人脸识别的时代来了 刷脸取款柜台机开始试用
刷脸卡买饮料。市民通过人脸识别在ATM上取钱。北京时间9月13日凌晨，苹果发布最新手机iPhone X，拥有人脸识别技术的Face ID 成为全场焦点，更成为段子手的素材——“亲爱的，你看下这件衣服怎么样？”一女子拿起手机递向身边男士，男士转头看了一眼，“滴，付款成功。”马云说，未来凭一张脸就能在全世界畅通无阻。的确，刷脸开机、刷脸取款……人脸识别技术其实早已不是科幻预言，而是已经成为我们生活当中实实在在的科技应用，而且今后的应用范围必然会越来越广泛。那么，今后还有哪些领域将涉及人脸识别技术，它的安全性、准确度又将有哪些保证呢？今年7月，中国农业银行面向全国2万多个分支机构推出的“刷脸取款”，开始在全国上线“刷脸取款”，被称为里程碑式的事件。目前，我市也有3台由云从科技开发的刷脸取款柜台机在农业银行试用。可识别真人还是照片9月12日，重庆晨报记者来到位于互联网产业园的重庆中科云丛科技有限公司。电梯门刚打开，工作人员傅小龙正好暴露在对面的摄像头前，没说一句话没做一个动作，公司大门就自动打开了。走到人脸支付机刷脸购物机旁，傅小龙刷脸“买”了瓶饮料。让这一切动作如行云流水的，正是云从科技开发的人脸识别系统。据云从科技相关负责人介绍，运用在农业银行刷脸取卡柜台机的，是其自主研发的“红外活体防攻击技术”，这也是整套人脸识别系统中重要的一环。其检测时间为0.5秒，识别率超过99%。这一技术采用的是云从自有的红外双目摄像头，可同时采集红外光和可见光作为输入数据，“这个摄像头可检测到在它面前的是活人，还是一张照片，或者一段视频。你即使在摄像头面前，只要抬头、低头不超过30度，左右摇头不超过45度，就能马上识别。”傅小龙说。那么，这套系统究竟怎样来识别对象？“主要是人脸关键点的抓取。”傅小龙说，这样的关键点，有60多个、106个，甚至还有200多个，“比如说我们的瞳孔、嘴唇、人中等。”但为了保证快速抓取，目前多采用的是60个关键点。“摄像头先检测到人脸，再抓取合格的图片（关键点），如果抓取的图片有上下或左右的倾斜，系统自动调整后，再生成特征值，这些特征值和原始数据一对比，就可以立马识别。”傅小龙说。据了解，实际应用中，云从的1:1人证合一识别准确率可以达到99.8%以上。看到孩子照片可以找到父母除了刷脸取款，云从科技开发的人脸识别“御眼重明”系统，还在央视和中科院共同主办的大型科技挑战节目《机智过人》第一期节目中亮相，挑战刚刚协助美国FBI破获“章莹颖”案的最强人类“妙笔神探”林宇辉。在根据孩子的图片找父母这一环节，“御眼重明”不到一分钟就找对了孩子父母，林警官花了十几分钟后也找对了。那么，“火眼金睛”是如何炼成的？这套系统的主要研发者李夏风介绍了其核心技术特点：“双层异构深度神经网络”。双层指的是两种完全不同类型的照片，比如说证件照和现场照证件照的比较。证件照是比较清楚、角度比较正、年龄比较小的照片。现场照就是光照、角度等各种条件都存在干扰的照片。这两种不同类型的照片所处的网络空间叫双层。异构是这两种不同的照片它们内在的关系，可以通过算法找到。通过神经网络去把两种关系中的干扰因素在运算中尽量消除，最后把照片异构到同一个特征空间里面进行比对。李夏风说，跨年龄人脸识别也是一种双层的关系。他们先用深度学习从1000多万人，2亿张人脸图片中学习了人脸的600多个特征，再通过搜集的几万对成年人与其本人小时候照片的人脸数据，提取了人脸特征后，通过双层异构网络进行特征迁移学习，找到了成年人脸和儿童照的特征空间映射关系。在人脸特征清晰的情况下，准确率可达95%以上。另外，他们在人脸识别研究过程中，发现小孩和父母也有一定的人脸内在相似性，通过搜集五千多对父母与小孩的人脸数据进行机器分析，也找到了小孩与父母的人脸特征空间对应关系，目前准确率在30%到50%之间。