掃碼支付即將成為過去式？刷臉支付將帶來更大風暴

馬雲在德國的漢諾威IT博覽會（CeBIT）上刷臉買禮物事件已經過去兩年有餘，近日，網上流出的一則支付寶刷臉支付視頻再次將這項新技術推向了高潮。猶記當時的Smile to Pay掃臉技術招致了滿屏的質疑和譏諷，這次刷臉支付視頻的風靡卻向大眾拋出了一個新的問題：刷臉支付時代真的即將到來？支付寶即將掀起一個更風暴的支付時代？

互聯網發展日新月異，兩年足以更新迭代，喚醒一個面貌全新的世界，人臉識別技術在這兩年里已經逐步走向成熟。說到人臉識別技術，這裡有必要先為大家進行一個小科普。

揭開人臉識別技術的神秘面紗

人臉識別技術屬於生物識別的一種，生物識別其實就是我們常見的識別辦法，指紋、臉相、虹膜或者筆跡、聲音、步態等都屬於生物識別的鑒別項目。而人臉識別以提取面部特徵值進行信息比對，應用人工智慧模式識別和計算機視覺技術鑒別個體身份。對於移動端設備等機器來說，一張人臉就是一組獨特的DNA序列，這些複雜的編碼數據完全能夠被智能化的機器識別。

人臉識別技術已經發展了半個多世紀，在2014年首次有了突破性的進展，卷積神經網路（CNN）的問世超越了人類肉眼的識別精度。CNN通過特徵提取層確定特徵之間的位置關係；通過特徵映射層使特徵位移不再發生改變。人臉識別的演算法流程通過應用CNN獲取到更嚴謹的識別能力，分別在人臉檢測、人臉特徵提取和人臉比對三個環節進行校驗，又將比對分成確認（1:1）和辨認（1：N）兩項，確定「你是你」以及「你是誰」。

在進行人臉驗證前，平台需要對目標對象進行人像數據採集，通過演算法提取圖像中的人臉特徵值，建立個人特有的生物資料庫。假設資料庫中儲存了你的特徵值，那麼在你的支付過程中，系統會將你的人臉信息放到資料庫中進行雲端比對，從而達到識別身份、完成支付的目的。

刷臉支付確有多重利好，必捲起一場大風暴

通過曝光視頻可以看出，用戶在支付時只需要進行刷臉，之後輸入手機號碼的後四位進行驗證，即可完成支付。據悉，在實驗室的內測環節連手機號碼都不需要輸入，只進行刷臉就能完成一次完整的支付。而為了技術的大規模普及商用，才加入了這一環節的二次驗證來保護賬戶安全，降低風險。不過刷臉支付方式仍然幫助人們解脫了硬體設備的桎梏，從實驗到應用，刷臉支付確實一步步提高著我們的生活品質。

其一，新技術帶來新體驗。從前的人臉確認登錄是證明你是你，而如今的人臉識別是在驗證你是誰。在別人急著回憶密碼、掏出身份證證明自己時，你只需「微微一笑」，用「側顏殺」付賬。物質生活水平的提高帶來年輕一代愈發注重體驗的特點，刷臉支付炫酷、新奇的高科技體驗感一定會受到廣大青年人的追捧。

其二，更加便捷的生活方式。省去了記密碼、輸密碼的繁瑣，99%的人臉識別率降低了信息和密碼被竊取的風險，你自身便是一張行走的活體銀行卡，秒識別、秒驗證讓支付生活更加方便快捷。對比指紋必須基於設備的限制，刷臉支付與設備無關，自己的賬號上開啟的刷臉支付功能，可以應用於任何收銀台進行交易活動，因為這張臉就是涵蓋了一切信息的活體資料庫。

其三，推動科技的進步。新技術一直是巨頭的兵家必爭之地，如今的螞蟻金服搶先推出了繼二維碼之後的第一個改革創新，難保微信、京東不會迎頭追上，再造驚世駭俗的黑科技。螞蟻金服已經引領起一股科技發展的新浪潮。

不過，固然技術成熟，但很多用戶還是對安全問題提出了不少的質疑。面對網友的安全擔憂，螞蟻金服生物識別負責人陳繼東表示大家可以儘管放心，支付寶的刷臉支付能夠有效抵禦照片攻擊、模擬人臉等冒用身份的行為，同時也結合了多因子交叉驗證和風控策略來保障用戶的賬戶安全。而為了真正能夠實現安全刷臉付，曠視(Face++)作為支付寶人臉識別技術的核心提供商也一直沒有停止過對技術的優化和升級。

Face++從五大領域為支付寶刷臉支付保駕護航

今年的315晚會上，央視就信息安全問題對人臉識別技術的不過關進行了驗證，而支付寶的合作方曠視（Face++）在第一時間發出了緊急聲明和針對安全性問題的解答，也向大眾提交了一份更深入、更有力的人臉識別技術的答卷，曠視（Face++）從五大領域為支付寶刷臉支付保駕護航。

