韓國選美小姐的圖，肉眼看，長相很接近，但計算機可成功區(qū)分(騰訊科技配圖)

　　3月17日消息，阿里巴巴集團董事局主席馬云(微博)日前在德國參加活動時，演示螞蟻金服的Smile to Pay掃臉技術，為嘉賓從淘寶上購買1948年漢諾威紀念郵票。

　　據(jù)支付寶方面介紹，這項支付認證技術由螞蟻金服與Face++ Financial合作研發(fā)，在購物后的支付認證階段通過掃臉取代傳統(tǒng)密碼，這意味著，未來可以實現(xiàn)“刷臉支付”。

　　支付寶宣稱，F(xiàn)ace++Financial人臉識別技術在LFW國際公開測試集中達到99.5%準確率，同時，還能運用“交互式指令+連續(xù)性判定+3D判定”的技術。

　　在螞蟻金服內部，也有一支專職研究生物識別技術的團隊，名叫“柒車間”。

　　該團隊高級技術專家張潔介紹說，人臉識別的技術是基于神經網絡，讓計算機學習人的大腦，并通過“深度學習算法”大量訓練，讓它變得極為“聰明”，能夠“認人”。

　　實現(xiàn)人臉識別不需用戶自行提交照片，有資質的機構在需要進行人臉識別時，可以向全國公民身份證號碼查詢服務中心提出申請，將采集照片與該部門權威照片庫后比對。

　　也就是說，用戶在進行人臉識別時，只需要打開手機或電腦的攝像頭，對著自己的正臉進行拍攝即可，在智能手機已經全面普及的今天，這個參與門檻低到可以忽略不計。

　　用戶容易擔心的隱私問題，在人臉識別領域也能有效避免，因為照片來源權威，同時，一種特有的“脫敏”技術，可以將照片模糊處理成肉眼無法識別，只有計算機才能識別圖像。

　　螞蟻金服方面表示，自己對于生物識別技術的熱衷，最主要是為互聯(lián)網金融業(yè)務作相應的技術儲備，目前相關的具體產品正在籌備中。

　　“柒車間”負責人皮東表示，以前，大家習慣用用戶名、密碼這些用戶知道的東西和身份證、動態(tài)口令這些用戶擁有的東西來驗證用戶身份，未來，很可能會用轉變成用戶與生俱來的生物特征來識別身份，比如指紋，掌紋，人臉，虹膜等。

　　當前，世界頂尖的科技企業(yè)近年都著力研究生物識別，比如蘋果推出指紋識別touch ID，三星也已開始試水人臉解鎖，支付寶此前也推出過指紋支付。

　　分析認為，“偷不走”的用戶生物特征未來可能將取代密碼，成為主流的身份驗證方式；未來很多需要用戶親身到場辦理的業(yè)務，也有可能只需要在電腦或手機前“刷個臉”。

　　那么，計算機如何識別是否是同一個人。支付寶介紹，一個普通人能準確辨認的人，數(shù)量有限，通常辨認熟人很準確，辨認陌生人易出錯，但計算機可準確辨認千萬級甚至億級的面孔。

　　如果一個人的照片和本人不像，又如何解決？這也是人臉識別技術無法回避的一個難點。

　　支付寶稱，目前的技術，可做到一個人發(fā)型變化、常規(guī)化妝、一定程度的胖瘦變化，老化，都可以被識別出來。但如果人的變化過于劇烈，如整容前后，判若兩人，哪怕身邊的親人也識別不出，計算機也只能是無能為力。

　　雙胞胎又如何區(qū)分？支付寶稱，任何一種技術都不是萬能的，這個時候，可能會采取雙因子的方式增加準確性，比如加一層指紋或者密碼驗證。

　　支付寶指出，多種生物識別方式組合，也是未來身份認證的一個發(fā)展方向，因為不同的生物識別各有優(yōu)劣，比如人臉的參與門檻低，但指紋具有唯一性，和終身性。

　　如果此前人臉識別從實驗室進入商用，尤其是金融領域，一個大的技術難點，就是如何防偽造，比如用照片或者視頻來代替真人。支付寶稱，螞蟻金服研究了基于場景的活體監(jiān)測，已經可以非常有效地防止人臉照片和人臉視頻來蒙混過關。

　　據(jù)悉，當前螞蟻金服重點研究的六大生物識別技術，包括指紋、掌紋、聲紋、人臉四種生物特征、以及筆跡、鍵盤敲擊兩種行為特征。

　　目前，支付寶的指紋支付已經上線，鍵盤敲擊也已經應用于其安全風控領域，而人臉識別技術，是該團隊最新的研究成果。未來，螞蟻金服還將繼續(xù)在生物識別領域做探索。

　　有分析稱，雖然對于具體應用場景產品形態(tài)，螞蟻金服還未給出明確答案，但不難想見，如果人臉識別獲各監(jiān)管機構認可，像刷臉支付一類的互聯(lián)網金融應用，都將有可能成為現(xiàn)實。