人脸支付是人工智能技术吗-人脸支付是人工智能技术吗知乎

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人脸支付是人工智能技术吗的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人脸支付是人工智能技术吗的解答，让我们一起看看吧。

1. 人脸识别是人工智能的一种吗？
2. 刷脸支付主要采用的是什么技术呢？
3. 目前的面部识别技术还存在哪些缺陷和不足？
4. 人脸识别技术会成为智能门锁的下一个风口吗？

人脸识别是人工智能的一种吗？

人脸识别是人工智能。

人脸识别是人工智能应用的一个方面，现今已经被应用在很多方面，比如：手机面部解锁、火车站进站检票、超市扫脸付款等。

人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，也称作机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。通常人工智能是指通过普通计算机实现的智能。该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域。

刷脸支付主要***用的是什么技术呢？

刷脸支付的原理是人脸识别技术，人脸识别是生物识别的一种方式。

「生物识别」听上去高大上，用人话来表述就是：教机器认人——让机器来判断现在正在使用账号的人到底是不是账号的所有者，来进行身份验证。

技术原理：人脸特征模板识别

支付宝的人脸识别技术***用在该领域广泛应用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。

说得更加技术宅一些，阿里巴巴提供的材料显示的技术原理是：这个系统人脸识别中各个环节全部基于深度神经网络技术（CNN），通过人脸检测、关键点定位、特征提取和特征比对等技术手段，从图像或***中发现，定位人脸进而识别出人脸所属的人的身份。

刷脸支付***用人脸识别技术，通过大数据智能算法，提取人脸特征数据，根据相似度来判定是否为本人操作，来实现支付功能。由于识别技术是提取关键特征来通过相似度来判定的，所以如果整容变化小的话是不影响刷脸的，变化大的话就不容易识别了

目前的面部识别技术还存在哪些缺陷和不足？

随着全面屏手机的爆发，指纹识别无法放在机身正面，使得不少厂商另辟蹊径，打算用面部识别的方案来代替原有的指纹识别。不过目前手机面部识别技术仍然有很多缺陷，包括即将上市的iPhone X在内，易用性和安全性方面均不如已经成熟的指纹识别。主要原因如下：

传统的指纹识别不需要用户将手机拿到面前就可以解锁。很多时候在用户用手从口袋里掏出手机这一短暂的过程中，就已经完成解锁动作了。熟练的用户可以做到行云流水，手机放到面前时已经解锁进入到系统桌面。

而面部识别处于节省功耗的原因，不可能是实时工作的。在使用面部解锁时，用户需要将手机从口袋里掏出来，放在面前，按下电源键点亮屏幕，随后才能完成解锁。这一过程虽然耗时不长，但比起指纹识别仍然要复杂得多。

面部识别的技术比指纹识别复杂得多，因此也更容易受到干扰。传统的面部识别是通过前置摄像头拍照，然后和数据库中的机主照片进行特征比对，如果两者相符就完成解锁等操作。

但是在拍照过程中往往需要充足的光线，在过暗或者光线比较复杂的场所想要完成面部识别就是一件很复杂的事情。

另外，很多用户日常会佩戴饰品或者化妆，但是家中又是素颜。但是面部识别还无法做到指纹识别那样同时录入多个面孔，这就会导致一些日常面容“跨度较大”的用户，在使用面部识别时会遇到很多麻烦。

以苹果iPhone X为代表的新一代智能手机***用红外点阵投射器/感应器的方式来实现面部识别，这种技术不受光线影响，即使在全黑的环境下也能够顺利解锁。用户简单的化妆也不影响识别精度。但是红外点阵投射器的成本较高，生产工艺难度较大，iPhone X的售价因此高达8388元。可见这种技术并不适合推广到所有智能手机。

目前的技术上，面部识别的精准度和识别速度是成反比的。解锁速度越快，安全系数越低。现有的通过摄像头来识别的手机，甚至向它展示一张静态的照片也有几率能够正常解锁。

作为信息安全技术的分支，指纹识别、虹膜识别、人脸识别等生物特征识别技术日渐流行。手机、金融、安防等[_a***_]已开始规模化应用。未来会是一个刷脸的世界吗？美国的技术团队通过研究发现人脸识别并不安全。

缺陷

人脸识别技术尚不成熟，存在的漏洞还很多。相关业内人士表示，人脸识别技术被高估了，还远远达不到指纹或虹膜等生物识别技术那么高的准确度。人脸识别目前有两大风险问题难以解决。第一个风险是可***性。人每天都暴露在外面，通过拍照完全可以获得一个人的脸部特征，并进行***。另一个风险是不稳定性。脸部画上浓妆、过敏、受伤、整容都会导致脸部特征发生很大变化，影响人脸识别准确率甚至无法识别。

