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　　【中国安防展览网 企业关注】近日国外媒体报道称，谷歌打算将面部识别技术应用到支付服务Android Pay中。据悉，1.22版 Android Pay 的安装包中发现了一项名为 Visual ID 的功能，该功能是在顾客进入商店时确认其身份的一种方式，而且安全性很高。
 

　　面部识别是比较常见的一种生物识别技术应用。看来，国内外企业都在押注生物识别技术在金融领域的应用。提到Fintech，我们常常想到大数据、云计算、区块链等等，实际上生物识别也是一种重要的Fintech应用。
 

　　生物识别包括哪些具体的领域，有哪些应用场景，哪些识别技术应用更多，各种具体应用相比之下哪个更具推广潜力？在近日的虎嗅上道沙龙生物识别技术专场上，来自中科院、中科虹霸、蚂蚁金服、旷视科技等科研机构、科技公司的技术、风控大牛就以上问题进行了探讨。
 

　　生物识别技术大家庭都包括哪些？
 

　　人脸识别、指纹识别、虹膜识别……这些想必大家都听说过。他们都是生物识别技术的具体门类。那么生物识别都包括哪些门类？蚂蚁金服集团副总裁陆杰讯介绍，蚂蚁金服在这个领域的定位是生物识别，人脸识别是生物识别的一种。人体有丰富的特征，可以用来训练机器的算法，让机器来识别。
 

　　除了人脸识别，还有指纹识别、眼纹识别、手掌识别、耳廓识别、虹膜识别、表情识别、掌纹识别、声纹识别、步态识别、笔迹识别、视网膜识别等等。身体上的很多生物信息都可以用来识别，通过技术、传感器等等方法，识别方式可能有上千种，目前业界正在开发的也就两三百种，还很有限。
 

　　多种生物识别方式，如果只用一种，都有可能被攻破。攻击的方式可能是用户远程用照片或面具来替代真人的验证，可能是指纹的仿制，也可能是3D成像。将多种识别方式叠加起来，攻击成本会急剧上升，从而带来安全性上升。因此可以通过叠加识别方式的方式来增加攻击的成本。以后还会出现新的攻击方式。需要在持续的场景中锻炼防攻击的能力。
 

　　目前生物识别技术就是通过各种生物样本库来试验各种模型算法，磨炼防攻击的能力，是一个正向循环的过程。样本越丰富，模型度就会越高。因此在生物识别技术发展过程中，各样的样本都要有。
 

　　人脸、指纹、虹膜是目前比较成熟的识别方式
 

　　专家普遍认为，人脸、指纹、虹膜是目前比较成熟且常用的识别方式，技术相对成熟，应用场景也比较丰富。
 

　　在人脸识别方面，中科院自动化研究所雷震博士表示，人脸识别的应用模式包括两种，是1比1人脸验证，将人脸图像与图片库中的图像进行比对，是目前比较成功的应用，度已经很高；二是1比N人脸搜索，从N张照片中查找出相符的一张，目前出错概率相对更大一些。
 

　　人脸识别的流程分为三个步骤：首先是人脸检测，找到位置；其后对关键点进行定位，在对图像中的人脸进行旋转、调正，与数据库进行比对，从而完成识别。目前已经有很多应用场景。从采集方式、采集对象状态、比对方式、安全要求、监管要求5个方面来分类，具体的应用场景可以达到几十种。目前比较成熟的人脸识别应用包括社保的远程人脸验证、人民银行征信中心自助查询、部委多种证件查重、海关水客的动态人脸监控等。
 

　　当前人脸识别技术还面临一些挑战，从外界环境与条件来看，用户在进行人脸识别过程中的姿态、光照、遮挡、图片清晰度等都会影响到效果；从人自身的变化看，从小到老，会发生变化，识别变化比较困难。另外对于双胞胎也很难识别。下一步人脸识别技术需要提升应对攻击和复杂环境的能力，动态监控的度需要提升；另外还需要提升运行速度，增进用户体验，不能让正在进行识别的用户等太久。
 

　　除了人脸识别，虹膜识别也在被业界关注。虹膜属于眼球中层，位于血管膜的前部，在睫状体前方，可调节瞳孔的大小，调节进入眼内光线多少的作用。三星Note7、S8都有虹膜识别，三星正在把虹膜作为中手机的标配。不过对于普通用户来说，指纹、人脸的识别都比较熟悉，虹膜识别则比较陌生。虹膜识别有何特点？
 

