近日，招行推出了“ATM刷臉取款”業(yè)務(wù)，這是國內(nèi)銀行首次將人臉識別技術(shù)應(yīng)用到自動取款機上。那么刷臉取款怎么操作及安全性如何想必是大家目前最為關(guān)心的話題。

刷臉取款步驟

招行在其ATM機內(nèi)部安裝的人臉識別系統(tǒng)能自動識別取款人的面部特征，并與銀行的可信照片源庫進行比對，待驗證通過后，取款人僅需輸入自己綁定的手機號跟取款密碼系統(tǒng)會再次進行核對，成功后即可取款，取款再也不用銀行卡啦。

其實，對于生物識別，招行“蓄謀已久”。早在2013年，招行就開始研究生物技術(shù)在銀行領(lǐng)域的應(yīng)用，先后探討了指紋、人臉、聲紋、靜脈、虹膜等生物識別技術(shù)，而最終選擇人臉作為首次應(yīng)用方式。主要是考慮人臉識別相對于其他方式更加簡單便捷，具有易用性和普適性。而今年5月份開始在可視柜臺、柜面進行的人臉識別技術(shù)應(yīng)用，也為這次“刷臉取款”提供了經(jīng)驗。

刷臉取款到底安全嗎?

從今年3月份，阿里巴巴董事局主席馬云在德國參加活動時，通過刷臉技術(shù)為嘉賓從淘寶上購買禮物開始，刷臉支付開始進入公眾的視線。緊接著比常規(guī)支付系統(tǒng)相對更保守的銀行領(lǐng)域，也開始引入人臉識別技術(shù)。

各路銀行大佬，互聯(lián)網(wǎng)大佬的爭相看好，讓各路媒體又開始打了雞血似的大肆鼓吹刷臉支付的前景遠大。然而卻在近日卻被一條娛樂新聞打了臉，略顯尷尬。

據(jù)人民法院報中國法治客戶端報道，著名演員趙薇的老公黃有龍日前被人告上法庭，說是有人買了他的房子卻遲遲無法入住，要求黃有龍騰退房產(chǎn)。一調(diào)查發(fā)現(xiàn)，這房子并不是黃有龍賣掉的，而是被他的司機給賣掉的。

那么問題來了，司機為什么能賣掉黃有龍的房子呢?原來是黃有龍司機冒充黃有龍到公證處，騙過了公證處的人臉識別系統(tǒng)辦理了委托公證證明，將黃有龍的房子給賣了，于是引發(fā)了這起烏龍。

刷臉取款誤識率

誤識指的是原本不是本人，但是系統(tǒng)卻認成是本人。據(jù)我們的生活經(jīng)驗判斷，對于很相似的雙胞胎、化妝前后的人、整容過的人站在我們面前，作為人類的我們會很難準(zhǔn)確判斷，往往會認錯。人是利用視覺、聽覺、嗅覺、觸覺等五感進行綜合判斷的，自然是要強過僅僅通過視覺判斷的人臉識別系統(tǒng)，那人臉識別系統(tǒng)的誤識率就可想而知了，肯定不會太低。

直觀感受過后，我們來看看數(shù)據(jù)。關(guān)于人臉識別的識別率，目前實驗室中給出的最好數(shù)據(jù)是香港中文大學(xué)教授湯曉鷗團隊的人臉識別技術(shù)，其團隊最主要的研究成果是GaussianFace、DeepID、DeepID2等人臉識別技術(shù)，在全球最具權(quán)威的人臉識別數(shù)據(jù)庫LFW(LabeledFacesintheWild)的實驗中多次打破記錄。截至去年7月份，湯曉鷗團隊研發(fā)的三個人臉識別算法占據(jù)了LFW識別率的前三名，最高達到了99.15%的識別率。99.15%是實驗室的數(shù)據(jù)，在實際應(yīng)用中要打折扣的。即使是實驗室數(shù)據(jù)的誤識率也幾乎達到1%，也即人臉識別系統(tǒng)在每100次識別中總要錯誤識別1次。這樣的數(shù)據(jù)一拿出來，就讓小編有點心肝顫了。

刷臉取款拒識率

拒識指的是原本是本人，但是系統(tǒng)卻認為不是本人。人臉識別的圖像采集是通過前端攝像頭進行的，一旦光線不好或者攝像頭像素不高便會對圖像的采集造成非常大的影響;同時人臉識別的識別機制是首先通過拍攝人的各種不同的情緒、角度等照片形成數(shù)據(jù)庫，然后在識別的時候通過攝像頭采集，與數(shù)據(jù)庫中的圖像進行對比，形成配對。所以不同的剪裁部位和像素同樣會對人臉識別造成較大影響。小編目前沒有找到人臉識別技術(shù)具體的拒識率數(shù)據(jù)，但是就上文提到的這些情景來說，人臉識別的拒識率也不會太低。

刷臉取款識別速度

僅僅談技術(shù)的時候，技術(shù)的先進程度可能是我們唯一關(guān)注的內(nèi)容。但當(dāng)一項技術(shù)投入實際使用，我們更需要關(guān)注的或許是使用體驗了。想象一下，假如你站在ATM前面準(zhǔn)備取款，結(jié)果照個半天后看著識別系統(tǒng)一直在那兒轉(zhuǎn)圈圈，識別不出來的時候你會不會抓狂?