一、活體檢測判別照片等低級偽裝

對於平面照片的偽裝，Face++會首先通過活體檢測演算法進行檢測，也就是鑒別信息是否由活體產生和發出，然後才會通過人臉識別演算法識別身份。所以在嚴格把手的第一關，就已經讓很多冒充的辦法被擊潰了。支付寶的動作活體驗證，通過不斷擴大的動作範圍進行特徵移動，以此判斷使用者是否為活體，用照片冒用將無法通關。

二、屏幕翻拍檢測擊敗視頻、合成臉的冒充

屏幕翻拍檢測能有效杜絕錄製視頻、視頻聊天等方式的偽裝，雖然視頻能夠配合系統的活體動作要求，但針對性的視頻翻拍檢測環節仍然難以通過。合成臉是通過若干照片合成3D人臉，並能夠通過指揮軟體使其完成活體動作的檢測，在今年的315晚會上就是應用這種技術攻破了人臉識別的檢測防線。然而，合成臉在圖形特徵上會與真人有很大的差異，框體檢測和對翻拍的圖形特徵分析檢測並不容易通過。

三、高精度人臉比對引擎刷新識別力

戴面具的偽裝會在系統要求下配合做出更大範圍的特徵移動，如低頭、點頭等動作。通過後台的高精度人臉識別比對引擎，面具遮擋會引起人臉特徵出現明顯變化，從而導致比對失敗。另外，很多女性會尤其關注的化妝和整容能否被檢測出來。網友的這種擔憂一方面是擔心別人偽裝成自己去盜刷賬戶，另一方面是擔心自己畫了濃妝或者做了整容後無法正常使用自己的賬戶。

其實化妝並不會改變人臉的特徵點，對系統來說化妝的人臉仍舊是編碼的組合體，並不會因為色彩改變而發生變化；而整容的問題比較複雜，在不改變五官結構的情況下微整系統還可以識別，但大刀闊斧明顯改變面目特徵的整容只怕不只是機器無法做細微甄別，連肉眼都不一定識別得出這是誰了。

四、人像數據脫敏保護信息安全

所謂道高一尺，魔高一丈，為了確保即將商用的刷臉支付萬無一失，Face++除了在以上三點的後端安全技術方面有過深耕，在人像數據脫敏等前端也具備嚴密的防控策略。人像數據脫敏說的是對於人臉等敏感信息，通過脫敏規則進行數據變形，從而實現對敏感隱私數據的保護。

五、前端數據水印隱寫

隱寫術是一種隱藏信息的加密技術，為的是不讓除預期的接受者之外的任何人知曉信息內容。通過對數據水印隱寫，原始的傳遞文件中可能包含著一些難以辨別的數字水印信息，這些必須通過一系列的邏輯和運算才能顯形的信息要素與原文件被一同儲存下來，最大限度保護了信息存儲的安全性。

可以看出，在以曠視（Face++）為代表的刷臉支付安全技術公司帶領下，刷臉的安全性變得比掃碼支付更強，這對當前普及的掃碼支付必然將會產生不小的衝擊。

刷臉支付早落地，取代掃碼支付成趨勢？

在移動互聯網時代，金融級場景服務的核心問題是身份核實，如何證明你是你。實現刷臉支付，能讓你的支付行為不受到任何設備的約束。刷臉支付中的臉就相當於賬號加密碼，系統直接驗明用戶身份，這也對運算速度、識別精度以及風控能力提出了更高的要求。

今年有望上線的新技術將會惠及大眾，改變我們生活的多個領域。雖然目前的刷臉支付尚未推廣，但已經實現了部分落地。現階段已經應用於養老金領取的刷臉支付獲得了老年人的喜愛，不用去排隊、辦手續，僅僅通過對著手機眨眨眼就能完成，方便了老年人的生活。

在飛豬未來酒店裡，如果忘記帶身份證，以前需要去派出所開證明，手續繁瑣浪費時間，而現在可以通過輸入身份證號碼以及刷臉就能檢測入住，極大地方便了外出遊客的生活。

深圳交警局也和支付寶城市服務合作，推出刷臉認證交警星級用戶以及電子駕駛證進駐支付寶卡券業務，通過對鏡頭眨眼睛或者搖搖頭就能完成身份確認。

人臉識別在曠視(Face++)這裡得到最大效用的發揮，也助力螞蟻金服推進信用生態體系建設，完善了城市生活體驗，未來人們的生活將通過刷臉得到最大程度的便利。由刷臉支付的迅速落地可以看出，它取代掃碼支付也許不過是時間問題了。

劉曠，以禪道參悟互聯網、微信公眾號：liukuang110