你走到自助银行，摄像头自动识别你的身份，“刷脸”为你开门；你站在ATM机前，输入密码，然后对着镜头“刷脸”，就可以成功取款了。
。
这种看似科幻电影中的情节，越来越多地被运用到现实中。
今年4月，马云在德国汉诺威IT博览会上公开演示人脸识别支付；上个月，据称全球首台具有人脸识别功能的ATM机在杭州诞生。
继广州使用人脸识别技术进行养老金认证后，地铁也将试点该技术识别犯罪嫌疑人。
就连微信朋友圈最近也充斥着一款通过扫描面部来测量年龄的应用程序。
“刷脸”时代真的要来了吗？作为众多生物识别技术之一，“刷脸”为何如此受欢迎？中科院有关专家认为，与其他生物识别技术相比，人脸识别技术获取成本更低，便利性更高，但其缺点是信息的可靠性和稳定性较弱。
扫脸取款：从愚人节玩笑到现实“空付时代来临”。
在一段时长1分54秒的视频中，一名戴眼镜的年轻人对着镜头自信地说。
2020年4月1日，支付宝官方微博发布了上述视频。
视频中提到的“空支付”看起来就像科幻电影的情节：用户不带钱包、不带手机，直接在店里刷脸、纹身甚至宠物。
，您可以支付购物费用。
随后，支付宝官方证实，这只是一个愚人节玩笑。
但仅仅两年后，这个笑话就在现实中发生了。
今年5月，全球首台具有人脸识别功能的ATM机在杭州诞生。
该机由清华大学与一家公司联合开发。
是我国首款具有自主知识产权的金融安全设备。
所谓ATM机人脸识别，就是读取用户身份证上的照片信息，然后将照片与ATM机顶部摄像头记录的收银员脸部进行比对。
它可以与银行、公安等系统联网，遏制犯罪。
不仅可以识别嫌疑人，还可以证明“你就是你”。
不仅可以通过刷脸ATM取款，广州地铁未来可能会使用刷脸识别技术。
日前，公安部第一研究所研发的名为“面向未来”的人脸识别系统正式对外发布。
系统在终端采集人脸信息后，与数据库中的逃犯信息等信息进行比对，识别犯罪嫌疑人。
该研究院研究员田庆在接受媒体采访时表示，该产品将于今年6月中旬在广州地铁站进行试点。
今年4月27日，广州市人力资源和社会保障局宣布，广州已研发出非接触式人脸识别技术。
退休人员完成第一次面部数据采集和建模后，只需在有互联网和摄像头的地方“扫描脸部”即可。
，即可完成年度认证。
为了防止养老金欺诈，退休人员每年必须提交生存证明以确认其资格。
根据新办法，退休人员首先要进行数据建模和采集，并携带二代身份证等证件到街道、乡镇退休管理部门进行人脸数据采集和建模。
通过线上资质认证后，就可以直接线上运营，大大节省了成本。
时间。
金融支付和安防行业应用前景最为广阔。
“未来这个市场将会非常巨大，并将进入野蛮扩张期。
”上海逗号科技公司负责人张曦告诉南都记者。
他相信，面部识别技术未来将在安防行业获得更大的想象空间。
公司研发了“低分辨率小图像重建与识别”技术，协助公安部门破案。
“比如有些情况下，犯罪嫌疑人戴着墨镜遮住了半张脸，我们的技术可以缩小范围。
其他视频中，像素很低，通过这个软件修复，可以从50万恢复到60万”嫌疑人已缩小到几百人。
”张曦说。
此外，在大型会议中，与会者上传身份信息并输入门禁系统，也可以识别是否是自己。
上海逗号的技术曾应用于2008年北京奥运会和2018年亚信上海峰会。
北京奥运会期间，进入鸟巢之前，除了门票外，还要求观众在入口通道前一一拍照。
摄像头将在两秒内抓拍人脸，定位人脸关键点并提取特征。
然后认证结果会同时上传至计算机，然后计算机将其与观众的身份信息进行比对。
除了安防行业，人脸识别技术的另一大应用场景是金融支付领域。
互联网金融行业的快速发展需要个人征信系统的支持，行业需求不断增长。
用户身份识别成为登录征信系统的第一步。
这就是人脸识别技术大规模商业化的潜力所在。
今年4月，马云在德国汉诺威IT博览会上公开演示人脸识别支付。
这项技术由蚂蚁金服与北京旷视科技有限公司联合开发，计划在购物后的支付认证阶段用“刷脸”取代传统密码。
蚂蚁金服相关负责人在接受媒体采访时表示，刷脸支付未来将应用于阿里巴巴的全球支付、开户认证等业务领域。
它比人类的识别能力要好，但暂时还是一种辅助手段。
但刷脸真的能安全支付吗？中国科学院自动化研究所研究员孙哲南认为，目前的人脸识别技术还不完善。
“在不输入密码的情况下，不可能完全使用面部识别技术进行存取款操作。
