【盒子支付北京】刷脸？还是先老老实实刷卡吧！

原文标题  《中科院专家山世光：刷脸支付还不成熟，普及刷脸尚需时日》

   2015年以来，腾讯、阿里等多个IT巨头及上市公司纷纷加码布局人脸识别产业，并希望将人脸支付技术的应用延伸到金融业务领域。中国科学院计算技术研究所研究员山世光博士介绍说，“必须说明的是，尽管现有人脸识别技术在LFW等人脸数据库上的准确率已经达到99.5%，但这不等于人脸识别技术在所有应用场景下都已经成熟了。总体上人脸识别在金融、安防等场景中的很多应用尚不成熟。”山世光亦乐观地表示，随着技术进步，预计五年之后，刷脸支付可能会成为一种比较普遍的支付方式。

一、技术优势

“深度学习”是人工智能界当前最为炙手可热的前沿技术之一，其应用于计算机视觉取得了极大的成功，从而带来了众多的产业应用可能。

   据山世光介绍，“深度学习”是近年来被重新发扬光大的一种多层神经网络技术，配合结合大数据的研究，将LFW人脸库上的分类错误率从3年前的5%降到了现在的1%。

   他表示，同一人在拍照或摄像时，由于表情、光照、年龄等的变化，拍出来的面部图像在信号层面差别非常大。不同的人在相同的拍摄条件下，拍出来的照片在信号层面反而可能会非常相似。这正是自动人脸识别要解决的关键挑战之处，既能区分不同的人、又兼顾各种采集条件的变量因素，是人脸识别技术中最核心的模块，也是目前“深度学习”的优势。

二、技术挑战

至于刷脸开户和刷脸支付技术，山世光表示，目前从技术的成熟度来看，主要涉及两个问题：第一，存在权衡便利性和安全性的困境。假设客户在非银行现场开户，他向系统提交身份证信息，系统从国家身份证中心获得二代证照片和这个开户人比对，判断其是否为该证件的合法持有人。山博士预测，“这种场景下，如果要保证安全性，误识率可能要低于0.0001，这意味着100次刷脸可能有30次不成功。而要提高识别率以增加便利性，势必要把误识率调高到0.001甚至0.01，而这又会带来易于被冒用身份的严重安全问题。

   山世光表示，第二个问题即假体欺骗问题。他强调，刷脸支付一旦普及，必定会有不法分子用照片、视频甚至制作三维头套等高科技手段来欺骗刷脸支付系统，非法获得财富。

   在一位研究人脸识别的公安部专家看来，即便人脸识别技术成熟了，在互联网远程环境下，也无法防范黑客的重放攻击，即信息可以被黑客截取，可以被复制、被重放。