　　中科虹霸总经理马力表示，虹膜具有两大特点，是稳定性，人在出生以后虹膜不会发生变化。他举了业界熟知的阿富汗女孩的例子，八十年代，美国摄影师拍到了一张阿富汗女孩的头像照片，照片中女孩的眼睛很大，透露着战争环境下女性的恐惧和忧伤，1985年第5期的《国家地理》用这张照片做了封面。2002年，美军与阿富汗塔利班开战，摄影师再赴阿富汗，要找到十几年前的女孩。通过女孩的照片，幸运地找到了她，通过虹膜技术的鉴定，识别出这位女性就是十几年前的女孩。虹膜的第二大特点是性，虹膜具有的纹理结构，实现对人员身份的认证和识别，甚至能把双胞胎区分。
 

　　目前虹膜在国外已经有一些应用案例，墨西哥、印度、印尼采集国民虹膜信息，其中印度更是采集了11.25亿人的虹膜信息，建立了大的虹膜数据库。在金融领域的应用，主要是ATM取款；此外美军中东作战、海关出入等方面也有虹膜技术的应用。
 

　　三种生物识别模式各自优缺点如何？
 

　　人脸、指纹、虹膜识别是三种应用较广的生物识别模式，指纹属于接触性识别方式，人脸、虹膜属于非接触性识别方式。三种方式哪个更有前景，在应用上各有哪些优缺点呢？专家对此进行了辨析。
 

　　雷震认为，可以从精度、方便度来分析。指纹应用广泛，技术也相对成熟，但应用上有局限性：一部分人没有指纹，无法使用指纹支付；指纹会被复制，存在安全风险；采集指纹需要对象的配合，便捷性差一些。人脸识别的优势在于便捷性比较好，不用被采集对象的配合，可以自主采集，采集场合也比较方面；不足之处在于受到姿态、光照、遮挡、图片清晰度等因素影响。虹膜准确度高，性强。不足之处在于采集过程需要被采集对象的配合，便捷性不高。
 

　　陆杰讯认为，指纹支付已经是过去时。这些年来传感器价格不断下降，但指纹传感器价格依然偏贵，影响普及度；无指纹以及指纹磨损都影响识别的度；另外，自拍等行为越来越普遍，降低了非接触式识别的门槛。相比之下，人脸识别更有应用前景。因为人的*、护照都采集了人的照片来确定身份，人脸识别可以用来对照*和护照，应用价值要比指纹高。
 

　　马力表示，虹膜识别有独特的使用场景。例如在矿山行业，需要确定矿工的身份。矿工工作很辛苦，指纹可能会有磨损，劳作后脸上也会附着一些灰尘或煤，这时候指纹和人脸的识别都受到一定限制，但眼睛不会受到影响，虹膜识别会派上用场。
 

　　生物识别技术的应用，给用户和社会带来了什么价值？
 

　　首先，用户不必记住那么多复杂、繁琐的密码，也减少了实地验证的必要性，降低了用户的使用成本。陆杰讯表示，在虚拟世界，密码不靠谱，不安全。如果在不同平台使用不同密码，则用户往往记不住那么多密码。如果在不同平台的多个账户使用同样或相似的密码，则容易被撞库，攻破了一个平台的账户密码体系后，就可以攻击其他平台的账户密码体系。使用生物识别技术，可以降低使用难度。另外也使用户不必实地去办理，可以远程操作。
 

　　其次，实体世界*、护照办理，存在容易丢失，被盗等问题。使用生物识别技术则免去了这些烦恼。
 

　　另外，生物识别对于推进普惠金融具有一定价值。2016年杭州G20峰会上发布了《G20数字普惠金融原则》，对数字普惠金融提出了八项原则。其中第七原则就是促进数字金融服务的客户身份识别。目前有约15亿人，因为无法证实身份，无法获得基本的金融服务和权利。这些人大部分在亚洲和非洲。当越来越多的金融服务通过网络来提供时，远程身份识别变得尤其重要。这样生物识别技术对于推进普惠金融会产生积极意义，另外也增加了中国企业出海提供服务的机会。目前这个市场空白，此刻正是中国生物识别技术出海的窗口期，中国企业如中科虹霸已经到印度、菲律宾、也门、约旦、南非去提供虹膜技术。
 