”上海逗号科技负责人张曦也表示，他认为目前在银行领域，人脸识别技术只能作为辅助手段。
“银行的要求是零容忍，不能出现任何问题。
”即便如此，“人脸识别技术还是比人类的识别能力更强”。
，而且更好。
”北京旷视科技营销运营部总经理谢一男告诉南都记者，“比如银行柜员的人脸识别准确率可能达到万分之一的误识率，而通过率可以超过90%。
“我们最好的结果是误识别率为十万分之一，通过率可以超过97%-98%。
”生物识别技术引起了全球各大科技公司的关注。
苹果推出了指纹识别TouchID，三星和小米也开始测试人脸解锁屏幕。
其原理是将人脸分成多个点来模拟神经网络的运算过程。
人脸识别的研究始于 20 世纪 60 年代末和 70 年代初。
它是与指纹识别、掌纹识别、虹膜识别等并列的生物识别技术。
早期的人脸识别技术是通过测量人体多个部位的眼角、鼻孔、嘴巴、下巴等几何关系来实现的。
人脸，利用图像库中的人脸模板确定与待识别人脸的灰度相似度。
人脸识别。
缺点是容易丢失有用信息，并且当视角、表情等变化时识别能力较差。
20世纪90年代，随着计算机技术的快速发展，经历了多次技术迭代，人脸识别技术已经从最初识别单一背景的正面灰度图像发展到能够识别不同侧面的人脸。
目前可以使用静态人脸进行动态人脸识别。
国际上领先的研究机构是美国麻省理工学院和英国剑桥大学。
国内自动人脸识别的研究始于20世纪80年代。
主要研究单位包括清华大学、哈尔滨工业大学、中科院等。
近年来，在国内互联网创业浪潮下，一批具有学术背景的新型生物识别创业团队开始涌现，如旷视科技旗下的face++团队、腾讯旗下的优图团队等，都采用了更先进的“深度学习”算法，利用神经网络来模拟人类神经网络的运算过程，可以达到更高的准确率。
Face++团队成立于2007年，目前已与蚂蚁金服及多家银行合作。
该团队所属公司营销运营部总经理谢一男告诉南都记者，“比如一个人在镜头前遮住半张脸，按照传统的回归算法，系统会认为他不是人脸，因为它不符合系统通过回归运算得到的人脸的标准结构，而深度学习算法根据判断是人脸，就会进入；第二层判断与多重验证”作为人工智能技术研究的新阶段，深度学习。
算法相当于“教机器模仿人类的学习机制”。
采用该算法后，操作者可以向系统提供大量数据，使其能够自我学习。
例如，深度学习算法机器人扫描网上猫的图片，操作员输入“猫”。
然后过了一段时间，机器就把这个毛茸茸的小动物和“猫”联系起来，自己就能识别出什么是猫。
谢一男表示，以公司目前的人脸验证技术，“第一步是证明你是人，第二步是证明你就是你。
”在深度学习算法下，系统可以更加智能地识别人脸。
由于时间原因，身份证照片与用户当前照片往往存在一些差异，例如脸部宽度等，但瞳孔之间的距离相对恒定。
传统的回归操作可能会产生错误，但深度学习算法将人脸划分为多个关键点，尽可能避免错误。
与其他生物识别技术相比，“人脸扫描”有哪些优缺点？中国科学院自动化研究所研究员孙哲南：人脸识别技术的优点是采集更直观、成本更低、更方便、更容易让用户接受。
但其缺点也是信息的可靠性和稳定性较弱。
具体来说，与指纹、虹膜等生物特征相??比，人脸所包含的信息量相对较小，而且其变化也不够复杂。
例如，如果两个人的指纹或虹膜基本相同，则需要数十甚至数百位（信息的计量单位）才能完全重叠。
但如果是人脸的话，十几位重叠就足够了。
世界各地都有许多相似的面孔。
因此，人脸的辨别力并不是很高，也没有那么独特。
另外，人自身内部的变化以及外部环境的变化都会影响人脸信息采集过程中的稳定性。
与之前的人脸识别技术相比，目前的人脸识别技术有所进步，但在具体应用中仍然无法达到完美。
例如，ATM机上使用的人脸识别技术，就是在使用密码信息的基础上的辅助认证功能。
如果没有密码输入，就不可能完全使用人脸识别技术进行存取款操作。
北京旷视科技公司营销运营部总经理 谢亦男：从识别准确率的顺序来看，确实是虹膜、指纹、人脸的识别准确率依次递减。
但脸型可以根据相机的改进来改善，还有很大的改进空间。
从适用性的角度来看，如果要求所有中国人提取虹膜信息和指纹信息，这是非常困难和不现实的。
而且我们每个人都有一张身份证照片。
从比对库来看，人脸识别具有一定的优势。
另一个问题是设备。
