人臉識別技術在移動支付中的應用

牛曉斐

（湖南女子學院，長沙 410004）

引 言

隨著世界范圍內現代科技的不斷更新與發展，生物識別技術也獲得了巨大的進步，人臉識別技術作為發展最成熟的一種生物識別技術，已經廣泛應用在社會各行各業的生產生活之中，尤其是應用在移動支付工作中，為移動支付工作帶來了更高的便利性和安全性。人臉識別技術雖然應用范圍較廣也得到了普遍的認可，但是總體來說其發展和運行過程中還存在著一定的問題，需要我們對其進行深入的研究和分析，并進一步提出優化措施。

一、人臉識別技術的發展概述

人臉識別技術指的是通過對系統內部已經存在的人臉信息進行查找，使用生物識別技術及圖像識別技術等一系列技術與算法，將當前錄入的人臉信息與系統內部的人臉信息進行對比，從而能夠實現身份認證及支付行為的一種技術。人臉識別與虹膜識別、指紋識別等識別技術同屬于生物識別技術，主要是建立在人類臉部基礎特征信息的基礎上進行識別的一種生物識別技術，需要使用攝像頭來對清晰的人臉、人像信息進行采集，并且能夠自動完成圖像檢測和人臉跟蹤，從而完成對當前抓取的人像信息進行識別的一系列技術有機結合的總稱，通常也被叫作人像識別及面部識別。

人臉識別系統研究工作是從20 世紀60 年代開始的，在進入20 世紀80 年代之后，由于計算機技術、光學成像技術、大數據技術、信息技術等的迅速發展，人臉識別技術獲得了飛速的進步，在20 世紀90 年代末期正式告別了研究階段，進入了應用階段。近幾年，隨著計算機硬件性能及軟件性能的提升，再加上云計算技術的發展，可以深入利用并且學習神經網絡算法的應用，在此基礎上人臉識別技術的研究和應用獲得了巨大的進展和突破。自21 世紀以來，人臉識別技術已經開始廣泛應用在我國社會各行各業之中，并且呈現爆發式的增長，國內外涌現了大量從事該技術的研究和推廣公司，人臉識別技術邁入了大規模商業發展應用時代，并且廣泛應用在我國的小微企業，乃至便利店中。人臉識別技術已經呈現出遍地開花的局面。

二、人臉識別技術在移動設備支付系統中的現狀

（一）技術趨于成熟

人工智能技術的迅速發展能夠為人臉識別移動支付工作提供更加有力的技術保障，而且隨著計算機網絡技術和信息技術的普及應用，人臉識別儀器已經能夠更加高效精準地對消費者的面容進行識別，而且能夠有效避免系統在使用過程中出現失誤，即使是長相相似的人也很難出現紕漏，從而能夠更加有效地保障人民群眾的財產安全。根據人臉識別支付方式的應用情況來看，人臉識別技術已經逐漸成熟并且得到了廣泛的應用。

（二）便捷性增強

使用人臉識別進行移動支付能夠有效提高移動支付的便捷程度，這是由于人臉是人類長期裸露在外的器官之一，與虹膜識別及指紋識別等生物識別模式不同，人臉識別不會受到如手套、美瞳等外在因素的影響，因為人臉的骨骼是不會改變的。目前甚至還發明出了無須摘下口罩就能夠進行識別的人臉識別技術，這一技術大大增強了人臉識別移動支付的便捷性和可靠性，這種簡單易操作的支付方式獲得了消費者的一致認可和好評，而且能夠避免支付步驟過于煩瑣導致消費者心生不滿甚至拒絕合作等問題。

（三）安全性提高

安全性能對于每天流通大量資金的互聯網金融行業而言是十分重要的。人臉自身具有較高的生物屬性，并且通過人臉進行識別能夠識別和分析的內容較多，因此與其他生物識別技術進行對比來說，人臉識別技術自身在安全性方面具有更加顯著的優勢，使用人臉識別進行移動支付能夠極大提高移動支付的安全性能。

三、移動設備支付系統中人臉識別技術的具體應用

（一）移動設備端

移動設備端通常進行了前置攝像頭的設置，所以在消費者進行移動支付操作的過程中，系統能夠通過當前移動設備支付系統自帶的前置攝像頭來進行人臉圖像的獲取。通過使用人臉檢測算法，能夠從當前抓取到的整體圖像中對人臉圖像信息進行分隔，然后再將當前信息傳送到云端服務器中進行處理。在此過程中，主要是將系統中的信息與當前人臉識別信息進行對比。所以，移動設備端最主要的工作任務就是對獲取的人臉圖像進行監測與比對。目前使用較為廣泛的人臉檢測方法主要有三種，分別是基于先驗知識進行的預測方法、在已有模板基礎上進行的檢測方法及基于學習模板進行的檢測方法。

