今日，隨著支付寶蜻蜓、微信青蛙以及人行牽頭銀聯和各商業銀行推進落地的刷臉支付系統陸續開始推向市場，筆者近期分別對相關產業各方採用的技術方案和原理進行了一些學習和研究，在此做一下記錄和分享。
什麼是人臉支付技術
人臉支付技術是利用受理終端的人臉採集能力，通過人臉識別技術（1:1 or 1:N）獲取持卡人支付賬戶信息，結合Token技術、PIN加密技術、大數據分析等形成的新型支付技術。人臉支付技術通常涉及兩個方面，一方面是人臉支付受理終端，一方面是人臉支付受理平台。
從人臉支付受理終端側來看，主要涉及：人臉圖像採集及檢測技術、人臉圖像預處理技術、活體檢測等。從平台側來看，主要涉及：人臉圖像特徵提取技術、人臉圖像匹配與識別技術。
人臉支付技術中涉及的一些關鍵技術概念和原理
從上述的幾項技術中，我們需要首先了解下面的這些關鍵技術概念和原理。
什麼是雙目攝像頭
我們通常使用的在手機上用於拍照的前置攝像頭，都是普通的可見光VGA攝像頭，也叫單目攝像頭，所以單目攝像頭一般需要通過動作配合、行為分析等模式實現活體檢測。而雙目攝像頭是指設備上除了一個可見光VGA的攝像頭外，還有另外一個或多個用於採集視覺的部件（如黑白攝像頭、長焦/定焦攝像頭、近紅外攝像頭、結構光組件、TOF組件等）。這也是我們看到在我們一些高端手機、支付寶蜻蜓和微信青蛙提供的攝像頭中採用的一些技術。
一般人臉識別中用到的是近紅外攝像頭、結構光組件、TOF組件等。具體的形式上可能有多個部件組成。雙目攝像頭通過採集物體的深度數據，與VGA攝像頭採集的2D平面照片數據組合成物體的3D模型，所以又稱之為3D攝像頭。雙目攝像頭在滿足基本人像信息採集的同時，還能提供快速（<1s）、高精度的活體檢測能力，判斷採集的物體是否是真人活體。
為什麼人臉支付首次需要輸入手機號
這其實就是我們人臉識別中的一個經典問題，也就是1:1模式和1:N模式。 1:1的模式是指用現場採集的某客戶的圖像與之前系統中留存的該客戶圖像直接進行對比，這樣就需要用一個索引在後台留存的數據中先找到該客戶的圖像，比如手機號或者PIN等。而1：N的模式是指用現場採集的某客戶的圖像與在系統中留存的N個人照片裡逐一比對，找到庫裡那個當前客戶的圖像，並且獲得相應的關聯信息，如捆綁的卡號或者支付賬號，這就好比大海撈針，在茫茫人海中去找到這一張圖像。在N的規模如果達到比較大的程度時（一般像微信支付寶後台都是億級用戶），識別的準確度會急劇下降，識別的效率也會大受影響。
所以通常情況下，首次支付會採用手機號或者PIN作為圖像的索引，採用1：1模式，快速索引出人臉，而在再次到店支付時，可以使用1：N模式，在本地不多的緩存客戶圖像中直接匹配，提高客戶體驗度。
人臉支付應用於支付場景的特殊性
這其實也是很多專家在評論人臉支付時談到的問題，首先，人臉識別是一種相似度識別，跟採用的算法以及設定的閾值有很大關係，單純靠人臉識別這一項技術是不能完全滿足支付主體唯一性的要求的，所以勢必還得添加其他輔助手段；其次，人臉特徵一方面可以隨身攜帶並且易於獲取，本身就是一種非常好的支付載體，但是與傳統的密碼和卡不一樣的是，人臉特徵如果作為支付中的一個重要因素，一旦出現風險，無法進行作廢、掛失、更換等操作。
人臉支付的欺詐手段和防範措施
這方面技術從低到高，有照片、視頻、3D面具。照片和視頻都可以通過合法途徑獲取，比如可通過網上個人主頁、微信朋友圈、街邊偷拍等途徑獲得。而另據報導，日本有公司已經能生產3D打印面具，如下圖所示。
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