸的特性点,还可以对面部纵深信息形成捕捉,防止化妆、微整形对识别效果的影响,以及用照片、视频“骗照”的情况,这比市面上很多用2D录像头也号称“刷脸”的技术强太多了。此外,支付宝新一代刷脸支付设备 “蜻蜓”里,还用上了活体识别等多个识别因素叠加,为支出提供多重保险。

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标签: 人脸支付

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