未来是刷脸的时代8月25日，武汉火车站宣布刷脸进站；9月1日，支付宝宣布商用刷脸支付；9月5日，杭州大量宾馆刷脸也可入住；9月6日，汇丰银行宣传使用人脸识别技术；9月7日，京东苏宁开启刷脸支付；9月9日，北京所有公租房将推行“人脸识别”门禁；9月11日，北师大宣布学生宿舍全面启用“刷脸开门”；农业银行在重庆已有几台“刷脸取款”的机子在试用……短短半个月，我们这张脸就已经开始取代银行卡、身份证、手机、火车票，以及开门的钥匙。对于席卷而来的人脸识别技术，傅小龙也进行了分析，“以苹果为例，用的是双目摄像头，能够形成3D视觉效果，所以说你拿一张照片是骗不到它的。闭上眼睛也不能解锁，因为你可以进行训练呀，要求解锁是睁开眼睛的，而且不少人脸识别技术，其识别的重点就在眼睛，比如说瞳孔的距离等。”对于识别的时间，“现在的技术可以达到零点几秒快速识别，如果怕这样有漏洞，大可以在设置里设置通过技术设置，要求持续多长时间才能够解锁。”在傅小龙看来，人脸识别比密码还要安全可靠。即使整容，傅小龙的说法是：“只要你父母认识，人脸识别系统就可以认识。”本报记者 罗薛梅■观察iPhone X带火了人脸识别中国的人工智能机会在哪人脸识别不算新鲜，国内企业已有不少积累，多个领域也应用上了人脸识别。例如，当你出入一些机场、火车站、汽车站等交通枢纽时，说不定就有摄像头识别了你的脸。在一些刑侦、出入境边检领域应用得更多。不少市场机构和企业人士都给出了未来的市场空间评估，有说未来5年会有超千亿元的市场容量，也有认为年复合增长率会达到25%左右。虽然没有统一的数据，但可以看出人脸识别行业发展的趋势已经不可阻挡。值得庆幸的是，我国企业赶上了这次技术浪潮，不少企业自主研发的系统已经在市场得到应用。如，云从科技的人脸识别产品已经在全国50多家银行、80%的枢纽机场得到应用；旷视科技的Face ID应用已经在支付宝中为超过1亿人提供刷脸验证服务等。“人工智能是中国企业的一次机会。”猎豹移动CEO傅盛说，作为人工智能系统的重要一环，深度学习领域有40%的论文是华人发表的，我们有很好的数据、巨大的样本群、较高水平的制造能力，随着市场的大发展，中国有机会在这次世界技术浪潮中取得领先。所面临的困难也不少。“虽然在场景应用方面领先于世界大多数国家，但我国在人工智能领域还存在人才储备不足，底层技术不够先进等掣肘。”易宝支付CTO陈斌说。据新华社■相关新闻银行卡要说再见了？近日，我市多家银行在自动取款机上正式上线“刷脸取款”，用户不需注册、不需银行卡，只需“刷脸”按提示操作就能取钱。目前，农行、建行的该功能已上线，不用银行卡的“刷脸取钱”时代正在来临。“刷脸取钱”比传统方法更快昨天下午，重庆晨报记者来到小什字农行重庆分行营业部的“刷脸取款机”前，在大堂经理谢丽欣的帮助下，体验了一把“刷脸取款”。记者发现，“刷脸”ATM机和普通机器没多大区别，只是在屏幕上多了“刷脸取款”一个选项。谢丽欣告诉记者，“刷脸取款”有三层安全防护，包括人脸识别、手机号码身份号码验证、密码验证。点击进入后，按文字提示脸部对准摄像头，刷脸成功后，输入手机号码或者身份证号码，然后输入取款金额和交易密码，前后不到20秒，就取得了钞票。对比传统取款方式，“刷脸取款”要更快，因为传统取款ATM机识别芯片卡约需20秒，加上输密码、吐钞、取钞、打印凭条、取卡等环节，总共至少需要2-3分钟时间。“人脸识别”比人眼识别度还高农行技术部相关负责人告诉记者，“刷脸取款”ATM机比人眼的识别度还要高，通过红外双目摄像头活体检测技术，通过比对现场抓拍的照片与可信照片源，即便是双胞胎机器也能精准识别。“早在今年7月份，重庆分行就已启动了ATM‘刷脸取款’项目推广工作。