[VIP第1年] 指数:3
我们越来越发现传统以密码验证为**的身份验证方式和起源于PC时代的传统风控体系已经不适用于移动互联网时代的用户随时随地使用的多样化需求，带来的后果是，许多场景下用户的行为和交易容易受到打扰或者被风控系统误拦截，给用户带来了非常不好的体验。而这一问题背后的本质原因是很多时候我们不了解每一个交易和行为背后的用户是谁。因此，支付宝应用人脸识别技术的出发点就是希望首先在身份验证环节采用更安全更便捷的生物特征认证方式，淮南3d人脸支付，能够更准确识别每一个用户，使得用户在后续的场景和交易中畅通无阻，也能更进一步享受到更智能更个性化的服务。从2015年开始，支付宝将人脸识别技术相继应用于风控场景和登录场景，再到2017年9月将刷脸支付技术全球***商用并逐步规模化，在大量应用场景中铺开「刷脸支付」。2018年12月，蚂蚁金服推出「蜻蜓」，一款线下即插即用刷脸支付硬件设备，用户不用手机也可以刷脸支付。这其中尤其引起我们关注的是「安全和隐私保护」、「以人为**」、「用户体验」，淮南3d人脸支付，淮南3d人脸支付、「线下硬件」。从实验室到商用从实验室走向商用靠的绝不仅*是技术和算法。在生物识别技术落地的过程中，比较大的技术突破是人脸识别。
注册流程首先会采集多张眼纹并在此基础上做后续的数据增强和特征提取，图像增强会强化眼部细微特征的明显性，从而在保证眼纹图像清晰的情况下才能提取足够的眼纹特征。关于眼纹注册流程中比较重要的特征提取步骤，李亮说：「提取眼部区域中的微细特征作为感兴趣点，这些和指纹兴趣点的提取有点类似，并且具有很好的时间不变性和个体差异性。除了眼白，眼周也会提取一些兴趣点。」***，模型为这些兴趣点增加隐私保护就能生成注册流程**终的眼纹模板。一般同一个人眼纹特征有非常多对应的地方，而不同人的眼纹特征极少有对应的地方，因此只需要设定一个合理的阈值就能根据眼纹识别不同的人。此外，目前眼纹识别的难点还在于前面的分割、增强和特征提取算法，这方面还有很多工作需要不断优化。在支付宝看来，尽管多模态识别已经结合了很多前沿技术，但眼纹等仍需要更多的研究与实验才能真正支撑起下一代识别应用。
3D刷脸支付的**是人脸识别技术，它的目的是通过准确识别人脸，鉴别出用户的身份信息。人脸识别技术主要分为两种：2D人脸识别和3D人脸识别，两者比较大的差异是分别采用了2D摄像头和3D摄像头。前者2D识别只能获取人脸平面的信息，在光线复杂的情况下会受到很大的影响，很容易被照片、视频等方式**，在安全性方面存在***。此外在进行人脸识别验证时需要用户配合做出眨眼、摇头、张嘴等辅助动作，降低了识别的速度和效率。后者3D摄像头，在AI视觉领域，3D视觉硬件主要负责图像信息采集。现在3D摄像头其中的技术是3D传感技术，可通过投射特殊波段的主动式光源等方式，实时采集物体深度信息及三维尺寸，建立毫米级精度的3D 深度图。例如，手机3D摄像头进行人脸识别时，内置的点阵投影器会投射几万个肉眼不可见的红外点到用户的脸部，由于人脸凹凸不平，红外光线便会形成图像扭曲。红外镜头在收集点阵图案并经过3D图像处理芯片处理之后，便可获取用户的3D人脸信息。
文章来源地址: http://smdn.chanpin818.com/wlsb/qtwlsbpj/deta_4330983.html
免责声明： 本页面所展现的信息及其他相关推荐信息，均来源于其对应的用户，本网对此不承担任何保证责任。如涉及作品内容、 版权和其他问题，请及时与本网联系，我们将核实后进行删除，本网站对此声明具有最终解释权。