針對刷臉取款安全性銀行采取的措施

“假設(shè)盜竊分子通過一定手段拿到用戶的照片，是否能騙過攝像頭?”這是大部分人對人臉識別安全性的疑問。

對于這個問題，目前通常用這些方式解決：1.動態(tài)識別：通過分析用戶的動態(tài)影像，一旦判斷“可能”非真人，就會要求用戶做一些特定的動作，例如眨一下眼睛、微笑等，從而判斷是否為真人。2.三維圖像判斷：通過多個攝像頭，判斷所采集信息是否為三維圖像從而防止照片欺騙。3.多種生物識別方式結(jié)合：要求用戶同時進行指紋、聲音、人臉驗證，同時盜取一個人的多種信息難度非常大，并且多種方式相結(jié)合也可避免單一認證方式的局限性。

也就是說，在招行采取的“刷臉取款”方式中，盜竊分子需要同時獲得用戶的手機號碼、取款密碼、臉部信息才有成功盜取該用戶財產(chǎn)的可能性。除此之外，還可能加入了行為判斷等其他風(fēng)險控制措施來加強安全性。

銀行大推刷臉業(yè)務(wù)的“貓膩”

人臉識別作為一種并不非常優(yōu)秀的識別技術(shù)，為什么會成為銀行大佬們的新寵呢?小編在最初接觸到“刷臉”取款業(yè)務(wù)時，百思不得其解的是：既然要引進一種生物識別技術(shù)，那引進識別率更高的虹膜識別不應(yīng)該是更好的選擇嗎?用戶放心多了。

而在搞清楚銀行究竟意欲何為的時候，小編發(fā)現(xiàn)這個困擾我許久的問題其實很輕松便能解決。經(jīng)過分析我們可以發(fā)現(xiàn)銀行采用人臉識別，其實是在為“遠程銀行”或者說“輕銀行”布局做準(zhǔn)備。為什么這么說呢?對于銀行來說，一個銀行網(wǎng)點的鋪設(shè)和維護是花費不菲的，一個銀行線下網(wǎng)點輻射的區(qū)域并不廣，對用戶來說由于排隊等等原因又導(dǎo)致用戶體驗并不好。那如果有某種方式，能夠讓銀行少建線下網(wǎng)點并提升用戶體驗，那何樂而不為呢?再加上電子商務(wù)的發(fā)展，支付寶、微信支付等支付方式的擠壓，一種方便的遠程支付方式對銀行來說可謂雪中送炭。

這樣再來分析為什么銀行選擇人臉識別而不選其他的生物識別技術(shù)就容易多了。銀行為什么選擇人臉識別?因為人臉識別是唯一一種前端采集非常容易的生物識別技術(shù)，僅僅只需要一個像素幾百K的攝像頭便可以進行前端圖像采集，然后經(jīng)過數(shù)據(jù)傳輸?shù)阶R別系統(tǒng)就可以完成識別。現(xiàn)在幾乎人手一部智能手機，這個采集的過程根本不需要新增投入，對用戶來說也簡單至極。而虹膜識別、指紋識別(指紋識別的拒識率還比較高)、步態(tài)識別、靜脈識別等識別方式都需要特殊的前端采集裝置，無法做到如此簡單。

可能會有很多人如初次接觸刷臉取款業(yè)務(wù)的小編一樣，覺得人臉識別技術(shù)略顯雞肋。然而，正如慧聰安防網(wǎng)顧問向良璧先生所說“新技術(shù)的應(yīng)用總是從雞肋開始的。”世界上的第一臺計算機是一個龐然大物，用了18000個電子管，占地170平方米，重達30噸，耗電功率約150千瓦，每秒鐘僅可進行5000次運算，現(xiàn)在看來也如雞肋一般。但是如果沒有第一臺計算機的發(fā)明就沒有如今計算機技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、物聯(lián)技術(shù)的飛速發(fā)展。因此，在面對一項新技術(shù)的發(fā)明的使用時，我們不要一味的唱衰，以包容的心態(tài)，給新技術(shù)以發(fā)展的時間，才是正確的態(tài)度。

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