“刷脸”究竟安全吗？_百度知道
“刷脸”究竟安全吗？
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9月13日凌晨，苹果发布新品iPhone　X,新功能“Face　ID”尤为引人瞩目。以后，无论是解锁iPhone　X还是用其进行支付，用户只要看一眼手机就可以了。此前，中国农业银行已在贵州省贵阳市两台自助取款机上线“刷脸取款”，用户站在ATM机前，看一眼摄像头，再输入手机号、取款金额、密码，ATM机自动吐钞，用户取走现金。据悉，该功能将在贵阳进行大面积覆盖，今年年底在贵州实现全省覆盖。此外，招商银行也于2016年在全国106个城市近千台ATM机上实现了“刷脸”取款。不仅如此，多所高校在今年9月入学季尝试了“刷脸”注册；肯德基有餐厅上线了“刷脸”支付；“京东之家”有门店实现了“人即钱包”；甚至有公厕用上了人脸识别厕纸机，靠脸取纸巾；更别说银行的“刷脸”转账了。一大波“刷脸”场景出现，当不少人沉浸在“人脸识别”的惊喜中时，也有人发出疑问：“刷脸”安全吗？“刷脸”的时代说来就来。最近一段时间，“人脸识别”技术在各地应用的新闻屡见不鲜。继北京天坛公园安装“人脸识别”厕纸机后，8月31日，广西壮族自治区南宁市一家公园也采用了“人脸识别”厕纸机；9月7日，江苏省徐州市一家公共厕所同样装上了“人脸识别”厕纸机。北京市住建委9月8日表示，为解决保障房违规转租转借现象，继去年在海淀区金隅翡丽小区推行“人脸识别”门禁系统试点基础上，今年进一步在全市所有公租房小区推广。北京、武汉等地的火车站也开始启用“刷脸进站”设备。记者在网上搜索发现，目前在门禁、考勤等方面应用“人脸识别”技术已经十分广泛。然而，任何新技术都可能是双刃剑。“黑科技”在带来更多惊喜和便利的同时，其潜藏的安全隐患也不容忽视。尴尬的使用体验9月18日14时，记者来到北京市通州万达广场的京东之家体验“刷脸”支付。记者选中商品后来到支付柜台，店员优先推荐扫码支付。在记者表明要体验“刷脸”支付后，店员劝道：“这个技术还不太成熟，步骤比较繁琐，我们自己试了很多次，都不成功。之前也有顾客来尝试，没有支付成功。”记者执意表示愿意尝试后，店员才指导记者通过京东App扫码开通了“刷脸”支付功能，但是最终卡在了支付页面，无法付款。店员的电脑端也显示记者没有支付成功。记者随后多次退出App程序，尝试重启进入该功能，但都失败了。店员无奈地对记者说：“之前京东相关人员也来看过这个情况，但还是没办法成功‘刷脸’支付。今天人比较少，我们可以一直等您‘刷脸’支付，要是人多的时候，一直不能支付成功的话，后面的顾客就烦了。”最后，记者只得选择常规的扫码支付方式才完成此次购买。同样作为使用者的北京师范大学大四学生墨桑(化名)，对于“刷脸”的使用感受也是一言难尽。今年秋季学期，北京师范大学在学生公寓换装了新的门禁系统，“人脸识别”代替了之前的刷卡识别。更换识别系统后，学生进入公寓需要对着摄像头采集图像，然后刷自己的学生卡，匹配之后才能进入学生公寓。学生如果忘记带学生卡，可以输入学号的后四位，匹配成功也可以进入公寓。墨桑对《法制日报》记者说：“说是化妆或者戴眼镜都不会有影响，但是戴眼镜的话，在录入时要对戴眼镜和不戴眼镜的图像各录入一遍，传说‘亲妈都认不出来的时候，机器还能认出来’。”在墨桑看来，如果正常识别，速度还是挺快的，但并非每次都如愿。“如果学生卡、学号都不能够与图像识别系统匹配，还有最后一招，就是对着那个机器大声喊出自己的名字。第三种开启方式让我们很尴尬，虽然这种情况不多，但是已经出现了”。