截至目前，农行重庆分行已在所辖营业部、南岸支行营业部、江北支行营业部等三台ATM机上推出‘刷脸取款’，让客户尝‘鲜’。下一步，我行会加快推广，陆续使全辖所有网点都至少有一台ATM机能够‘刷脸取款’。”该负责人称。手机银行也可“刷脸”随着智能手机的广泛应用，手机银行也能“刷脸”了，甚至还能用声纹取款。记者发现，建行手机银行的“龙支付”选项中多了“刷脸取款”和“声纹取款”两项。“刷钱取款”要先进行设置，客户只需对准手机摄像头，根据语音提示眨眼、点头即可。声纹设置则需读出系统随机给出的数字完成设置。全部设置成功后，客户就能用脸或声音登录手机银行了，在ATM取款时也可使用“刷脸”或“声纹”进行操作。本报记者 吴黎帆
正文已结束，您可以按alt+4进行评论双胞胎瞬间破解“刷脸”认证 社保“刷脸”机安全吗_新浪新闻
　　原标题：双胞胎瞬间破解“刷脸”认证 社保“刷脸”机安全吗　　去年的两个“刷脸”事件你还记得吗？
　　德国汉诺威IT展上，马云展示了一个名为“Smile to Pay”的技术，选择商品并进入确认支付页面后，扫码变成“扫脸”，对着屏幕露出微笑，支付便成功了。很酷，很方便。
　　另一个是，赵薇老公、中国籍新加坡裔富商黄有龙的房产被人委托出售，原来，黄有龙的司机冒充其到公证处，通过人脸识别技术办理了委托公证证明。
　　生物识别支付技术已经出现，“刷脸”时代即将来临，但我们的“钱袋子”会更安全吗？
　　1月7日，南都鉴定君来到在全国社保生存认证应用技术方面较为领先的广东德生科技股份有限公司，希望通过人机对战的形式验证一下，人脸识别在实际应用中到底安不安全。
　　千万养老金被冒领与麻烦的现场“生存认证”
　　随着我国人口老龄化压力逐步加大，被称作“养命钱”的养老金使用和发放越来越受到关注。但由于缺乏统一的信息共享平台即现代化的监管手段，身份证造假的现象屡禁不止，加上信息更新滞后，全国各地都不断涌现出一些社保被冒领和盗刷的现象。
　　日，广东省人民政府的一份审计报告指出，经过对比省公安厅户籍管理信息系统数据发现，截至2015年2月底，全省共有241名离退休人员死亡后仍继续领取基本养老金超过3个月，涉及金额1079.4万元。
　　养老保险金为何这么容易被冒领？关键的“生存认证”环节有难度。一般情况下，地方人社部门每年联手公安局进行一到两次的生存认证，目前无法做到每个月都去验证老人的状态，因此在两次生存认证之间就会出现数据的出入。有些老人已经去世，但系统的记录还显示在世的状态，于是养老金仍照常发放。
　　而另一方面，即便是每年一次的现场“生存认证”也让不少老人犯难。“闺女到广州安家后，就接我过来住，现在基本都住在广州。”老家在湖南的陈女士今年已经68岁了，她表示，因为户口并没有落到广州来，自己为了领取退休金，每年都必须回老家进行一次“生存认证”，“每次回去又是火车又是汽车的周转，现在年纪大了，真觉得跑一次挺累的。”
　　在这种情况下，依靠互联网就能轻松完成的“人脸识别”的生物认证系统以其巨大的优势吸引了不少人的目光。为规范城乡居民基本养老保险待遇核发工作，防止冒领骗保，2015年广东省在全省选取了14个镇试点“人脸识别”认证技术。通过人脸识别后，居民以后每年的资格认证只需要找个有网络视频的场所，甚至通过手机，直接“刷脸”就可以完成。
　　本次城乡居民养老保险待遇领取资格人脸识别认证试点，通过与省人社厅信息中心社会保障卡库对接，充分利用社会保障卡照片信息，作为人脸识别的初始模版。资格认证可以通过多种方式实现：待遇领取人可到村（居）委会或社会保障所等固定地点进行实时认证；也可以由村协管员携手提电脑下到村里对待遇领取人进行拍照采集，待连接上网络后，与预存的初始模版进行比较;或是通过手机APP或互联网进行远程认证。人脸识别认证只需1-3秒就能完成，大幅提高资格认证效率。在通过验证的同时，可根据新采集人像信息对初始模版进行修正更新。
