京东、支付宝先后推出刷脸支付 背后玄机何在

2017-09-07 17:50 出处:其他 作者:PConline 责任编辑:wuyiying1

  【PConline资讯】2年前的春天,马云第一次在汉诺威电子展的大屏上向全世界演示“刷脸支付”技术,引得满堂喝彩。正当大家期待马上就能使用之际,“刷脸支付”却迟迟未能走向商用。

  历时两年多,终于走向商用

  两年间,新技术和新概念层出不穷,但“刷脸支付”的最新进展仍然时刻牵动着人们的神经。终于,9月1日,支付宝宣布在肯德基的KPRO餐厅上线刷脸支付,正式将“刷脸支付”推向了商用。

  首家KPRO餐厅位于杭州万象城,支付宝选择其作为“刷脸支付”试点,也体现了二者在用户体验上的共同追求。

     记者了解到,“刷脸吃饭”的具体步骤如下:

刷脸支付流程

  ● 在自助点餐机上选好餐,进入支付页面;

  ● 选择“支付宝刷脸付”,然后进行人脸识别,大约需要1-2秒;

  ● 再输入与账号绑定的手机号,确认后即可支付。支付过程不到10秒。

  已经进行支付宝实名认证的用户,首次使用“刷脸支付”时,可以直接在支付宝APP上开通该项功能;未进行实名认证的用户则还需要进行人脸验证,建立人脸库信息。

  目前,支付宝的“刷脸支付”功能已经能够应对“多人+浓妆+换发型”的复杂场景。

  据相关负责人介绍,人脸识别系统对于操作者的站立位置和距离并没有具体要求,消费者站在点餐机前点餐时,正常情况下都能正确识别。

换发型(戴假发)可以准确识别

浓妆也可准确识别

多人+浓妆+换发型

  当有多人出现在镜头中时,系统会对脸部图像的面积进行计算,默认面积最大者为支付对象。选定对象后,系统会将其圈出来。如果圈出来的不是操作者,还可以让系统进行再次识别。

  人脸识别从线上到线下,要突破几大难点

  支付宝方面介绍,与此前推出的“刷脸登录”相比,“刷脸支付”难度更大。

  一方面,“支付”比“登录”离资金更近,安全性要求更高。另一方面,刷脸支付是在线下公共设备和开放环境下进行,真实场景复杂多变:白天和晚上的光线不同、不同人群面对摄像头的角度和姿势各异,识别难度更高。因此此前行业里多是在特定场景下内测,未能商用。

  李子青表示,刷脸支付对安全性和便捷性有着极高的要求,如何同时满足这两个要求,需要解决一系列技术和产品难题。

  智能算法优化

  支付宝之所以能率先推出刷脸支付,一是基于其多年来人脸识别技术的积累(支付宝是最早实现刷脸登录的金融级App);同时其技术团队也为刷脸支付商用做了很多独创的优化。通过软硬件的结合,智能算法与风控体系综合保证金融级准确性和安全性。

  活体检测

  支付宝在肯德基KPro的点餐机上配备了3D红外深度摄像头,在进行人脸识别前,会通过软硬件结合的方法进行活体检测,来判断采集到的人脸是否是照片、视频或者软件模拟生成的,能有效避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。

  手机号校验

  此外,在进行人脸识别后,还需要输入与账号绑定的手机号进行校验,进一步提高了安全性。同时,支付宝还会通过各种安全风控策略确保账户安全。比如刷脸支付功能需要用户进行开通操作,开通之后才能进行支付,用户也可以随时关闭。而即便出现账户被冒用的极小概率事件,支付宝也会通过保险公司全额赔付。

京东人脸支付,抢先一步

  无独有偶,支付宝上线“刷脸支付”的前一天,京东在上海宝地京东之家、深圳沃尔玛京东之家,北京昌平永旺京东之家,北京通州万达京东之家等4家线下零售店开展“刷脸支付”功能内部测试的消息也传遍了互联网。

京东、支付宝先后推出刷脸支付,背后有何玄机?

  据了解,京东之家的“刷脸支付”技术,是京东风控研发部基于AI、深度学习、人脸识别技术,创建的内部品牌。京东超脑的人脸识别技术算法识别准确率已经达到了99.9%,用户和商户均可自由申请开通京东刷脸支付。

  用户使用“刷脸支付”前,需要先通过京东APP或京东金融APP扫描店内二维码,完成实名认证并上传正面照后,就可开通京东支付中的“刷脸付”。据了解,目前京东的刷脸支付还在内测阶段,尚没有开放给所有用户使用。

  与支付宝相同的是,京东之家的“刷脸支付”也需要输入手机进行辅助认证,不同的是,后者只需要输入手机号的后四位。

  手机号辅助验证,缩小N值

  支付宝相关负责人表示,手机号辅助验证主要有两方面的考虑:一是帮用户确定支付意愿,二是增加安全性。至于为什么选择完整手机号而不是手机号后四位,主要是考虑到“有些用户记后四位还要反应一下,而十一位直接就输了”。

  不过有业内人士告诉记者,支付宝的“刷脸支付”实际上是通过电话号码将1:N的人脸识别问题转换成了1:1的人脸识别问题。

  一位京东内部员工表示:“手机号+人脸识别和刷脸登陆时的1:1识别没太大区别,不过是先做1:N(识别)再做1:1(识别)。仅输入手机号后四位,本质上还是1:N识别,只不过是通过手机号后四位将N的范围缩小罢了。如果有1亿用户,通过手机号后四位可以把N减小到1万。当然,由于喜好问题,应该有个好几万的N,再通过地狱权重,基本可以得到一个比较好的结果。”

  据雷锋网了解,在1:N的人脸识别场景中,当人脸库规模达到3000人以上时,对人脸识别算法的识别精度将是一个极大的考验,而且人脸库规模越大,难度越大。

  业内部分人脸识别供应商宣称自己的人脸识别库容能做到上百万,实际针对的是1:1人脸识别,即可以做到从百万人脸库数据中,先通过身份证、社保卡或者特定账号从服务器后台提取指定的人脸信息,将此人脸信息与当前人脸信息比对,判读“他”是否与该身份证、社保卡或者特定账号的人脸信息匹配,而不是从百万人的数据库里纯刷脸识别出“他”是谁。

  1:N人脸识别的准确率还要加上先决条件——Top N。因为人脸识别的输出结果是“相似度”,也就是识别的是一张人脸和另一张人脸的相似程度,而不是“绝对值”。在公安的被动查询场景中,只要TOP20、TOP50中有一个比较好的准确率就可以了,实现起来相对容易。而在支付场景中,要实时分析这个人到底是不是账户的主人,就要求TOP1有很高的准确率。

  提高识别准确率主要有两种途径,一是从理论的角度,不断提升算法;二是从产品和工程的角度,尽量在不打扰用户的情况下缩小N值。由于“刷脸支付”的误差率要控制在十万分之一甚至百万分之一以下才有商用价值,前者的可行性较低。支付宝和京东采取的都是后一种做法,更多是属于产品策略上的创新。

  当前阶段,人工智能落地很大程度上取决于业务和方案,也就是所谓的场景,支付宝和京东的“刷脸支付”便是极佳的范例。正如一位业内人士所说,“光靠算法突破来落地,也许人家都商业化成功了,你还等”。产品策略上的创新和突破同样值得肯定,因为“好的产品用户也感觉不到trick,用起来很自然”。

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