目前，北京师范大学的学生公寓有两道门禁，第一道大门是“人脸识别”，第二道门类似地铁站进出闸机，是刷卡识别加宿管阿姨辨别。墨桑说：“‘人脸识别’听起来比以前安全很多，但是一个同学通过‘人脸识别’打开大门后，后面的人和以前一样，依然可以不通过识别直接跟着进入。尴尬的是，在以前使用刷卡识别时，如果忘记带学生卡，第二道门无法刷卡进入，需要到宿管阿姨那里登记才能够进入。现在，因为有了外面的‘人脸识别’,所以宿管阿姨管的就很宽松，只要从第一道门禁进来了，宿管阿姨直接按第二道门禁的按钮放行，不需要刷卡。不知道是不是每栋楼都一样，这样其实加大了外人混入公寓的风险。”在便捷性上，墨桑说：“识别系统本来就只是为了提高安全性的，不是为了更方便。虽然没有做过调查，但是听同学说安全性反而降低了，而且现在出公寓也要刷卡，谈不上便利。也许以后会改进，一次只放一个人进入，不过这也太麻烦了。”“我同学普遍觉得这个系统很鸡肋，我现在觉得弊大于利，可能因为刚开始不太适应，说不定以后会改进。”墨桑说。杂乱的产品市场和国外的“人脸识别”技术多应用于安防领域不同，在我国，“人脸识别”技术主要应用于企业的考勤门禁、物业小区的安全防护和金融领域的开户认证等，其中金融领域的应用占比较多。不过，目前比较常见的“人脸识别”技术主要出现在考勤机等应用上。记者以购买者的身份采访了北京市一家专业从事“人脸识别”设备销售的企业，并现场测试了一台集“门禁”“考勤”为一体的多功能考勤机。在现场，记者首先进行人脸照片录入，主要对人脸的眼眶、鼻区以及嘴部三块区域进行图像采集。录入之后，记者站在机器前进行识别，只要一进入摄像头可照范围之内立即就被识别成功。不过，记者摘下眼镜或者更换眼镜以及调整眼镜佩戴角度后，考勤机无法识别成功。此外，用照片比对，该设备依然无法识别。据工作人员介绍，目前“人脸识别”考勤机的价位从数百元到上万元不等，价格越高，识别的精确度越高。记者测试的这款产品是最畅销的千元机，只要脸部采集到的数据能吻合到六成以上，便能认定是同一人。不过相对而言，由于采集时拍摄下来的一些特征相对单一，所以精确度也会受到影响。记者还在淘宝通过搜索“人脸识别考勤”联系上一家卖“人脸识别”考勤机的店铺，并反复询问客服人员是否可以通过人脸的照片或者人脸视频进行打卡，客服都回答说不可以。在该商品的问答区，也有网友询问是否可以用手机上的照片或者视频代替打卡，有一个购买过该考勤机的网友回答说自己试了，发现不可以。记者随后搜索“人脸识别锁”，发现这类商品品牌繁多。记者联系了销售量排名靠前的一家商铺。在演示视频中，记者看到，演示者利用人脸的照片和视频尝试多次都无法开锁。商家承诺称，如果用户在使用过程中发现可以用照片打开，他们会赔偿1万元。在商品的问答区，已经购买的网友也表示自己尝试用照片开锁，但没有成功。记者询问客服人员，这个“人脸识别”锁的原理和苹果新发布的iPhone　X手机的Face　ID是否相同？客服人员称，他们的锁“采用面部3D骨骼识别技术，红外扫描面部轮廓，化妆、灯光明暗、胖瘦等不会影响识别，可以开锁。‘人脸识别’系统是取脸上很多个点，计算各个部位的点的距离。这个算法与是否化妆没有关系，不影响识别。而且，在灯光暗的情况下也能识别，因为‘人脸识别’锁有两个带有夜视功能的红外探头，只要把脸和手掌显示在屏幕框内，照样可以识别开门。小朋友身高达到1.3米的都可以‘刷脸’”。客服人员说，“照片绝对打开不了这把锁，此锁采用是3D骨骼识别技术，戴眼镜的朋友请戴着眼镜录脸。化浓妆、发型，都能准确识别。