随着仿真头套、全息投影、人脸跟踪等技术的发展，未来人脸识别攻击的成本将大大降低，由此产生的黑客攻击将大量发生。不法分子会通过伪造人脸识别攻破系统，进而窃取机密信息。这看会造成数据泄露***频发，给数据安全带来严峻挑战。

如何解决

指纹识别和虹膜识别也不同程度的存在着可***性的问题。相比之下，***用密码算法来保护数据安全显得更为稳定可靠。密码由人脑记忆或保存在其他介质中。相对于每天都暴露在外的人脸，密码不易被***，因而从这方面来说窃取难度高于人脸识别。密码也具有很高的稳定性，如KernelSec方案就将密码算法***用银行级RSA公钥算法（***bit）和军工级RC4对称加密算法（256bit）；运行中涉及的密钥、安全策略***用阅后即焚的方式，一次一密。

每一项技术都有利弊。在安全性和便利性上做出完美的平衡才是市场最需要的技术。所以，从这个角度看，未来各项信息技术相互融合是必然的趋势。

美国公民自由联盟（ACLU）测试了亚马逊的面部识别系统，结果并不好。为了测试系统的准确性，ACLU使用亚马逊的开放式Rekognition API扫描了所有535名国会议员的面孔，对照25,000张公开的警方嫌疑犯照片。没有一个国会议员过去曾经是警方嫌疑犯，但亚马逊的系统发现有28个国会议员匹配警方嫌疑犯照片，这一发现，让ACLU严重担心警方使用的面部识别系统的准确性。

该组织在一份声明中说：“这种系统发生任何一次错误，都可能使人们丧失自由甚至生命。国会必须认真对待这些威胁，暂停执法者使用人脸识别系统。”对此，亚马逊发言人表示，这次结果归因于校准不佳，ACLU测试使用的默认置信度阈值是80%，亚马逊建议执法应用程序至少有95%置信度的门槛。”

亚马逊面部识别系统在今年5月份突然爆红，当时ACLU报告显示该系统被许多执法机构使用，其中包括奥兰多警方的实时识别驾驶者。作为亚马逊网络服务云产品的一部分出售，该软件非常便宜，整个部门每月的成本通常不到12美元。

人脸识别技术会成为智能门锁的下一个风口吗？

说起人脸识别技术，我就不禁想到3月末的时候，林俊杰演唱会就是用的人脸识别闸机入场的，这样还能防止黄牛倒票，另一方面不少科技公司也在想尽办法做人脸支付，可以说人脸识别技术在我们身边的应用其实是很广泛的。如此看来，在未来人脸识别技术用在智能锁方面也是迟早的事，我认为人脸识别成为智能锁的主流也是极有可能的。

我们先来搞清楚人脸识别技术是什么，简单来讲是刷脸，人脸识别技术的核心是算法，通过算法来提取人脸特征，并与库存中已知的人脸进行比对，完成最终的分类，这是整个人脸识别最重要的过程，目前我国的很多企业已经在算法领域取得了全球领先的地位，所以就要将这项技术付诸实践，尽快变现，而智能门锁就是一个不错的渠道。

为什么这么说？

这是因为目前的传统门禁有不少缺点。比如传统的门禁卡系统，我们要是忘记带门禁卡或者不小心丢了门禁卡，那就进不了门。虽说指纹识别在门禁卡中也算不错的选择，但是若是我们的手指潮湿，或者沾了什么东西，这时候指纹识别就没有那么准确了。

那么人脸识别技术的智能锁的优势在哪？

既然这款智能锁是基于人的面部特征进行识别，我们就不需要带卡，也不需要和任何物体有所接触，刷张脸就可以通过门禁，所以人们对人脸识别门禁系统的接受程度也越来越高。但是呢，过去一直使用的是2D人脸技术，理论上是拿张照片就能骗过摄像头，安全性并不高。如今3D人脸技术开始普及。目前的3D技术依赖于硬件。通过硬件捕捉，在人脸验证的同时瞬间判断活体也就是你***。

举个例子，就像iPhone X中的刘海，这里不仅有个前置摄像头，还有其他一大堆传感器用来捕捉用户的面部表情。正是因为这些传感器的配合，能够描绘出一张完整的人脸3D建模。经过苹果搭载着神经网络计算逻辑的A11芯片，FaceID便可在一瞬间识别用户并解锁手机。所以说，人脸识别的痛点——安全性也在不断提高。

到此，以上就是小编对于人脸支付是人工智能技术吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于人脸支付是人工智能技术吗的4点解答对大家有用。

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