大连专门做3d人脸支付

    近日，中信银行在业内率先推出银联“人脸支付”与银联手机“碰一碰”付款方式，这是继二维码支付方式后，为持卡人提供的全新移动支付选择。中信银行此次推出的银联“人脸支付”通过持卡人在微信公众号预先绑定头像信息与支付账户信息，从而真正实现“无感支付”，在确保安全的前提下，大幅提升支付体验。同时该种支付方式使客户摆脱了移动支付场景对于手机的依赖，实现多场景的无缝切换。中信银行推出的另一项银联“碰一碰”付款，依托银联***的标签支付技术，商户*需在柜台上粘贴脱机芯片贴纸，用户手机直接碰触标签贴纸即可完成付款。该种支付方式具备商户接入成本低，收款便利性高的特点。同时，“碰一碰”标贴里的标签数据具备防复制、防篡改的优点，用户选择“碰一碰”付款时，支付过程中受到手机内置安全芯片的保护。据了解，目前“人脸支付”和“碰一碰”两种付款方式，可以广泛应用于公交地铁、餐饮、校园、商超便利店、医疗卫生等银联“移动支付便民示范工程”场景建设。同时，相较于条码支付，“人脸支付”和手机“碰一碰”付款具有更安全、更快速、更便捷、支付限额更高的特点。近年来，中国银联专注于让支付“安全、***、便捷”。大连专门做3d人脸支付

    我们越来越发现传统以密码验证为**的身份验证方式和起源于PC时代的传统风控体系已经不适用于移动互联网时代的用户随时随地使用的多样化需求，带来的后果是，许多场景下用户的行为和交易容易受到打扰或者被风控系统误拦截，给用户带来了非常不好的体验。而这一问题背后的本质原因是很多时候我们不了解每一个交易和行为背后的用户是谁。因此，支付宝应用人脸识别技术的出发点就是希望首先在身份验证环节采用更安全更便捷的生物特征认证方式，能够更准确识别每一个用户，使得用户在后续的场景和交易中畅通无阻，也能更进一步享受到更智能更个性化的服务。从2015年开始，支付宝将人脸识别技术相继应用于风控场景和登录场景，再到2017年9月将刷脸支付技术全球***商用并逐步规模化，在大量应用场景中铺开「刷脸支付」。2018年12月，蚂蚁金服推出「蜻蜓」，一款线下即插即用刷脸支付硬件设备，用户不用手机也可以刷脸支付。这其中尤其引起我们关注的是「安全和隐私保护」、「以人为**」、「用户体验」、「线下硬件」。从实验室到商用从实验室走向商用靠的绝不仅*是技术和算法。在生物识别技术落地的过程中，比较大的技术突破是人脸识别。大连专门做3d人脸支付

    人脸识别的识别通过率已经明显提升。中国人民银行科技司司长李伟撰文指出，人脸识别借助深度学习的应用与发展，识别通过率明显提升。例如，结合海量数据挖掘、神经网络等技术，千万级别人脸辨识的通过率可达99%以上。以用照片或视频代替真人或是戴假头套仿冒的问题为例，业内人士表示，比起初代的2D人脸识别技术，现在市场上应用的3D人脸识别技术，可杜绝这类仿冒。蚂蚁金服商学院研究员叶文添对记者说，支付宝线下推广的“刷脸支付”采用的是3D人脸识别技术，在进行人脸识别前，会通过软硬件结合的方式进行***检测，来判断采集到的人脸是否是照片、视频或者软件模拟生成的，相比较于2D人脸识别技术，能更有效地避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。另外，在一些银行手机APP的应用中，银行也会要求用户眨眼睛或是做几个连续的指定动作等，以确定为***。而关于长相相近的人的误识问题，招商银行相关业务负责人对记者表示，这涉及人脸识别算法。人脸识别算法现今已非常成熟，其1：1比对的误识率已可低于十万分之一，足以达到商用的标准。同时，招行也可以采用大数据技术，在人脸识别算法的基础上，结合对用户属性、位置等信息的综合判断，基本扼杀误识的可能。

    尽管3D信息能有效提升识别准确率，但多模态生物识别技术希望加入更多新的模态生物因子，从而在不增加额外使用负担下增强刷脸的安全性。因此如果我们在人脸识别的过程中加上眼纹等信息，那么在不改变用户体验的情况下能实现更高的安全性和更强的防攻击效果。目前眼纹识别方面的研究与工作都比较少，因为相比人脸识别，眼纹识别需要质量和分辨率更高的图片，处理的方法也更复杂。不过蚂蚁金服在这方面已经做了很多研究，借助眼纹信息，长相极度相似的同卵多胞胎也可被正确识别出来。眼纹一般指的是眼白（巩膜）部分，而眼纹识别主要是区分眼白的血管分布情况，借此确定人的身份。因此眼纹识别对摄像头也有一定要求，只有高质量图像才能获取静脉的细微特征，并完成后续的识别过程。与人脸识别相同，眼纹识别技术主要可以分为采集和比对两部分。其中采集主要是从「***」人脸图像中对眼部区域着重分析，包括眼睛的眼白部分和眼周部分，并作一定的图像预处理和增强；而比对则主要是在眼纹特征点下对比两个眼纹之间的特征相似度。支付宝生物识别技术负责人李亮表示，所有生物识别技术的使用都分为注册流程和认证流程。

    生物秘钥生成技术和加密空间共享学习技术也是目前的研究重点，在满足生物特征识别能力的同时，满足生物特征模板单向变换和可撤销等要求，实现对用户的隐私保护和分布式数据的安全使用。同样指纹和眼纹等识别算法也非常关注安全性，例如眼纹识别中有个很关键的技术就是眼纹模板的隐私保护。它在注册新眼纹并生成模板的过程中会同时产生很多杂乱点，并通过密码学的方法将眼纹关键点隐藏在这些杂乱点中，使得***生成的模板无法单独恢复出原始的眼纹特征点，从而实现生物特征模板保护的目的。前沿的多模态识别既然有这么多的生物识别技术，而且还能实现大规模应用，那么我们怎样才能利用它们整体上的优势呢？答案就是联合多种生物特征的多模态识别。因为即使两项只有80%准确率的识别方法，它们联合起来也能达到96%的准确率。这也就是为什么支付宝结合2D人脸、传感器数据、运动分析、3D人脸成像和眼纹等特征，从而打造更安全的多模态识别技术。在这一部分中，我们主要讨论了3D人脸和眼纹等前沿方法如何加强多模态识别的准确度。3D人脸识别由于获取了第三维的深度信息而能有效防御照片和面具等攻击手段，蚂蚁金服生物识别技术也包含了***的3D人脸识别算法。开封哪里有3d人脸支付

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