另外，如果脸部整形动了脸部三分之二的，就有可能识别不了，需要重新录入。”那么，使用3D仿真面具是否可以骗过“人脸识别”系统呢？对此问题，客服人员没有正面回答。在问答平台“知乎”上，一位网友回答了“目前人脸识别技术最大的挑战是什么”这一问题，其答案获得最高赞。这位网友告诉记者，淘宝上卖的“人脸识别”锁不能保证绝对安全。记者询问这种产品是否有可能被3D仿真面具欺骗？这位网友说，这种情况可能发生。记者随后在淘宝上搜索“3D面具”“乳胶面具”，发现这种产品也有不少，有的面具不仅改变了容貌，而且改变了脸部的骨骼结构，戴上之后多有以假乱真的效果。被破解的“人脸识别”尽管“人脸识别”产品的客服人员声称一般不易被破解，但现实生活中已然出现了破解实例。破解“人脸识别”的实例，要从一次网约车经历说起。一名市民通过网约车App下单。很快，车到了，但车辆、司机的信息均与手机客户端上显示的信息不符。为了赶紧回家，这名市民也顾不上太多，就直接上车了。结果，车开出去不到一分钟，司机就扭头对这名市民说要取消订单。尽管这名市民一再拒绝，但司机还是坚持把她送回原处，让她重新打出租车。没有办法，这名市民只能再次用这款网约车软件叫车，结果发现来接他的还是那名司机。司机说：“你要么就打个出租车回去，只要你还用这个软件约车，叫到的还是我的车。”这名市民当时就纳闷了，为什么会这样？一番打听后，这名市民才知道，附近有一个由30多名“黑车”司机组成的车队，每名司机都有一堆虚假的司机账号，上百个虚假账号由同一个人来统一接单，然后通过电台调度车辆去接人。因此，不管用户打到哪个号，都会调同一名司机去接人。了解到这些内情，这名市民更加不解，“这个网约车App上明明使用了‘人脸识别’功能来验证司机信息，为什么这些司机可以使用虚假账号”？经过一番软磨硬泡，那名司机终于透露，“人脸识别”听起来很厉害，但是他们有软件可以轻易破解。没错，“高大上”的“人脸识别”技术就这样被一群“黑车”师傅给黑了。以上故事是在Freebuf(国内关注度最高的全球互联网安全媒体平台)主办的FIT2017互联网安全创新大会上，平安科技安全研究员高亭宇在一场“关于人脸识别技术应用风险”主题演讲中的一段描述。说完这个故事，高亭宇现场展示了那名司机用来破解“人脸识别”技术的软件——一款可以让照片“张口说话”的App。高亭宇说，从那之后，他开始琢磨“人脸识别”技术在实际应用层面的风险，并调研了市面上使用“人脸识别”技术的软件，最后的结果出乎自己的预料。通过分析，高亭宇发现，市面上大部分使用了“人脸识别”技术的软件，其识别流程大致相同：检测人脸→活体检测→人脸对比(和之前上传的自拍照或证件照)→分析对比结果→返回结果(通过或不通过)。据了解，其中“活体检测”技术即在“人脸识别”时要求用户进行眨眼、点头、张嘴等动作，以防止静态图像破解，国内多个知名App中的“人脸识别”都采用了这项技术。高亭宇说，一般的App开发者不会自己开发“人脸识别”技术，而是通过第三方的API接口或SDK组件来获得“人脸识别”功能，基于这个特点，他对“人脸识别”技术从接入到实际使用过程中的每个关键点进行了分析，最终在多个环节都找到了多个突破点，只要略施小计，就能让“人脸识别”形同虚设。比如，注入应用绕过活体检测，也就是通过注入应用的方式来篡改程序，从而绕过所谓的活体检测功能，使用一张静态照片就可以通过人脸识别。在采访过程中，甚至有业内人士这样表示，“不是3D打印不行，如果用一台精密的打印机，破解‘人脸识别’同样不在话下”。