虹膜识别和指纹识别需要额外的设备，而人脸识别只需要手机。
从大规模推广来看，人脸识别的瓶颈相对较少。
疑点解释 A. 一个人年纪大了，还能认得出来吗？孙哲南：目前的面部识别技术对于面部特征2到3年内的变化是可以接受的。
但随着时间跨度的增加，人脸识别的准确性会变得不太可靠。
上海逗号科技有限公司负责人张曦：15岁以下青少年的面孔正在发育。
至于十五岁以上的人，十年之内我们就能识别出来。
B. 利用现有技术如何区分双胞胎？谢一男：双胞胎，机器其实比人更能识别他们。
当我们观察双胞胎时，他们有相似的脸和相似的鼻子。
这是一种感性的理解，机器用逻辑算法给出相似度。
当然，你可能会说有些双胞胎很相似，所以相机需要更精致。
我们可以把脸分成更多的关键点，如果能清楚地看到皮肤的纹理，那就没有问题了。
但目前来看，距离太近我们还做不到。
比如脸型一模一样，眼睛到下巴的距离一模一样。
就连父母也很难区分他们，而我们现在却做不到。
C. 整容后你还能认出我吗？如果有人化浓妆怎么办？谢一男：整容后，先换身份证。
因为我们要做的就是你和身份证上的照片相符。
如果在金融领域用科技来控制风险，在这种情况下肯定会失败。
但如果是微整形，比如瘦脸，我们就可以识别这一点。
浓妆艳抹……取决于他做什么。
如果你去金融机构开户，对方的审核员也会对你有一定的要求，比如不能戴眼镜或隐形眼镜。
只要是简单的淡妆，不是超浓妆或者烟熏妆，不破坏脸部本身的特点，我们都可以认出来。
此外，我们还可以识别眼镜。
例如，如果有人戴着黑框眼镜，就可以识别出来。
D. 打印出来的照片有可能逃脱惩罚吗？谢一男：我们的验证技术现在分为两步。
第一步是证明你是人，第二步是证明你就是你。
确保站在镜头前的人是一个人，而不是一张照片。
这是证明你是一个人的第一步。
我们请对方连续制作了三个互动视频。
算法实时监控，可以观察到每个观察点的细微动作，然后对此做出判断。
例如，对于一个正常人来说，我们有一套关于他的眼睑应该如何打开和关闭的规则。
如果他不遵守规则，他就无法通过。
世界各地都有许多相似的面孔。
因此，人脸的辨别力并不是很高，也没有那么独特。
——中国科学院自动化研究所研究员孙哲南，您要求全中国人提取虹膜信息和指纹信息。
这是非常困难和不现实的。
而且我们每个人都有一张身份证照片。
从比对库来看，人脸识别具有一定的优势。
——北京旷视科技公司营销运营部总经理谢一男，计算面部难以改变的部位的距离、角度、大小，形成数值数据进行对比；在所有生物识别技术中准确度最低且最容易被欺骗。
用户脸部的位置和周围的光环境可能会影响精度。
气味是人体携带的一种特殊气味，由基因决定，极其稳定；它经常用于刑事调查。
语音不是简单的声音比较，而是将收集到的声音转化为数值的比较。
当感冒、咽炎或声带损伤时，发出的声音会与平时有很大差异，误差也会较大；还有人为伪装和控制自己声音的可能性。
每个人的指纹都是不同的，甚至同一个人的十个指纹也有明显的不同。
因此，通过比较不同指纹的详细特征点，可以进行身份??识别，有很多应用。
然而，有些人天生指纹特征较少，导致图像采集困难；采集时的环境要求很高，他们对手指的状况非常敏感。
疤痕、脱皮甚至老茧都会影响效果。
有报道称，不少写字楼白领通过了使用指纹膜的指纹考勤机的测试。
DNA指纹是指完全具有个体特异性的DNA多态性，是DNA中最独特的特征。
DNA指纹识别的准确率高达10%。
主要用于疾病基因分析、亲子鉴定、刑事侦查等，采样方便，但收费较高，尚未广泛推广。
静脉通过摄像头采集手指和手掌静脉的图像，然后从数字图像中提取特征并将其存储在数据库中。
由于静脉隐藏在体内，外人不易接近，因此难以伪造。
同时，静脉基本上不受身体状况和外界因素的影响。
它们具有良好的抗干扰性和较高的识别率。
国外在访问控制和提现方面都有使用的先例。
虹膜 人的虹膜在两岁左右成熟，此后保持稳定。
除非发生眼部手术或大脑严重受损，否则大多数情况下虹膜终生保持不变，识别准确率非常高。
但这项技术对于盲人和患有眼病的人来说却无能为力；采集设备价格昂贵，推广困难；目前很难识别黑眼睛。
掌纹采集手掌从手指末端到手腕的图像。
它是受遗传基因控制的。
即使手掌受伤痊愈，掌纹纹路仍会如原来生长，且稳定。