人脸识别技术在互联网金融行业中的应用

张文彬

近些年来，随着科技信息的发展，计算机人脸识别技术倍受关注，被广泛应用于各个领域，尤其在互联网金融行业应用最多。人脸识别，顾名思义就是以人脸特征为基础，对输入的人脸图像进行识别，与已知的人脸进行对比，进而识别每个人脸的身份。生物学家和心理学家自19世纪开始研究人脸技术至今，人脸技术已经进入成熟阶段，但是其应用仍不够广泛。本文将会对计算机人脸识别技术在互联网金融行业发挥的作用进行分析，对其未能得到很好推广的原因进行探讨。

【关键词】计算机人脸识别技术 互联网金融 作用 缺陷

计算机人脸识别技术的研究开发早已开始进行，其原理非常简单。首先公司单位需要用摄像机获取每个人员人脸面像文件或照片建立一个面像文件。之后在具体应用过程中，用摄像机获取出入人员的面像，形成面纹编码，最后与库存的面纹编码进行对比。利用计算机人脸识别技术，能够明显提高工作效率，加强公司管理，有效控制风险。在市场的强劲需求和众多资本力量的推动下，计算机人脸识别技术正在逐渐成为互联网金融行业的重要基础设施，在互联网金融行业打开了巨大的市场空间。

1 计算机人脸识别技术在互联网金融行业中应用的优势

1.1 安全性、保密性提高

与传统识别技术相比，由于人脸具有生物属性，人人不同，计算机人脸识别技术明显的优势就是其更加安全、保密。对于互联网金融行业来说，这一点是有巨大意义的。经过试验证明，计算机人脸识别技术已经达到了金融行业所需的安全性，其准确率能够高达99%以上，相比于人工的精确率要高很多。此外，其独有的活性判别能力能够防止他人利用照片等非活性面像欺骗人脸识别系统。

1.2 方便、快捷

计算机人脸识别是一种自动识别技术，一秒内可以识别好几次。不仅能自动识别脸框的位置和大小，还能够识别人的性别、年龄、眼镜等属性。此外其在识别过程中不易察觉，使得被识别者不容易反感。在利用人脸识别技术进行支付时，消费者可以不用带任何设备或者卡，只需要在人脸识别设备上进行识别就可以完成支付，这是对消费者的完全解放，同时也保障了消费者支付和资金安全。互联网金融行业引入人脸识别技术之后，不仅能够有效降低风险，还能够凭借简单、友好的识别过程，不至于让客户因操作过程繁琐而出现拒绝合作的现象。比如银河证券就采用了这种技术来对开户信息进行录入，客户只要对着手机摄像头拍一张照片就能够完成图像的上传。

1.3 积累更多用户

传统互联网金融行业的业务繁多，金融环境复杂，人们在同类型的不同商家之间更倾向于操作简单的商家。平安保险、腾讯、支付宝積极布局人脸识别技术，显然计算机人脸识别技术在商用上优势显著。因为其不仅开发出活体技术，而且使其应用在复杂的金融场景中得到保障，进一步提高了用户体验，有利于商家积累的大量用户，不断实践优化，形成良性循环。

1.4 推动互联网金融领域的变革

就目前发展情况来看，在互联网金融行业的未来发展中，计算机人脸识别技术在金融行业的应用必将推动在线信贷的发展，从而推动消费金融的变革。与传统线下信贷相比，接入了计算机人脸识别技术的互联网金融行业将为用户带来更便捷、高效的信贷体验，一场消费金融的变革正在到来。

2 计算机人脸识别技术目前存在的问题

人脸识别从19世纪开始研究至今，其技术已十分成熟，被广泛用于公共安防、企业考勤等领域。但是在实际应用中，其普及率有待提高，这与计算机人脸识别技术存在的问题有很大关系：

2.1 应用失误

首先表现在“矫枉过正”，误接受率和误拒绝率是评价人脸识别技术准确度的两个重要指标，在实际应用中，这两项指标都无法降到零。当人脸识别技术被作为加密技术时，为严格保证安全，人脸识别系统往往会出现“矫枉过正”的现象，这样虽然降低了误接受率，却提高了误拒绝率。在这种情况下，真正的用户也会因为“矫枉过正”而被拒绝，直接影响了在实际应用中的用户体验。此外，人脸随着时间改变。就目前来看，在人脸的发型改变、一定程度的胖瘦变化、常规化妆、自然老化等情况下，计算机人脸识别系统是可以识别出来的。但是，当人脸因为整容等原因出现较明显变化的时候，计算机人脸识别系统则不能有效识别。此外，对于多胞胎、双胞胎等识别也具有较大难度。

2.2 标准和规范有待制定

在互联网金融行业中，计算机人脸识别技术常常被应用于支付上，也就是人们所说的“刷脸支付”。虽然其大大解放了消费者，但是各种支付手段的创新都要建立在支付的安全上。因此，若要将计算机人脸识别技术应用于大众支付上，有关部门应该制定相应的标准和规范，从法律层面上来保障支付和资金的安全。

3 以蚂蚁金服为例来分析人脸识别技术的发展趋势

在德国汉诺威国际信息及通信技术博览会的开幕式上，阿里巴巴董事局主席马云向德国总理默克尔和我国国务院副总理马凯展示了蚂蚁金服的“smile to pay”技术，用手机“刷脸支付”的方式在网上购买了一张1948年的汉诺威纪念邮票，完美展示了计算机人脸技术在支付中的应用。人脸识别技术是计算机技术研究的一个重要领域，广泛采用了融合了计算机图像处理技术和生物统计学原理的区域特征分析算法。通过计算机图像处理技术来从图像或视频流中提取人像特点，再利用生物统计学的原理建立人脸特征模板。之后将被测者的人像和已存储的人脸特征模板进行比对分析，然后得出一个相似值来确定是否为一个人。这项崭新的支付认证技术由蚂蚁金服与Face++ Financial合作研发，在购物后的支付认证阶段通过扫脸取代传统密码。作为世界领先的人脸识别平台，Face++Financial人脸识别技术在LFW国际公开测试中能够达到世界最高的99.5%准确率。这样的远程非接触操作给计算机人脸识别技术在其他方面的应用提供了思路。互联网金融行业的远程开户、身份核实等应用正是这种远程操作的再运用，并且已普遍出现于金融行业的各个领域，其基本流程如图1所示。未来计算机人脸识别技术在互联网金融行业的应用必将会朝着远程化发展，并且通过技术的完善和研究，计算机人脸识别技术的安全系数和保密系数也会提高，成为渗透人们生活的，值得信赖的一项技术。

参考文献

[1]侯鸿川，王生进，郑方，谢剑斌.生物识别技术在互联网与金融行业的应用研究[J].技术应用，2016（04）.

[2]路翀.基于二维图像表示的人脸识别算法研究[D].大连：大连理工大学，2012.

作者单位

北京理工大学附属中学 北京市 100089