“除了一般的考勤、账号安全App之外，大量的银行、P2P金融企业的App已经介入使用了‘人脸识别’技术，其中金融行业在使用‘人脸识别’技术时的安全性明显高于一般应用；当‘人脸识别’技术涉及关键业务时，安全防护水准往往更高。”高亭宇说，比如他在测试国内某P2P金融的客户端时，尝试“人脸识别”解锁失败数次后，该App　就检测出了可能存在恶意破解的情况，强制使用银行卡信息、手机短信等其他方式来完成认证。高亭宇在现场强调了一点，除了“人脸识别”技术在手机上的应用缺陷之外，许多问题导致的原因都是开发者在调用第三方“人脸识别”服务时，没有严格按照一个安全的规范来做，接入流程不够严谨，甚至经常出现为了提高用户体验而舍弃安全性的做法，这样的做法在技术实力不强的小公司十分常见，最终导致的结果就是，让用户把密码写在了自己的脸上。
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实刷脸也不太安全，我看到有一个视频，用手机上给他扫描脸，安全性，实验就是用手机照的，第一就是普通的刷脸，第二个，他的脸，就是车是刷脸的
1、没有绝对的安全2、现阶段的人脸识别技术还不完善3、刷脸开机可以接受4、重要的应用，还需要进一步
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没有一点点防备……
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可现在，你却不得不靠脸吃饭了
没有一点点防备，刷脸支付时代
当刷脸成为流行的支付手段时
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怎样安全避开刷脸支付的风险？
刷别人的脸呗
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走进刷脸支付体验店“看脸”吃饭靠谱吗？
　　苹果公司发布的iPhone X人脸识别功能颇受关注，一时刷脸概念风行。其实，在我国，取钱、支付、过安检等很多领域都可以“看脸”完成。记者日前在浙江杭州体验了一把刷脸吃饭。
　　怎么刷脸吃饭？
　　据了解，目前我国开通刷脸支付的线下，只有杭州的肯德基餐厅，支持线下刷脸支付体验的软件也只有。
　　使用刷脸支付，先要在手机端开通刷脸支付功能。在的购物娱乐功能中，点击人脸识别——刷脸支付，就可以打开刷脸支付功能。
　　进入餐厅后，用户可以在自助点餐机上选餐，进入支付页面，选择“刷脸支付”，进行人脸识别，识别后须再输入手机号，随后完成付款。
　　整个过程比较简单。刷脸时需要看摄像头，如果位置不准确，屏幕上会有文字提示“近一点”或“远一点”等。非熟练用户，也就一分钟不到即可完成支付的完整操作。
　　随后，拿着定位器就坐，等着服务员送餐到桌前就可以了。
　　据了解，目前还支持多人、化妆、变换发型等多种复杂场景。
　　刷脸支付安全吗？
　　照片冒用本人怎么办？数据隐私会不会被泄露？
　　“我们通过软硬件结合的方式，智能算法和硬件结合，以此确认是不是活体。”蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东说，团队有多年的积累，为刷脸支付的商用，团队也做了很多独创优化。
　　在杭州的肯德基餐厅，自助点餐机上配备了3D红外深度摄像头，在进行人脸识别前，会进行活体检测，判断采集到的人脸是不是照片、视频或者软件模拟生成等，防止真人被假冒。
　　目前的刷脸支付还须在人脸识别后，输入绑定的手机号，进一步验证是不是本人账户，安全度变高了。