　　现场测试：社保“刷脸”机刷脸技术怎么样~
　　1月7日上午，南都鉴定君在广东德生科技股份有限公司进行了三组实验，检测社保生存认证一体化机、身份验证一代机、身份验证二代机等的人脸识别系统能否顺利分辨出正确的人脸。
　　鉴定君了解，广东目前启用的一体化的社保生存验证机，并非只有“人脸识别”一种生物认证技术，而是包含了指人脸识别、指静脉认证、声纹认证等多重生物认证系统。
　　现场的一台一体化社保生存验证机，体积很小，携带方便，摄像头内置。打开时，人脸需要处在机器正上方进行拍摄。整个机器面积最大的是一块液晶触屏，工作人员通过手指就可操作页面，十分简单易学。由于鉴定君使用的是样机，不含数据库，所以只能人工建档。人工输入相关个人身份信息后，现场工作人员使用手机拍照，将建档人的信息输入到社保生存认证一体机中。
　　社保卡时间超过十年 两位老人均通过生存验证
　　鉴定君找来的第一组测试样本是两个老人：一位是1955年出生的卫姨，一位是1954年出生的黄伯。两位老人都有广州市社保卡，社保卡上的照片为2004年照的，距今已经有十年以上的时间。
　　鉴定君肉眼比对后发现，照片与两位老人目前的面容略有不同。现场工作人员通过人工向社保生存认证一体化机，输入两位老人的有关信息。然后两位老人逐一来到机器前，进行人脸识别。
　　工作人员首先插入卫阿姨的社保卡，系统立刻呈现出卫姨的相关个人信息。工作人员接着摁下拍照按钮，显示器上就出现一个大相框。接着，工作人员摁下拍照比对的按钮，此时，系统大概出现一个5秒钟左右的等待期。“这个时间是系统在做一个持续拍照过程，”实验人员解释，系统并非只是拍一张照片，而是在这段时间连续捕捉了卫姨连贯着的数十张照片，“通过这些连贯的照片，系统可以判断出面前的是否是活体。”等待五秒钟后，系统马上跳出“验证成功”的界面，显示卫姨与社保卡上显示的是同一个人。
　　黄伯也是使用十年前的照片，经过同样的流程后，一样也顺利“刷脸”通过生存认证。
　　工作人员表示，在一般的人脸识别生存验证中，大部分人可以通过人脸识别技术轻松办理业务，足不出户退休金就可打到事先登记的账户上了。
　　和19年前照片比对 中年男子被系统“拦截”
　　德生科技技术中心的展示室里，除了社保系统人脸识别生存验证实体机，还摆有几款不同的人脸识别系统。其中，第一代实名验证机为分体式，摄像头部分为坐式电脑屏幕，人脸只需在屏幕前走过，就能迅速被摄像头捕捉到。屏幕上会出现一个绿色的视频框，电脑对框内对象迅速进行比对分析。在屏幕的左侧另有一个刷卡机，测试者只需要将自己的身份证在上面一刷，马上就能在屏幕上看到相关的相似数据。在第二代实名验证机中，不仅可以通过人脸识别判定，针对第三代身份证还可以通过指纹比对进行判定，通过人脸+指纹的双重判定更加严谨。另外，机器上还增加补光灯，降低了光线环境对人脸识别的影响，大大增加了产品实名验证的安全性和可靠性。
　　市民王先生提供的19年前的照片显示，当时他体重仅106斤。目前，体重150余斤的王先生，也从19年前瘦削的尖脸变成了大圆脸。王先生先用现场一台身份验证机进行验证，使用5年前的身份证（注：和目前的形象差别不大），和19年前的照片进行比对。身份验证机将19年前的照片，直接通过验证摄像头翻拍。结果，二者相似度为0.67，人脸识别机成功认出19年前的王先生。
