刷脸支付方案的动态识别安全性和准确性

随着刷脸支付方案的逐渐普及，很多人关注刷脸支付的安全性和准确性。

首先要知道，人脸识别需要区分静态识别和动态识别。一般静态人脸识别可以用于不涉及资金交易的人脸识别场景，如机场车站安检、酒店网吧登记、考试身份验证等场合。但是，刷脸支付涉及资金交易、银行和金融服务等，需要使用动态人脸识别。根据不同场景的要求，动态人脸识别可以分为静默检测和交互式运动检测。静默检测只需对准摄像头1-2秒，用户无需任何动作即可识别，而交互动作活体检测则需要眨眼、点头等一些工作指令，以证明被测者是活体人类。

值得注意的是，在需要识别大量人脸数据的人脸识别设备终端上，动态人脸识别的容量要大于静态人脸识别的容量，所以在使用动态人脸识别时要考虑人脸识别设备的容量。现在提倡的边缘计算，就是依靠每个智能终端完成一部分智能计算，从而减轻云计算的压力，让它更快。

人脸识别设备是否准确还要考虑当时的环境和状态，比如光线、障碍物、角度、动作等因素。从安全角度来说，刷脸支付方案需要结合智能硬件和算法软件进行活体检测，刷脸设备可以判断识别出的人脸是窃取的照片、视频或3D区域，还是真实人脸。

从智能硬件的角度来说，首先人脸识别设备的3D结构光摄像头会通过不可见的红外光投射获得被识别主体的3D结构，精密的图像处理芯片会对接收到的人脸信息进行采集和处理。

如果有人试图利用屏幕上的照片或图片来“欺骗”人脸识别设备，由于都是平面上的图像，3D结构光相机和红外活体探测可以通过光和红外线的长度，判断人脸深度、物体立体、活动轨迹等。一些智能人脸识别设备甚至可以根据照片、视频屏幕、3D蒙版材质等因素的反映，快速判断盗刷情况。

从智能算法角度来说，刷脸收银机采集的是人脸信息，以一组特定代码的形式反馈到数据后台，而不是用户的面部图像，以保证用户信息的私密性和安全性。多因素系统防控和智能风控系统，人脸识别准确率可达99.99%。

最后提醒大家，人脸识别和刷脸支付方案的安全问题，不仅需要用户提高安全意识，智能硬件厂商和掌握算法的企业更加自律，还需要政府引导行业建立统一标准，确保用户信息安全，让人脸识别行业更加健康发展。