人脸识别成金融业“新宠”

　　人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

　　人脸识别成金融业“新宠”

　　人脸识别作为当下互联网金融的一个热点应用，不仅得到了互联网巨头和金融机构的青睐，加倍引发了竞比拟赛。

　　其一，互联网大佬掀起人脸识别应用热潮。今年3月，马云在德国IT和通信产业嘉会CeBIT上，亲自向全球展示付出宝“刷脸”付出。与此同时，百度、腾讯等移动付出范畴“各人”也都纷纷布局人脸识别体系，腾讯首款互联网证券平台微证券将在微信钱包上首发，首推人脸识别开户；而京东钱包供给刷脸解锁。

　　其二，多家银行开始试水“人脸识别”。今年，招商银行首家推出了“ATM刷脸取款”业务。今朝，仅招行深圳总行设有10台刷脸取款ATM，但是取款的前提前提是到网点用传统的体例面签开卡。同时，为了最大水平地低落未知危害带来的丧失，刷脸取款今朝单日限额仅为3000元。据统计，国内至少已有6家银行开始试水“人脸识别”。

　　其三，不少金融机构都推出成型产品。例如，安全普惠7月推出刷脸贷款产品“安全i贷”；8月中旬，微众银行带有“人脸识别”功效的APP上线；互联网金融P2P平台众可贷也于9月5日上线了“人脸识别手艺”。

　　无疑，从互联网公司到金融机构，越来越多的基于人脸识别手艺应用的产品落地，使得消费加快步入人脸识别时代。

　　从特别范畴涌向日常范畴

　　从发展趋势上看，人脸识别手艺正在冲破在反恐安全、调查取证、刑事侦查等军用和警用范畴，开始在视频监控、金融体系发挥效应，并且涌向日常范畴。

　　今年4月，广州奉行“人脸识别”领取养老金；哈尔滨公证处启用“人脸识别仪”；南京车管所启用人脸识别体系等等。而人脸识分袂我们最近的也许就是考勤体系了，上班不再打卡而是直接刷脸。

　　今朝，国家863打算、国家科技支撑打算、天然科学基金都拨出了专款帮助人脸识别的相关研究。在国家政策的撑持和完善下，人脸识别手艺将会被推向更广漠的日常范畴。不久的将来，机场、地铁、汽车站、火车站等更多生活办事范畴也将会使用“人脸识别体系”。

　　安全问题成普及绊脚石

　　之以是认定人脸识别的普及离我们还很远，最大的掣肘就是“识别偏差引发的安全问题”。其中，最典型的事件当属近期备受关注的赵薇老公黄有龙被“刷脸”了。

　　据了解，黄有龙的司机假冒本身到公证处，通过人脸识别手艺办理了委托公证证实，委托另一人将房屋卖给了武某。如斯，赵薇老公当头一棒，就如许成了“冤大头”，其背后隐蔽的是人脸识别手艺的不可熟。

　　其一，生物识别手艺高于传统手艺层面。人脸识别手艺的核心是生物识别手艺，但是无论从何种侧面来看，生物识别手艺相较于传统的“数字符号”密码等手艺，复杂性与安全性都上了一个层面。

　　其二，人脸识别手艺受客观因素制约。以人脸识别手艺在ATM机上的应用为例，基于身份证数据库的照片，不仅识别特征不足，并且识别情况也不足。不同视角、不同光线下城市成为制约ATM机识别的因素。别的，基于当前人工智能和人脸识别手艺，整容人群、化妆人群、双胞胎人群城市产生不小困扰。

　　其三，生物付出的成本很是高。为保证其数据库的使用，生物付出必要一个手艺方面的改革。这项手艺的使用必要改换现有的硬件和软件，这将是一笔巨大的花销，远远高于信用卡付出和手机付出。别的，把公共的DNA录入这个体系也会泯灭不少时候和款子。

　　行业生态未成形

　　今朝，“人脸识别”没有同一的国家尺度和行业划定，整个行业处于鱼龙混杂的状况。只管如今从事人脸识别手艺的公司各处开花，但真正将基础理论、手艺模块、产品、行业解决方案串成整个链条来做的基本没有

　　在其他行业，一家公司可能只必要做行业的一端。好比拥有产品只需把贩卖做好，把售后办事做好就可以了。但是，人脸识别行业不可。原因主要源于以下两个方面：

　　一是发展速度很快。如果只做产品这一块，整个手艺在6-8个月就会翻新，产品还没有面世就会跟着手艺的更新而被淘汰。

　　二是客户的定制化要求很多。好比客户安装一个智能摄像机，但客户可能要求把摄像机的位置装的高一些，或者装在顶棚上会比力美观。听起来很简单，但实际上，这些都必要从整个理论上举行修改。因为摄像头的位置高了今后，整个人脸识别的角度、光线等全都变了。因此，这就不是一个简单的安装问题，而是整个理论和基础模块都得改的问题。

　　如果一个公司，只是只能开发手艺或只出产产品或者只做解决方案，碰到这种简单的要求，就不能帮客户实现，并且在后期维护上还会出现更多的问题。以是人脸识别企业必必要有自主的核心手艺和对全产业链条的把握。

　　即便人脸识别手艺的各种应用都已经上线，上风也很是明显，在行业生态未成形的前提下，在为彻底安全隐患之前，人脸识别距离真正意义上的普及还很远，并且任重道远。