基于先驗知識進行的預測方法指利用人類在對人臉進行認知的過程中建立起來的知識經驗。這些先驗知識中存在著人臉比較普遍的構成規律，比如人臉的五官基本上是對稱的，而且每個人的五官數量及五官布局都是統一的，人臉面部基本上都是橢圓形狀的面部輪廓等規律。基于上述各種規律，在進行人臉識別的過程中需要先對人眼位置進行定位，然后再以人眼為基準對當前人臉面部五官的其他位置進行結構定位，從而達到面部檢測的效果。

在已有模板基礎上進行的檢測方法與基于先驗知識進行的預測方法一樣，也是使用人臉的先驗規律及已知認知進行檢測，但是與基于先驗知識進行的預測方法存在差異的是，這一方法是通過建立人臉模板，并且將當前獲取的圖像與人臉模板按照系統事先設定好的關鍵參數預計配置算法，彼此之間進行計算和比對，從而獲得人臉檢測的結果。

基于學習模板進行的檢測方法能夠與在已有模板基礎上進行的檢測方法進行有效區分，這是因為這一檢測方法是建立在訓練集的基礎之上的，通過自我學習的方式能夠得到一個合格的人臉模板，但是不能夠使用先驗知識進行模板的建立。

（二）云端服務器

自從云端服務器能夠對海量信息數據進行處理之后，各種云儲存技術和云計算技術不斷涌現出來，目前在移動終端呈現出越發強烈的業務需求，其中移動支付的業務需求最為突出。在移動支付方式逐漸深入人民群眾的生產生活的今天，各種網絡安全病毒也成為人臉識別移動支付工作的最大敵人，一旦移動網絡終端遭受網絡安全病毒的攻擊，就可能造成支付密碼泄漏。利用云儲存技術能夠將個人信息、用戶密碼信息及財務信息等儲存在云端上，用戶能夠通過網絡信息隨時隨地對自身信息進行查詢，能夠將各種信息儲存在移動設備終端中，用戶即使在使用過程中丟失了移動設備，也不用擔心數據泄露問題。移動支付系統的人像圖像數據庫中儲存著無數人臉面部信息，在對當前識別到的人臉與系統人臉信息進行匹配時，需要進行大量的數據運算，云端服務器獨具的云計算優勢能夠通過快速高效的計算為人臉識別工作提供更大的便利，而且云端服務器還能夠對當前圖像進行預處理，可以對人臉特征進行提取、對人臉信息進行識別。

（三）難點

在使用人臉識別技術進行移動支付的過程中，必須認識到人臉識別技術是當前最為典型的生物特征識別技術。但是人臉識別技術發展至今，還存在著較大的問題和弊端，尤其是人臉識別技術的運行環境較為受限，只能根據當前人臉信息識別庫中的人臉樣本圖形對攝像頭的工作條件進行獲取和調整。因此，無論是何種人臉識別技術，都應在復雜的工作條件下得到進一步的使用和使用效果的提高。目前看來，人臉識別技術面臨著較大的工作難點，主要體現在以下三個方面。

首先，人臉檢測的背景并不是完全統一的，這是由于背景環境具有一定的特殊性，如果背景過于復雜甚至會導致無法完成對當前人臉信息的識別，影響后續進行的移動支付行為。

其次，光照的變化也會對人臉識別移動支付的效果造成影響，這是由于在光照強度較強的地方，曝光或者反射會導致人臉識別率降低，一旦人臉識別率降低就會造成較為嚴重的問題。

最后，人臉在進行識別的過程中也會存在一定的問題，尤其是每個人的人臉在進行識別的過程中都會由于各種原因產生各種變化，無論是姿勢發生變化、表情發生變化，還是年齡增長變化等，都會導致人臉特征發生變化，甚至會影響人臉識別和人臉檢測效果。

四、應用前景

（一）未來發展前景

刷臉支付指的是以人臉識別技術為基礎，在此基礎上充分結合生物識別技術及圖像處理技術，從而對當前消費者在系統中錄入的各項面部信息進行充分的對比，最終成功識別出消費者的身份信息并完成支付操作的一種支付方式。在進行人臉識別工作的過程中，必須對數據進行充分的分析，從而更好地匹配消費者信息。