　　对于社保系统生存认证一体机，由于无法通过人工手段输入王先生19年前的照片，现场工作人员只能通过手机翻拍照片的方式，将照片输入到社保生存验证机中。王先生本人站在生存验证机前，进行验证。经过实体拍照，机器最终显示的结果是“验证不成功”，相似率只有0.37。这意味着，如果王先生19年前将信息录入社保系统，19年后可能无法通过人脸识别进行验证。为什么会有这种情况？“有时候现场拍摄照片质量达不到要求，比如说光线、坐姿、距离、刘海等因素，或者是身份证使用时间过长，证件头像和本人样貌变化较大，都有可能产生这种验证不成功的情况。”实验人员表示，在社保认证的实际操作环节中，还是要求每一年，或两年进行一次建模数据库更新的，“把最新的人脸登记入库，这样失误的比例会大大降低。”
　　未成年同卵双胞胎比对 刷脸通过了需靠指静脉识别
　　人脸识别系统默认相似度六成以上即为验证成功，那长相相似的双胞胎岂不是可以互相“借脸”刷，这样会不会也存在着冒领的可能？鉴定君特意找来一对同卵双胞胎兄弟，来挑战社保系统“刷脸”机的安全性。这对双胞胎年仅4岁，长的十分帅气可爱。双胞胎兄弟一到现场，立刻吸引所有人的目光。现场先来了一轮肉眼版的测试，连续三人上阵辨别谁是哥哥谁是弟弟，有两人猜出了结果，但全部都是靠“蒙”。“还是需要看两个人的性格才能分辨，哥哥外向点，弟弟内向点，靠人脸基本没办法。”现场包括鉴定君在内所有参与辨识的都很期待，社保生存认证系统能否成功辨识这一对双胞胎兄弟。
　　因为两位小朋友都没有办理身份证，无法直接通过机器进行的刷卡认脸。现场工作人员只能是通过手机拍照上传的方式，进行人脸识别。实验人员先将哥哥进行手机拍照，上传到资料库。再将弟弟叫出来，让他冒充“哥哥”的身份去“刷脸”。结果，系统显示“验证成功”。“双胞胎确实是当下人脸识别系统的难题之一，人脸识别系统也没有100%的成功率。”现场技术人员李展峰解释说，双胞胎人脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似，对于利用人脸区分人类个体是不利的。“特别是年龄越小的双胞胎，差异度越小，如果成人后，人脸区别差异还会加大点。”
　　那双胞胎会成为社保领取的漏洞吗？实验人员现场又登记了哥哥的指静脉，随后再用弟弟的指静脉进行验证时，机器立刻发出报警，表示验证失败。不难看出，“刷脸”并非万无一失，只有多种生物技术加以利用才是真正可靠的。李展锋认为，“这款社保领取系统里面还有指静脉和声纹认证，这些辅助手段完全可以区分出双胞胎。”
　　退休人员第一次建档需要录入哪些信息？
　　“第一次建档时，退休人员需本人持二代身份证或社保卡，到当地的社保经办机构，进行人脸建模。同时，系统也会记录本人的指静脉、声纹等相关信息。”现场参与试验的工作人员介绍。“通过人脸识别后，以后每年的资格认证就可以在附近的社会保险机构、家庭、其他有网络视频的社会服务场所或使用手机完成自主认证。”
　　实际上，部分试点地区已经开始鼓励有条件的参保人，利用手机APP或网页认证。特别是异地居住的待遇领取人，可以通过手机或互联网进行远程认证，不再需要亲身到现场认证。
　　社保生存认证一体化机不光只有人脸识别，为何人脸识别却成了主打？“那是因为人脸识别最快捷、高效，而且辨识度高。”试验工作人员解释说，人脸识别将人的脸部划分为2000多个小快，然后抽取每个特征点，组合成特征集群。然后，系统分别对人体通过面部定位、双眼定位、检查影像质量、影像校正(縮小、糾正角度)、前期处理、抽取特征点、合成特征集群、和存盘记录比对。人脸识别通过互联网就能完成，不需要人与机器直接接触，退休人员只需要找一台有摄像头的电脑就可以完成。“为了判断是否是活体，生存认证一体化机的摄像头不仅仅是捕捉一张，而是短时间内捕捉了二十几张照片，足以判断出对方是不是具备活体特征。”
　　出品：南方都市报科学新闻工作室
　　主持：陈养凯
　　采写：南都记者尹来吴璇王道斌
　　摄影、视频：南都记者 李克川 颜廷乐
身为黑恶势力首脑，竟披上人大代表“红衣”；身为矿企实际控制人，却是操纵基层政权的“土皇帝”……根据群众举报，在山西省公安厅的指挥下，吕梁市公安局从日开始，陆续抓捕了张志雄黑恶势力团伙的主要犯罪嫌疑人27人。