　　如果实在害怕被盗刷，也可以在不使用时，在手机端关闭人脸识别功能，使用时再打开就好。
　　用户隐私安全也将得到保障。“我们通过加密、脱敏等一系列安全措施，最大限度地保障用户隐私和安全。”陈继东说。
　　未来都要用刷脸支付？
　　杭州肯德基餐厅是刷脸支付的第一次线下应用商业试点，也是刷脸支付领域的领先之举，随着越来越多的机器开始“看脸”，刷脸支付的时代真的要来了吗？
　　实际上，别看人脸识别被应用得挺多，刷脸支付还只是开端，大规模的商用还有不少难度。刷脸支付拥有比普通的人脸识别更高的应用难度。
　　刷脸支付对的准确率、响应时间和安全性都提出了极高的要求。比如，在刷脸支付中要求，人脸比对结果实时返回时间少于100毫秒等。
　　在公共场合的应用则更加复杂。商场中白天和晚上光线不同，用户体型不同，面对固定摄像头的角度和姿势各异，人员过往频繁等复杂状况，使商业刷脸支付比在私人手机上应用难度更大。
　　仅从技术角度看，刷脸支付有不少优势。如，不用记复杂、繁琐的密码等，可以方便部分易忘事的老人家；操作界面比手机大，方便视力有障碍的人士等。
　　“希望未来有一天，用户不用带手机、不用带钱包，刷脸就可以吃饭。”蚂蚁金服生物识别产品经理董鹂赟说。
　　（据新华社北京9月26日电 记者许晟 吴雨）
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All rights reserved你真的相信银行“刷脸”取款是安全的吗？
　　第1页：刷脸取款的安全性　　这几天有条新闻引起了我的关注，《招行推出ATM"刷脸"取款业务》的新闻大意讲的是(,)已将“刷脸”技术正式应用在ATM取款上，在其ATM机内部安装的人脸识别系统可以自动抓拍取款人现场照片，然后与银行的可信照片源库进行比对，验证通过后，让取款人输入手机号再次进行核对，就可以进行取款，取款再也不用银行卡啦。　　从今年3月份，阿里巴巴董事局主席在参加活动时，通过刷脸技术为嘉宾从淘宝上购买礼物开始，刷脸支付开始进入公众的视线。紧接着比常规支付系统相对更保守的银行领域，也开始引入人脸识别技术。到目前为止，并不仅仅是招商银行，正式在业务环节运用人脸识别技术的还包括微众银行、、浙商银行、(,)、西安银行；(,)、(,)、(,)等也已成立团队研究该业务。　　各路银行大佬，大佬的争相看好，让各路媒体又开始打了鸡血似的大肆鼓吹刷脸支付的前景远大。然而却在近日却被一条娱乐新闻打了脸，略显尴尬。　　据人民法院报中国法治客户端报道，著名演员的老公日前被人告上法庭，说是有人买了他的房子却迟迟无法入住，要求黄有龙腾退房产。一调查发现，这房子并不是黄有龙卖掉的，而是被他的司机给卖掉的。　　那么问题来了，司机为什么能卖掉黄有龙的房子呢？原来是黄有龙司机冒充黄有龙到公证处，骗过了公证处的人脸识别系统办理了委托公证证明，将黄有龙的房子给卖了，于是引发了这起乌龙。　　刷脸取款的安全性　　作为一个穷人，小编对于钱是非常谨慎的，任何有风险使得小编面临经济损失的人或事，小编一贯敬而远之。现在可好，2条新闻往小编面前一放，再加上小编最近对生物识别技术很是感兴趣，于是就想着好好掰扯掰扯刷脸取款的安全问题。我们先讨论一下人脸识别技术的准确率问题，主要从误识率、拒识率2个方向进行研究。　　误识率　　误识指的是原本不是本人，但是系统却将他认成是本人了。大家如果感兴趣的话，稍加百度便可知道人脸识别真的算是误识率是比较高的一种生物识别技术了。我们先来直观感受一下，化妆、很相似的双胞胎、整容等等都会对人脸识别造成一定程度的影响。