當前支付寶屬于人臉支付領域的帶頭者，其能夠在人臉支付市場上獲得成功的主要原因是不斷優化其支付步驟，并且能夠有效擺脫硬件設備的約束，為消費者的支付行為帶來了更大的便利及新鮮感。電子支付工作的主力軍是社會的中青年人，這一群體不但是新鮮事物的嘗試者，而且能夠有效推動社會的發展和經濟的進步，這也為人臉支付操作的普及與優化提供了更加強大的背景和堅實的基礎。在進行支付的過程中不需要使用固定的設備，也不需要進行密碼的輸入，這樣一來就能夠避免很多麻煩。當前這種便利的支付模式已經逐漸受到中青年群體的喜愛。在可預見的未來中，人臉識別移動支付方式必將會受到社會的更大追捧及認可，人臉識別移動支付方式的安全性、可靠性及創新性開創了支付領域現代化的先例，并且標志著我國社會范圍內支付方式的進一步改革。隨著我國社會移動終端持有率的普及與5G 網絡的發展，再加上社會科學技術的不斷創新，都會為人臉識別移動支付的發展提供更加堅實的基礎和更大的優勢。

（二）大數據融合

人臉識別移動支付的后臺系統能夠通過當前消費者的消費情況及近期的消費流水來建立獨屬于個人的消費數據，并且根據當前消費者的個人基本信息如年齡、性別等，以及個人的消費喜好和當前購買的商品種類等數據，對當前消費者的消費模式和消費習慣及具體某件產品或者某類產品的銷售情況進行分析與探究，從而進一步明確在當前社會消費情況下不同消費群體青睞程度最高的商品，并且將上述分析信息上傳到云端數據上，大數據會對其進行進一步的融合及分析梳理。除此之外，大數據還能夠根據當前消費者的消費信息及消費習慣為其進行消費推薦，制定針對性極強的消費推薦方案等。

（三）多場景應用

隨著社會的發展，目前人臉識別技術的發展方向和發展趨勢是應用到人民群眾生產生活的各個方面，甚至對于任何可能會涉及身份信息核對及校正的工作任務、崗位規范、高度識別等場景都必須使用人臉識別技術為其提供基本的技術支持和保障。而金融領域是對便捷性和安全性要求最高的一個社會發展領域之一，所以人臉識別移動支付方式將會在金融領域得到系統化發展，而且在此發展過程中人臉識別技術的便捷性和安全性也會獲得進一步的優化和提高，受此影響，社會消費水平和發展水平也會不斷提高。

（四）金融服務的應用

在進行線上移動支付的過程中，可以以人臉識別支付技術為切入點，后臺系統則通過業務辦理與業務控制等操作來完成客戶資源的沉淀工作，對客戶資源進行把握，從而建立更加妥善的消費圈。與此同時，在大數據不斷融合的基礎之上，人臉識別技術作為需要大數據技術為其提供關鍵支持的一種技術，能夠在更多的領域不斷實現自身的價值，并且在實現價值的過程中獲得更好的發展，比如建立消費金融商業模型及金融理財商業模型等多種多元化的商業模型。

（五）普遍化

當下，以微信、支付寶等為主流的人臉支付軟件已經逐漸占據了我國線下消費市場，無論是大型商戶、中小型企業，還是便利店等小微企業都已經得到了普及，尤其是隨著近些年科學技術的發展及人臉識別技術應用門檻和應用成本的降低，刷臉支付技術及刷臉支付設備的應用已經更加普遍，甚至個人都能夠擁有自己的刷臉支付終端，這種高度精準和便捷的支付方式進一步推動了社會經濟的進步及社會財富的積累。

結 語

綜上所述，隨著近些年移動終端設備的發展及信息技術和網絡技術的進步，根據市場發展的相關需求，為了能夠更好地促進我國社會經濟的建設和發展，人臉識別技術逐漸應用在移動支付工作中，這不但能夠進一步提高移動支付工作的便捷性、可靠性及安全性，而且能夠不斷推動我國社會經濟建設模式的優化和提高。在不遠的將來，人臉識別技術逐漸成熟，能夠應用在越來越多的領域中，而人臉識別技術自身的獨特性、穩定性和安全性也能夠帶給我國社會以更多的便利。