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刷脸支付(人脸之别)收银系统安全性解说

编辑:客无忧收银系统日期:2019-05-16 15:31:25

19年1月16日,温州开出了全国首条刷脸支付商业街。这意味着刷脸支付商用正在国内铺开。只见商业街里的店铺收银台上都摆放着一台iPad大小的刷脸支付收银机“蜻蜓”。据使用的顾客表示,使用刷脸支付收银机的付款速度比以前快了,也不怕记不住密码、手机没电没信号等情况。


人脸识别技术革新了支付业务和模式,让餐饮零售、金融支付甚至城市安防行业面临大洗牌。应用在资金交易的刷脸支付产业这两年更加发展迅猛,支付宝、微信等互联网巨头纷纷跟进。专家认为,刷脸支付将在未来三年爆发式增长。


客无忧刷脸支付收银机


刷脸支付逐渐普及的同时,也引起了不少人对刷脸支付的安全性和准确度的关注。


首先我们要知道,人脸识别需要区分静态识别和动态识别。一般不涉及到资金交易的人脸识别场景,如机场车站安检、酒店网吧登记、考务身份核验等场合使用静态人脸识别就能满足了。而设计到资金交易的刷脸支付、银行金融业务等则多会使用动态人脸识别。根据不同场景要求,动态人脸识别又可以分为静默活体检测和交互式动作活体检测。静默活体无需用户配合做任何动作,只需在对准摄像头保持1-2秒即可识别,而交互式动作活体检测,则需要做一些眨眼、点头等工作指令,以证明被测的是个活生生的人类。



人脸识别技术


值得注意的是,在需要识别大量人脸数据的人脸识别设备终端上,动态人脸识别占的容量比静态人脸识别多,因此使用动态人脸识别时,要考虑人脸识别设备的容量大小。现在提倡的边缘计算,就是依靠每个智能终端完成一部分智能运算,减少云端计算的压力,速度也会更快。


人脸识别设备的精准与否,也要考虑到当时的环境和状态,如光线、遮挡物、角度、动作等因素影响。从安全性来说,刷脸支付技术需要结合智能硬件和算法软件进行活体检测,刷脸设备以此来判断识别的人脸是照片、视频或3D面积盗刷,还是真正的人脸。


从智能硬件来看,首先人脸识别设备的3D结构光摄像头会通过不可见红外光投射获得被识别主体的三维结构,精密的图像处理芯片再将接受到的人脸信息进行集合和处理。


如果有人利用照片或屏幕上的照片试图“骗”过人脸识别设备,由于都是平面上的影像,3D结构光摄像头和红外活体检测就能通过光线长短、红外线来判断人脸纵深、物体立体度、活动轨迹等。有些比较智能的人脸识别设备甚至可以根据照片、视频屏幕的反光、倒影,3D面具材质等因素快速判断盗刷情况。


从智能算法来看,像支付宝、微信等运用的技术方案是,刷脸支付收银机收集人脸信息,反馈到数据后台是一组特定代码,而不是用户的面部形象,确保用户的信息隐私安全。加上多因子系统防控和智能风控系统,可以保证人脸识别准确度达到99.99%准确率,错误几率仅为百万分之一,达到金融级安全。


总体来说,国内的人脸识别技术已经具备一定的实力并积累了大量的经验,包括人脸信息采集、筛选、处理等方面。在全球人脸识别最权威的NIST(美国国家标准与技术研究院)组织的人脸识别算法测试排名中,中国算法团队成功摘取冠军,达到全球最高水平。


不过最后还得提醒各位,人脸识别和刷脸支付的安全与否,不仅需要用户提高安全防范意识、智能硬件制造商和掌握算法的企业更自律,更需要政府引导行业建立统一标准,保障用户信息安全,让人脸识别行业形成更良性发展。


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