据我们的生活经验判断，对于很相似的双胞胎、化妆前后的人、整容过的人站在我们面前，作为人类的我们也很难准确判断，往往会认错。人是利用视觉、听觉、嗅觉、触觉等五感进行综合判断的，自然是要强过仅仅通过视觉判断的人脸识别系统，那人脸识别系统的误识率就可想而知了，肯定不会太低。正如慧聪安防网顾问向良璧先生所说“机器智能在绝大多数领域强不过人的智能，也许机器在记忆、计算能力上可能有一定的优势，但综合分析和判断能力目前肯定是不如人的。”　　直观感受过后，我们来看看数据。关于人脸识别的识别率，目前实验室中给出的最好数据是香港中文大学教授汤晓鸥团队的人脸识别技术，其团队最主要的研究成果是GaussianFace、DeepID、DeepID2等人脸识别技术，在全球最具权威的人脸识别数据库LFW（LabeledFacesintheWild）的实验中多次打破记录。截至去年7月份，汤晓鸥团队研发的三个人脸识别算法占据了LFW识别率的前三名，最高达到了99.15%的识别率。99.15%是实验室的数据，在实际应用中要打折扣的。即使是实验室数据的误识率也几乎达到1%，也即人脸识别系统在每100次识别中总要错误识别1次。这样的数据一拿出来，就让小编有点心肝颤了。　　不过在刁难完人脸识别之后，小编要来给刷脸取款来平反了。其实虽然说人脸识别的误识率相对于诸如虹膜识别200万分之一的误识来说，真是有点不够好看，但即便如此，对于熟悉取款业务安全性的人也不必太过杞人忧天，因为人脸识别并不是刷脸取款的唯一的身份验证方式，以招行为例，在取款人经过系统的身份认证之后，取款人还需要输入手机号码和取款密码才能取款。一个人总不至于同时被人脸识别系统误识、又同时遗失手机号码和取款密码吧？即使有这概率也微乎其微了。同时，为了保证万一真的发生这种难得一遇的小概率事件，使用户不蒙受过多的财产损失，银行在取款限额上作了限定，单日取款不能超过3000块。当然，这也从一定程度上反映了银行对此项业务的不自信。　　拒识率　　拒识指的是原本是某人，但是系统却认为不是本人。刷脸取款应用，相对误识来说，拒识率过高可就严重多了。我们知道刷脸取款在某种程度上，其实是用人脸识别替代了银行卡，我们可以通过人脸识别进行身份认证，而不需要通过插卡来进行取款。也就是说，虽然我们可以通过三重安全保证来保障我们最终的取款安全，但是我们一旦被拒识了就白瞎了。想象一下，如果系统认不出来我们是本人，那么我根本连进入取款程序的资格都没有，记得手机号码和银行密码也没用。当然这是小编根据搜集到的资料自己猜测的，或许目前推出此业务的银行已经推出了相对应的解决手段，但是小编没有看到。　　那人脸识别的拒识率表现怎么样呢？据腾讯优图负责人黄飞跃博士说，很相似的双胞胎、天气光线、裁剪部位的不同，都会对识别产生一定的影响。人脸识别的图像采集是通过前端摄像头进行的，一旦光线不好或者摄像头像素不高便会对图像的采集造成非常大的影响；同时人脸识别的识别机制是首先通过拍摄人的各种不同的情绪、角度等照片形成数据库，然后在识别的时候通过摄像头采集，与数据库中的图像进行对比，形成配对。所以不同的剪裁部位和像素同样会对人脸识别造成较大影响。小编目前没有找到人脸识别技术具体的拒识率数据，但是就上文提到的这些情景来说，人脸识别的拒识率也不会太低。　　因而，对于刷脸取款的安全性和方便性问题，可以一句话总结，人脸识别技术虽然不是万无一失的生物识别技术，由于一项技术在推广过程中需要通过实用不断改进，刷脸取款业务我们还是可以积极拥抱的。　　