「刷脸支付」靠谱吗，现在发展得怎么样了？
提到“刷脸支付”，大家脑子里可能立马浮现出几个支付巨头，比如支付宝和微信。没错，这两家公司是国内“刷脸支付”推广的主力军，也是普通消费者最常接触到的。那么，这项听起来高科技的服务，究竟靠不靠谱？现在发展到了哪一步？咱们仔细聊聊。
首先，说说“靠谱”这事儿，得从几个维度来看。
安全性方面： 这是大家最关心的问题。毕竟，支付安全是底线。
生物特征识别的安全性： “刷脸支付”的核心是人脸识别技术。相比于密码容易被猜到、指纹可能被复制的情况，活体人脸识别技术在一定程度上能抵御照片、视频等伪造攻击。通常，它会采集用户的多维度人脸信息，比如面部纹理、深度信息等等，这使得“刷脸”的门槛比简单地放一张照片要高得多。
多重验证保障： 即便是“刷脸”，也并非仅仅依赖于一张脸。在实际应用中，为了增加安全性，很多平台会设置“人脸+密码”或“人脸+手机号码”等多重验证方式。也就是说，即使有人掌握了你的脸部信息，也未必能直接完成支付，还得有过关的“密码”或“手机”。
数据加密和存储： 支付巨头们在这方面投入巨大。用户的生物特征数据通常是经过加密处理，并存储在安全的服务器上，一般不会直接以明文形式保存在手机等终端设备上。这也是为什么有时候你需要在App里重新进行一次人脸录入来绑定支付功能。
欺诈监测和风控： 支付平台拥有强大的风控系统，会实时监测异常交易行为。如果发现可疑的“刷脸”操作，会触发进一步的验证机制，甚至直接拦截交易。
但是，我们也不能完全忽视潜在的风险：
技术本身的局限性： 虽然活体检测技术在不断进步，但仍有可能被极高仿真的面具或在特定条件下（如极端光照、角度）被欺骗的可能性虽然微乎其微，但理论上存在。
隐私泄露的担忧： 很多人担心人脸数据被滥用或泄露。一旦个人生物信息被泄露，其影响可能比密码泄露更严重，因为人脸是无法更改的。但目前来看，主流支付平台对用户数据的保护还是比较重视的，相关法律法规也在逐步完善中。
误识别的概率： 虽然极低，但技术上仍存在误识别的可能性，尤其是当面部发生较大变化时（比如戴眼镜、口罩，或者受伤）。不过，现在的技术已经大大降低了这种情况的发生概率。
总的来说，从技术和行业标准来看，“刷脸支付”目前的安全性是可以信赖的，特别是在国内主流支付平台的应用下，它提供了比传统支付方式更便捷的体验，并且具备一定的安全保障。
现在发展得怎么样了？
“刷脸支付”在国内已经从最初的“新奇特”尝试，逐渐走向了更为普及和成熟的阶段。
场景覆盖越来越广： 最早的时候，可能只在一些大型超市、餐厅看到。现在，你可以在便利店、加油站、电影院、甚至是街边小摊小贩那里看到“刷脸支付”的设备。一些大型连锁商家甚至会主动推广刷脸支付，并给予一定的优惠。
技术优化和用户体验提升： 最初的刷脸支付，可能还需要你站定几秒钟，对准摄像头。现在的技术进步很快，识别速度更快，距离也更灵活，甚至在一定程度上可以容忍轻微的遮挡（比如戴帽子）。
政策支持和行业标准： 国家也在推动生物识别支付的规范化发展，出台相关技术标准和管理办法，这有助于保障用户的权益，也为行业发展提供了方向。
用户接受度和习惯养成： 随着“刷脸支付”场景的增多，以及平台持续的推广和教育，越来越多的用户开始接受并习惯这种支付方式。尤其是对于那些觉得掏手机、解锁、打开支付码很麻烦的人来说，“刷脸”确实提供了一种“解放双手”的便捷。
市场竞争和创新： 虽然支付宝和微信是头部玩家，但其他支付机构和科技公司也在积极布局，通过技术创新和服务优化来争夺市场。这也促进了整个行业的良性发展。
未来展望：
可以预见，“刷脸支付”会继续在更多场景落地，技术也会更加成熟。可能会出现更智能化的识别方式，比如在人流密集的环境下也能快速准确识别。同时，如何在保障用户隐私和数据安全的前提下，进一步提升用户体验，将是行业持续关注的焦点。
一些个人的看法和建议：
根据自己的需求选择： 如果你追求极致的便捷，并且对安全性有信心，那么“刷脸支付”绝对是一个不错的选择。尤其是在支付场景多，又不想频繁拿出手机的时候。
注意开启和使用时的提示： 无论使用哪种支付方式，都要留意支付过程中的提示信息。如果你对某个平台的“刷脸支付”功能不放心，可以选择不开启或开启更安全的验证方式（如人脸+密码）。
保护好自己的个人信息： 无论是密码还是生物特征，都要妥善保管。不要轻易在不明渠道泄露个人信息。
总而言之，“刷脸支付”是数字支付发展的一个重要方向，它带来了前所未有的便捷，并在技术和应用层面都取得了显著的进步。虽然存在一些潜在的担忧，但整体而言，它是一个靠谱且正在蓬勃发展的支付方式。
网友意见
