吃饭、购物、看病……如今，在中国，你只需拿着手机就可以完成日常交易。 移动支付给人们的生活带来了极大的便利。 然而，技术的不断变革却出乎意料。 近日，支付宝宣布推出刷脸支付新产品——“蜻蜓”。 从此以后，出门只需刷脸支付即可。 人脸识别时代真的到来了吗？ 与移动支付相比，安全吗？ 未来会成为主流支付方式吗？

人脸识别支付是如何实现的？

“刷脸支付是一种集人脸认证和免密码支付于一体的便捷支付解决方案，可应用于无人售货、超市结算、公司食堂等场景。注册后，客户无需使用手机或进入即可完成交易一个程序..” 13日，宇视股份副总经理张少奎在接受科技日报记者采访时表示。

张少奎长期从事人脸识别相关的研发工作。 据他介绍，人脸认证是指通过1：N的人脸识别技术，通过比对现场照片和仓库保留的照片来确认顾客的身份； 无密码支付是指经客户授权的无密码支付。 支付产品允许客户选择链接卡支付或余额支付，例如支付宝的花呗信用支付。

具体来说，刷脸支付的流程如下：首先将照片上传到支付宝，经过系统分析验证，绑定支付账户； 然后，扫描产品； 选择刷脸支付选项并刷脸； 输入绑定的手机号码四位数字，支付成功，自动打印收据。 如果您在熟悉的环境中，甚至不需要输入手机号码。

张少奎表示，人脸识别支付的过程就是判断上传的图片和摄像头拍摄的两张照片是否属于同一个人。 目前识别率已达到99%。 支付宝的人脸识别技术采用区域特征分析算法，利用计算机视觉从视频中提取人像特征点，并利用生物统计学的原理进行分析。 通过对象的面部图像来分析面部特征模板。 根据分析结果给出一个相似度值，通过这个值来判断是否是同一个人。 这个过程包括人脸检测、人脸分析、活体检测、人脸比对等几大技术要素。

“目前，移动支付格局已定，刷脸支付作为第三方支付平台争夺市场的新手段，是一个新的战场，尤其是3D刷脸，可以获取的数据信息非常可观，一旦绑定到第三方，将会是一个巨大的市场。” 张少奎表示，这也是支付宝、微信、联动闪付三大支付平台纷纷进军刷脸支付行业的原因。 从目前的情况来看，央行更倾向于鼓励刷脸支付。 如今民族品牌云闪付的入局，可以说是对刷脸支付的一次整治。

今年以来，具有人脸识别支付功能的自助收银机已在零售、餐饮、医疗等大型商业场景得到应用。 截至目前，全国100多个城市的300多家肯德基已支持刷脸支付。 “双11”数据显示，高达60%的支付方式是通过人脸识别和指纹扫描完成的，成为主流方式。 由于无需记住复杂的密码，支付宝老年用户数量在过去一段时间增加了20%。 人们逐渐进入生物识别支付交互时代。

是否会被公众接受还有待确定。

据支付宝工作人员介绍，这款刷脸支付产品看上去像一盏台灯，但不是“灯泡”，而是一个书本大小的刷脸显示屏。 将其连接到手动收银机并将其放置在收银台上。 顾客只需对准摄像头即可快速完成支付。

“刷脸支付产品‘蜻蜓’的体积只有原来自助刷脸机的十分之一，即插即用，不需要修改商户的ERP系统。” 支付宝物联网事业部总经理钟耀表示。

不过，张少奎认为，《蜻蜓》能否被大众接受，目前还不清楚。 移动支付方式被高度接受并广泛使用。 主要原因是他们实现了商家和消费者的双赢。同样，刷脸支付

移动支付是否成为替代品取决于两个产品方面：一是它给商户带来的成本效益比； 第二，基于现有技术的客户体验。

张少奎表示，刷脸支付确实解决了一些市场痛点。 比如在客户端，解决忘记带手机、没电、忘记密码等尴尬情况下的支付问题； 在商户端，降低了人力成本，提高了一定的支付效率。 据悉，四川红旗连锁近3000家门店近期已上线支付宝刷脸支付。 推出该功能后，门店收银效率提升50%，收银空间利用率提升200%以上。

“但蜻蜓的3D结构光识别在提高微信安全性的同时，对设备也提出了更高的要求。相比支付码和2D人脸识别，商户需要投入更高的成本，需要承担的风险也更大。”张少奎说。

对此，有行业专家指出，不可否认，刷脸支付比移动支付更高效、更安全。 截至2018年下半年，刷脸支付已经出现在肯德基、超市、药店等线下零售场景，全国数百个城市开始刷脸支付试点。 但相比移动支付商户投资成本低、风险低，刷脸支付商户需要购买设备、系统改造等，这些商户未必愿意做。

刷脸支付比手机支付更安全

“刷脸支付比密码支付更安全、更便捷。随着门槛进一步降低，刷脸支付未来三年或将呈现爆发式增长。” 中国财政科学研究院应用经济学博士后潘和林表示。

刷脸支付时代真的到来了吗？ 要使其普及还需要解决哪些问题？ 张少奎指出，与指纹、虹膜等生物识别特征相比，人脸相对缺乏隐私性。 如果要应用在金融领域，最难也是最需要克服的一点就是需要强大的防伪能力。

“这些问题会导致人们对金融安全产生疑虑，所以目前刷脸支付只在低风险地区使用，尚未在高风险地区推广。” 张少奎说道。

未来要走向规模化应用，张少奎建议，应加强防伪攻击检测技术的保障。 不同的攻击方式，如复制屏幕、复制照片、视频等，会有不同的媒介。 所有这些媒体都试图模仿活生生的人，但他们只模仿了其中的一部分。 利用深度学习算法训练模型，提高活体检测、防伪、防攻击的准确性尤为重要。

张少奎介绍，目前主流的防伪技术是活体检测技术，根据是否需要人员配合分为两类： 无声活体检测，即通过单目和双目检测方式进行判断。是否是人，无需被检测者配合。 真人； 交互式活体检测，通过单目和双目检测方式，需要检测器配合，按照软件提示做出指定动作，通过算法评估用户的动作与软件指定的动作是否一致，从而判断是否这是一个真实的人。

然后是表情识别。 通过将人脸划分为多个关键区域，根据面部关键点的跟踪定位，通过神经网络对面部动作组合进行识别分析、表情类型模式计算等，实现最终的准确识别表情运动。 目前，它可以精细区分情绪类型，识别多达50多种微表情，如快乐、悲伤、恐惧、愤怒、钦佩、羞耻等。

“同时，我们还要注重建立信息安全监管机制。” 张少奎表示，用户隐私信息应安全加密，并重视相关从业人员的思想建设； 另外，选择权应该交给用户，对于心理上无法接受“刷脸”支付的用户，不要强迫他们这样做。 对于愿意“刷脸”但有心理包袱的用户，可以考虑采用“组合验证”的方式来提高支付安全水平。 （付丽丽）