刷臉支付收銀機的“人臉識別”技術，真的靠譜嗎？

              隨著新零售的技術發展，在智能收銀機、智能貨柜、無人貨架支持掃碼支付、指紋識別技術早已不新鮮，現在更高階的玩法是刷臉支付。刷臉支付作為智能收銀5.0時代的新興技術，廣泛應用在智慧超市、無人便利店里，但刷臉支付涉及到個人信息和資金安全，這類刷臉支付收銀機的人臉技術真的靠譜嗎？這就要從人臉識別的技術說起了，下面就讓小編為你做個小科普吧！首先，傳統的2D人臉識別是基于人臉的外貌特征來識別，例如人臉的紋理信息，嘴巴大小，兩眼間距離，但眼睛的凹陷程度、鼻子的高低等卻無法表達，所以準確度相對較低，被假冒的風險較高，所以在支付領域方面，刷臉支付收銀機大多要求3D視覺識別，從多個維度來識別人臉。而市場上比較主流的3D視覺方案有三種：雙目成像、結構光、ToF。
雙目成像：通過雙攝像頭拍攝物體，在通過三角形原理計算物體距離，分辨率較高，但對環境光要求比較高，昏暗環境或者特征不明顯時效果不佳，而且它對軟件算法要求比較高，運算體積比較大。
      3D結構光：方案比較成熟，已廣泛應用在3D視覺領域，但容易受到環境光的干擾，以反射光的落地位移來計算位置，對識別距離有嚴格要求，識別范圍一般在0.2m到1.2m內，較難計算出精確的深度信息，多使用在手機、人臉識別和人臉支付上。
天波刷臉支付收銀機TPS650T使用雙目攝像頭/結構光，能夠實現精準定位識別抓取生物特征，防止3D面具和照片的盜刷，識別程度高，實現金融級刷臉支付。
ToF：反應速度快，不易受環境光影響，主要取決于紅外激光，深度信息精度高，識別距離遠，適合室外使用，可以說集合了上面兩者的優點。缺點是模組的體積和功耗比較大，對于智能硬件產品的續航來說是一個問題，較適合3D建模、AR應用和體感游戲的識別技術上。
三種方案各有優劣，市面上也有一些智能硬件定制+廠商會集成上述2種的方案，互為補充。隨著3D識別技術的發展，相信人們使用刷臉支付將會更為方便和安全。

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