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2019-06-02 21:31:57
自2015年，drdwt在德国展示人脸支付技术以来，经过几年的发展，人脸支付已经走向商用。 近日，由支付宝(Alipay )蜻蜓、微蛙、人行主导的银联和各商业银行推动落地的刷脸支付系统陆续投放市场。 笔者最近对相关产业各方面采用的技术原理和基本概念进行了一些学习和研究，现予以记录和分享。
什么是人脸支付技术人脸支付技术利用受理终端的人脸收集能力，通过人脸识别技术(1:1 or 1:N )获取持卡人支付账户信息，并与Token技术、PIN加密技术、大数据分析等相结合人脸结算技术通常涉及两个方面：人脸结算受理终端和人脸结算受理平台。
从人脸结算受理终端方面来看，主要涉及人脸图像的采集和检测技术、人脸图像的预处理技术、活体检测等。 从平台端看，主要涉及人脸图像特征提取技术、人脸图像匹配和识别技术。
人脸支付技术中涉及的一些关键技术概念和原理通过以上几个技术，首先需要了解以下关键技术概念和原理。
什么是双目摄像头
用于支付宝蜻蜓的照相机
我们通常使用的手机中用于拍照的前置摄像机是普通的可见光VGA摄像机，也称为单目摄像机，所以单目摄像机一般需要通过动作协作、行为分析等模式实现活体检测。 双目摄像机是指除可见光VGA的摄像机外，设备上还安装了另一个或多个用于收集视觉的部件，如黑白摄像机、望远/调焦摄像机、近红外摄像机、结构光组件、TOF组件等这也可以看到我们的高端手机、支付宝(Alipay )蜻蜓和微蛙提供的照相机所采用的一些技术。
一般的脸部识别使用近红外照相机、结构光组件、TOF组件等。 在具体形式中可能由多个部件组成。 双目摄像机采集物体的深度数据，与VGA摄像机采集的2D平面照片数据相组合，建立物体的3D模型，故又称3D摄像机。 双目摄像机在满足基本人像信息采集的同时，提供了高速(1s )高精度的生物检测能力，可以判断采集到的物体是否是人体生物。
为什么人脸支付首次需要输入手机号
这其实是我们脸部识别中的典型问题，1:1模式和1:N模式。 1:1的模式是指，通过直接比较在现场收集到的某个顾客的图像和之前的系统中残留的该顾客的图像，需要在后台残留的数据中通过索引找到该顾客的图像，例如手机号码、PIN等。 1:N的模式是将现场采集的某个客户的图片与系统中剩下的n个人的照片逐一比对，找到库中该当前客户的图片，得到相应的相关信息，例如绑定的卡号、支付账号，这就是大海捞针在n规模比较大的情况下(一般微信支付宝(Alipay )的后台是以亿为单位的用户)，识别的准确率急剧下降，识别的效率也有很大的影响。
因此，第一次支付通常采用手机号码或PIN作为图片索引，采用1:1模式，快速索引人脸，但再次去店里支付时，使用1:N模式，本地少缓存的客户图片
人脸支付应用于支付场景的特殊性
实际上，这也是很多专家谈到脸部支付的问题。 首先，人脸识别是一种相似度识别，与采用的算法和设定的阈值有很大关系，仅靠人脸识别这一技术还不能完全满足支付主体唯一性的要求，因此必须增加其他辅助手段。 其次，人脸特征一方面便于携带获取，另一方面本身又是非常好的支付载体，但与传统密码和卡片不同，人脸特征是支付的重要因素之一，因此一旦出现风险，无法进行作废、丢失、更换等操作。
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这方面的技术从低到高，有照片、视频、3D口罩。 照片和视频都可以通过合法途径获得。 例如，可以通过网上个人主页、微信朋友圈、街角偷拍等方式获得。 另外，据报道，日本有一家公司可以如下图所示生产3D打印口罩。
人脸支付的欺诈手段和防范措施
通常的预防措施是采用活体检查技术，大家在日常生活中已经体验过。 简单来说，就是和进行活体检查的摄像头有关。 单眼相机一般采用指示动作配合方式，如脸部左转、右转、张口、眨眼等，如果指示配合错误，将被视为伪造诈骗。 由于其责任性，该方式只能用于绑定卡的部分，因此不适用于支付部分。 如果是双目摄像机，一般使用双目摄像机获得的深度数据进行3D模型分析，最终判断人脸是来自活体还是非活体。 该方案对2D攻击(即照片和视频)有较好的防范效果，但对3D模型攻击(如上述3D口罩和头套)的防范效果还需要进一步优化。 特别是对于高精度的3D耳机和蜡像的攻击，目前很难分辨。
欺诈手段-照片、视频、3D面具相信大家通过阅读本文，对人脸支付技术的原理和概念有了初步的认识和了解。 之后，大家一起分享支付宝(Alipay )蜻蜓、微信青蛙、银联人脸支付的具体方案。