识别速度　　仅仅谈技术的时候，技术的先进程度可能是我们唯一关注的内容。但当一项技术投入实际使用，我们更需要关注的或许是使用体验了。针对刷脸取款，小编我个人最担心的是识别速度。想象一下小编我站在ATM机前面准备取款，结果我照片拍了半天后看着识别系统一直在那儿转圈圈，半天识别不出来，我真的是会抓狂。经过多方资料搜集发现这并不是小编我杞人忧天。　　在达到接近甚至超过人脸识别准确率的前提下，每一张人脸能被识别其数据可小于1KB，这算是相当小的数据了。但是，数据量小的人脸特征随着人员数量增长也会变成大数据。曾有人对不同规模的人脸数据库做了计算：1000万人脸的数据量可达到10GB，3亿人脸的数据量就是300GB，且经研究发现，针对一个大小为1000万的人脸库的查重，若采用暴力对比法查，需要对比50万亿次。这样一来，人脸识别的对比速度马上就会降下来。由于有一定的保密性，费了九牛二虎之力，小编查到了(,)的储户数据，中国工商银行有509万家公司客户和4.65亿个人客户，那么其他的大银行储户数据可能略小于工行的数据，但是至少都是亿级别的。在如此巨大的数据量面前，刷脸取款的识别速度不得不说是个令人担忧的事情啊。当然随着算法的提升，识别技术和芯片功能的进一步完善和提高，识别速度的问题的解决只是时日问题。　　第2页：为什么银行要大力推动刷脸业务　　为什么银行要大力推动刷脸业务呢？　　综上文所述，人脸识别作为一种并不非常优秀的识别技术，为什么会成为银行大佬们的新宠呢？小编在最初接触到“刷脸”取款业务时，百思不得其解的是：既然要引进一种生物识别技术，那引进识别率更高的虹膜识别不应该是更好的选择吗？用户放心多了。　　而在搞清楚银行究竟意欲何为的时候，小编发现这个困扰我许久的问题其实很轻松便能解决。经过分析我们可以发现银行引进人脸识别，其实是在为“远程银行”或者说“轻银行”布局做准备。为什么这么说呢？对于银行来说，一个银行网点的铺设和维护是花费不菲的，一个银行线下网点辐射的区域并不广，对用户来说由于排队等等原因又导致用户体验并不好。那如果有某种方式，能够让银行少建线下网点并提升用户体验，那何乐而不为呢？再加上电子商务的发展，支付宝、微信支付等支付方式的挤压，一种方便的远程支付方式对银行来说可谓雪中送炭。　　这样再来分析为什么银行选择人脸识别而不选其他的生物识别技术就容易多了。银行为什么选择人脸识别？因为人脸识别是唯一一种前端采集非常容易的生物识别技术，仅仅只需要一个像素几百K的摄像头便可以进行前端图像采集，然后经过数据传输到识别系统就可以完成识别。现在几乎人手一部智能手机，这个采集的过程根本不需要新增投入，对用户来说也简单至极。而虹膜识别、指纹识别（指纹识别的拒识率还比较高）、步态识别、静脉识别等识别方式都需要特殊的前端采集装置，无法做到如此简单。　　可能会有很多人如初次接触刷脸取款业务的小编一样，觉得人脸识别技术略显鸡肋。然而，正如慧聪安防网顾问向良璧先生所说“新技术的应用总是从鸡肋开始的。”世界上的第一台计算机是一个庞然大物，用了18000个电子管，占地170平方米，重达30吨，耗电功率约150千瓦，每秒钟仅可进行5000次运算，现在看来也如鸡肋一般。但是如果没有第一台计算机的发明就没有如今计算机技术、互联网技术、物联技术的飞速发展。因此，在面对一项新技术的发明的使用时，我们不要一味的唱衰，以包容的心态，给新技术以发展的时间，才是正确的态度。
（责任编辑：HN666）
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