人臉識別支付是什麼
人臉識別支付技術是利用受理終端的人臉採集共呢，通過人臉識別技術獲取持卡人支付賬戶資訊，結合token技術、pin加密技術、大資料分析等形成的新型支付技術。人臉識別支付技術通常或涉及兩個方面，一是人臉支付受理終端，二是人臉支付受理平台。從受理終端來看，涉及人臉影象採集及檢測技術、人臉影象預處理技術、活體檢測等。從平台來看，涉及人臉影象特徵提取技術、人臉影象匹配與識別技術。那麼我們來了解一些人臉識別支付應用到的關鍵技術概念與原理吧
人臉識別支付裝置的雙目攝像頭
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，也可以說是單目攝像頭，為此一般要通過動作配合、行為分析等模式實現活體檢測。而雙目攝像頭是在裝置上有乙個可見光vga的攝像頭，還有乙個或多個用在採集視覺的部件，例如黑白攝像頭、近紅外攝像頭、結構光元件等。
雙目攝像頭通過採集物體的深度資料，與vga攝像頭採集的2d平面**資料組合成物體的3d模型，又稱為3d攝像頭。雙目攝像頭滿足基本人像資訊採集，還可以提供快速的高精度的活體檢測功能，判斷採集的物體是否是真人活體。
人臉識別支付首次要輸入手機號的原因
人臉識別中的經典問題，就是1:1模式和1:n模式。1:1的模式是用在現場採集的人臉影象與系統留存的人臉影象直接對比，需要用乙個索引在後台留存的資料中找到該人員的影象，例如手機號。而1：n的模式是用現場採集的人臉影象與系統中的n個人**逐一比對，找到該人員的影象，獲得相應的關聯資訊，如繫結卡號或支付賬號。在n的規模如果達到比較大的程度時，識別的準確度會下降，識別的效率也會受到影響。
因此，首次刷臉支付會採用手機號索引，採用1：1模式快速找出人臉，再次刷臉支付時，可使用1：n模式，在系統本地影象中直接匹配，提高客戶體驗度。
人臉識別支付應用，支付場景的特殊性
人臉識別是一種相似度識別，與採用的演算法以及設定的閾值有關係，只是靠人臉識別這一項技術是不可滿足支付主體唯一性要求的，所以還需要新增其他輔助手段。因為人臉特徵可以隨身攜帶並容易獲取，是非常好的支付載體，但與傳統的密碼和卡不同的是，人臉特徵如果作為支付中的乙個重要因素，若出現風險，就不可以進行作廢、掛失、更換等操作。
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