靠谱，而且会越来越靠谱，之前投过3D结构光、指纹模块的公司，我从技术角度给大家讲讲。
所有的生物识别技术我做了个大概的分类，基本主流的就这些：
人脸识别是包括在生物识别技术中的一个，是目前主流的生物识别应用。
人脸识别的原理是使用者首先需要采集自己的人脸特征信息，在应用的过程中，使用摄像头获取当前人物的面相特征。最后将当前捕获到的人像特征与之前存储的人脸数据档案进行对比。人脸识别技术经历了20多年的发展历史，从最初的2D识别到现在的3D识别，识别精度达到了99%以上，未来以3D是主流，而且会是融合方案，就是为了提高识别的精准度和应用场景，他会同时用多个摄像头。
人脸识别主要是靠硬件进步+AI来推动，在硬件方面主要是这几种：
1、3D结构光：通过近红外激光器，将具有一定结构特征的光线投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。这种具备一定结构的光线，会因被摄物体的不同深度区域，而采集不同的图像相位信息，然后通过运算单元将这种结构的变化换算成深度信息，以此来获得三维结构。
3D结构光的好处就是精准度高，但是有个bug就是，对距离有要求，要隔得近才能识别，大家可以试试自己手机的识别距离，所以适合做前置摄像头。
2、TOF是飞行时间（Time of Flight）技术的缩写，其原理是：传感器发出经调制的脉冲红外光，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息，此外再结合传统的相机拍摄，就能将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的地形图方式呈现出来。
TOF有个优势就是看得远，可以弥补3D结构光的弱势，更适合后置摄像头，比如VR建模、3D试穿、AR游戏、体感游戏等3D交互都可通过TOF技术实现。
或者零售场景，比如在店门口装一个，TOF可以用于客流统计，是个比较高性价比的方法。
3、双目视觉：双目视觉一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。
现在主流手机一般都是用的3D结构光的解决方案，这个方案在手机刷脸支付，我觉得已经是很安全的了，因为人脸的特征点有4万多个。
但是目前在一些零售端，比如自动售卖机，这些还是比较传统的2D识别或者双目，是比较容易作假的，所以现在的解决方案还比较弱，是需要你 输入手机号码+2D刷脸，操作方法比直接扫二维码其实还麻烦。
制约这个的原因，第一是硬件成本，第二个主要是因为现在支付宝那或者微信支付，只有你的人脸2D数据，他也没有3D的数据，即使加上3D结构光的硬件，也是英雄无用武之地。
所以，个人的3D人脸模式是很宝贵的数据，千万不要乱上传，自己之所以一直用iOS，是因为iPhone对个人隐私很保护，iPhone对人脸的模型是保存在本地芯片中的，不用怕这个模型会上云。
未来随着硬件成本的进一步降低，对于大额的支付场景，可能会用到静脉+3D结构光 或者 虹膜+3D结构光。
因为3D结构光有个bug，就是无法识别双胞胎。如果你有个双胞胎弟弟，又知道你的手机号码，就完全可以到线下的自动贩卖机买买买，然后却是扣的你的钱，但在这是些小额支付，刷不了多少钱。
如果涉及到大额支付，就要加静脉和虹膜。
静脉：
- 独特性：人的静脉是完全独特的，两个人手指静脉相同的概率为34亿分之一。随着年龄的增长，静脉形状的变化也甚微，同时具有极强的生物活性，仿造静脉极其困难。
- 抗干扰：静脉识别在手指有污渍或手指皮肤脱落时仍能实现准确识别，识别效率高
- 难获取：手指静脉分布于皮肤之下，错综复杂，难于窃取，而且指静脉识别是基于活体手指中的血红素能够吸收近红外光才形成静脉图像
虹膜：
- 独特性：虹膜是位于人眼表面黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状区域，在红外光下呈现出丰富的纹理信息，除非经历危及眼睛的外科手术， 虹膜几乎终生不变。虹膜兼具不变性和差异性。
- 精准性：与指纹识别和人脸识别相比，虹膜识别的误识率仅为0.0001%，同时虹膜识别的稳定性也较高，识别点较多，可辨性较强。
静脉和虹膜这两个到模块价格基本也是一直在下滑，在深圳看过几家创业公司已经可以做到比较低的成本，就等未来什么时候开花了。
3D结构光已经很成熟，对于投资机构来说，已经没有多大机会，如果大家想了解更多，可以看看蚂蚁金服投资的一家深圳公司，叫做“奥比中光”。
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