公交领域刷脸支付离我们还有多远？

我们可以这样设想一下，当人脸识别技术在公交领域应用后，只要预先在一卡通中心录入人脸信息，便可以在上车后通过人脸识别显示一卡通账户余额，下车刷脸费用自动扣除。不用刷卡也不需要掏出手机，没有任何主动操作，便完成了整个认证和支付的过程，这样的便利体验离我们还有多久呢？

其实，早在2015，在一项公交行业的创客大赛上就出现了“刷脸乘车”技术。“刷脸乘车”是运用人脸识别技术，只需要建立乘客出行人像信息库，利用摄像头动态获取客流信息，便可利用识别技术进行人脸精确对比。还能实现客流流向大数据分析、班车及驾驶员管理、乘车实名制、公共安全管理等技术。

2017年9月初的一场苹果发布会，再次火了“人脸识别”。全面屏的iPhoneX采用FaceID技术，让国人陷入一场“刷脸狂欢”。

各行各业进入刷脸时代

目前在广州南站、兰州火车站、北京西站、郑州东站、武汉站等地，都已经启用了刷脸进站模式。旅客只需按提示将二代身份证和蓝色磁卡车票放置好，保持面部正对摄像头稍作停留进行识别，票证人相符，即可通过。

腾讯也重视人脸识别技术，腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾表示，腾讯有非常强的人脸识别技术能力。人脸识别技术可以推算出你丢失5年、10年后孩子的样貌，2017年6月QQ全城助力成功寻回走失儿童。

近日，阿里巴巴、蚂蚁金服联手上海申通地铁集团宣布，三方达成战略合作。阿里巴巴将最新技术语音购票、刷脸进站、智能客流监测等多项技术将引入上海地铁的“METRO大都会”App，计划在上海地铁实现App扫码过闸、刷脸进站、语音购票等便捷式出行方式。

人脸识别，如何实现？

什么是人脸识别？如果要给人脸识别下个定义，它是利用人的生物特征实现个体区分的一种技术，一般包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找三个环节。简单来说，人脸识别就是从图像中提取面部特征关键点，比如骨骼特征、眉毛高度等，通过比对输出结果。

在具体的应用场景中，人脸识别大致可以分为1∶1和1∶N两种。

1∶1等级的人脸识别，实现的是最初级的“证明你是你”。从字面上就可以看出，1∶1是用户提前上传个人照片储存于系统中，每次验证时，线下拍照与系统中存储的照片信息进行对比，进而确定“你是不是你”。

手机解锁、刷脸支付、网上买票、医院挂号、政府惠民工程项目，以及各种证券开户、电信开户、互联网金融开户……这都是1∶1人脸识别的应用场景。同其他方式相比，1∶1识别准确率高，对算力的要求也相对较低。

而1∶N的人脸识别算法则主要用于人脸检索，“证明你是谁”。与1∶1的一一对照不同，1∶N需要一张照片同系统中的海量照片进行对比，根据相似度排列出多个对比结果。而排在第一顺位的结果，未必准确。

同1∶1识别相比，使用地点、环境、光线、采集角度甚至是玻璃反射都会影响1∶N识别的准确度，所以1∶N相对更具有挑战性。显然，如果公交领域推行刷脸支付，只能是1∶N这种实现难度更大的类型。

刷脸支付在公交领域应用的难点

首先是公交场景下的环境是移动多变的，乘客上下车环境复杂多变，天气、表情、装束、周围环境、拥挤程度等客观条件动态变化，登乘方式（顺序依次登乘、多人同时登乘等）不同，都将对刷脸支付乘车造成影响。

其次公交应用下的时间要求短，为了保证人流能够迅速通过，300毫秒是一卡通的刷卡时间要求，微信、支付宝扫码乘公交仅需0.3秒，那么对于刷脸支付仍然需要考虑实际公交场景下的人脸识别、车费支付的时间问题。

最后，刷脸支付在公交运用下还得准确率高，从目前的人脸识别技术应用看来，现在1∶1的成熟度很高，1∶N的情况下，特别是N的量级在数十万、数百万甚至更多的情况下如何保障准确度，是下一步人脸识别技术需要突破的方向。

刷脸支付作为一项创新性应用，值得我们不断试点去完善技术。相信随着相关技术和产业的逐步成熟，人脸识别技术的相关法律和标准进一步完善后，刷脸支付也能同当下的手机支付一样在公交领域如火如荼地铺开应用。