　　后，生物识别技术也可以应用于公益和社会管理领域。例如利用生物识别，可以帮助寻找走失的老人和儿童，可以让行走不便的老人和残疾人不用出门就可以完成识别，享受支付、社保等服务。在社会管理领域，旷视科技(Face++)产品总监敖翔介绍，Face++与某地警方合作，通过人脸识别技术定位追踪逃犯，一年内协助警方抓获逃犯600余名。
 

　　在金融领域有哪些应用，产生什么价值，还存在哪些问题？
 

　　目前生物识别技术在金融领域的应用主要是在支付和金融服务等工具的开户注册、登陆、支付等环节来验证客户身份，保障安全。支付宝人脸识别有两个入口：正常登陆、安全中心。目前的应用有高风险支付、修改密码、实名认证等48个场景使用刷脸验证。一些银行也在尝试将生物识别技术引入到自己的APP中，提升安全程度，也增强便捷性。
 

　　当然，生物识别不是要取代密码，而是在密码的基础上再加一把安全锁，通过增加生物识别的环节，让支付更安全。
 

　　有些用户反映，有些银行的人脸识别往往刷不上，识别不了。随着刷脸次数越来越多，准确度才有所提升。这是什么原因？对此雷震认为，识别技术是数据驱动，与数据关系很大。比如光线不足时，暗光下的数据不够多，准确度会有影响。现在识别技术发展很快，如果算法没有及时更新，性能会受很大影响。更新版本后会好一些。
 

　　陆杰讯表示，之前支付宝晚上的通过率低于白天的通过率。随着数据的增长和算法的改善，晚上的通过率在提升。趋于识别算法要对环境、设备等有兼容性。数据驱动的结果。谁学习的越快，积累的越多，谁的体验好。另外，整个系统，端到端的解决方案，谁做的越好，体验越好。
 

　　另外不可忽视的问题是隐私。指纹、面部信息、虹膜等敏感数据被互联网企业收集，如果被黑客攻破而泄漏，对用户而言，是巨大的隐私安全问题。对此，多位专家在会上表示，指纹、虹膜等信息采集以后，只会存到设备端，不会被上传到云端，以防止被盗取。
 

　　陆杰讯表示，即使有些数据上传到云端，这些数据也是人脸等多组合特征的一个脱敏后的特征样本，几乎不可能被逆向还原。即使云端被攻破，黑客拿到的也是一个模糊的图像。隐私的保护、加密、存储各方面可以有很多的工作来做，让数据更加安全。
 

　　马力表示，未来指纹、虹膜在手机端的应用都会纳入到ARM提出的Trustzone的可信计算环境中。即使纳入后，也会有相关的检测标准来确定是否安全。目前在国内，工信部已经设立实验室，会形成一套标准和规范去检测，如果手机上已经部署了Trustzone的环境，会去检测它的安全性。标准方面，目前主要在两个层面有标准，公共安全服务和公安服务领域，相关标准是比较完备的。另外工信部也正在牵头制定移动端的虹膜识别标准，明年或会发布。
 

　　专家普遍认为，开发人脸，虹膜，指纹技术的机构和企业应当加强合作，建立行业和国家标准，保护用户数据的安全和隐私，提升社会的安全感。
 

　　生物识别技术会有怎样发展趋势？
 

　　现在生物识别已经发展到什么阶段了，未来的远景是怎样的？陆杰讯认为，生物识别技术演进会经历五个阶段。
 

　　阶段一，单因子验证，即使用一种识别方式或样本来实现识别；
 

　　阶段二，多因子验证以及活体检测，即运用多个识别方式或者样本来进行识别，并通过眨眼等动作进行活体检测，防止照片、3D成像等欺诈方式；
 

　　阶段三，智能多传感器融合，家里的网关、电视、智能家居等都有很多传感器，以及摄像头等设备上的活体检测传感器。将多维度、多传感器的数据连接起来，未来两年内实现；
 

　　阶段四，无感知核身，即进入到肯德基或麦当劳这类商家，在用户没有感知的情况下完成识别。预计在未来五到十年实现；
 

　　阶段五，无设备核身，即物联网时代、区块链时代、传感器*的时代，激光投影就可以解决信息问题。生物识别技术的愿景是使用越简单越好，不用天天盯着手机。这一阶段预计未来五到十年实现。目前生物识别技术大部分处于第二阶段。
 

　　生物识别技术的远景令人期待，对于行业而言，不断提升技术提高识别的度和速度、优化用户体验、研究隐私保护政策等是需要不断推进的工作。（原标题：五花八门的生物识别方式，哪些更成熟，跟金融有什么结合点？）