美国共和党一名总统候选人“宣布”，中国让人民币贬值是为了提振出口。也有外国媒体认为，汇市和股市的双双走弱，体现中国经济“出了大麻烦”。那么，该如何看待近来人民币走势与经济的关系？
所谓常识，是很可疑的东西。你以为是常识的东西，在有些人眼里，就是需要学习的知识，这没什么奇怪。这不代表你的智商就比那些人高出一截。
刀剑没有知觉，刀剑做什么，只有使用者知道。菜刀仅是一种工具，内核是使用的人怎么去使用它，这才是问题的关键。扫二维码下载作业帮
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刷脸，你敢吗？
　　①最近，上海一商家推出了脸谱支付系统，通过对人脸的扫描确定支付人，从而划走其账户资金，完成支付。其实，人脸支付不是头一回听闻。指纹、掌纹、声音、人脸等这些人体生物特征作为密码，“随身携带”更便捷，“量身定制”更可靠。然而，这也让很多人忧心：“身体密码”如果被盗取、复制或者需要更换时怎么办？“身体支付”相对于传统支付是否更安全？
　　②其实，最新推出的人脸支付系统，为了增强识别精度，除扫描人脸之外，还需要支付者“按个手印”，通过与指纹数据比对配合，才能最终完成支付确认。所以，换个发型、戴了眼镜，高质量设备照样能认出你。“目前，在受控条件下，指纹、人脸、虹膜等主流生物特征模态识别精度和速度，都能满足金融支付应用的要求。”中国科学院研究员孙哲南介绍。
　　③可是如果将人脸作为支付密码，万一在支付过程中人脸数据被黑客截走，难道需要“挂失”现在的模样，换一张脸吗？这当然只是个可怕的想象。在支付及密码数据接收的中间和终端环节中，专家通过对生物模板的脱敏和加密保护来实现对用户生物特征的保护。简单来说，就是让人脸或者其他生物特征变得可撤销、可变更。就像给生物特征穿上一件变化的外套，比如，将人脸图像数据与一个动态参数绑定，如果人脸图像数据被窃，只要挂失这个动态参数，就等于挂失了你的生物特征，下次注册，人脸图像数据会绑定新的参数。绑定的数据是不可逆的，即使在支付过程中被拦截，也不能还原成原始图像。
④目前还有一种生物模板加密的研究方向，被称为“模糊保管箱”。就是由把用户的生物特征作为密码来保护的服务商提供一组密钥，用户在支付时，使用自己的生物特征对这组预先分配的密钥进行解锁，然后传输给服务商进行身份验证。这样一来，网上传输及服务商保存的只是这组密钥，即使被盗取了危害也不大。
　　⑤针对采集设备、活体检测、识别精度、通路加密、服务终端每一个支付环节受到的不同攻击，专家都有有效招数来阻击风险。而每一个招数背后，都是一个深邃、极富挑战性的技术领域。支付安全已经进入了一个新时代。
　　（选自《人民日报》有删改）
1.阅读全文，用简洁的语言概括人脸支付系统为什么是安全可靠的。
2.第③段画线句中的加点词“这”指什么？
3.阅读第④段，为“模糊保管箱”下个定义。（不超过80字）
4.谈谈你对本文标题的理解。
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1.①将人脸扫描与指纹数据相配合，增强识别精度；②通过对生物模板的脱敏和加密，来保护用户的生物特征；③针针对从采集设备到服务终端每一个支付环节的不同攻击，专家都有有效招数来阻击风险。
2.指的是“如果将人脸作为支付密码，万一在支付过程中人脸数据被黑客截走，需要‘挂失’现在的模样。换一张脸才行”的想法。
3.“模糊保管箱”是指用户使用自己的生物特征，对服务商预先分配的一组密钥进行解锁，然后传输给服务商进行身份验证完成支付的一种生物模板加密的保护方式。
4.①点明说明对象——“刷脸”，即人脸支付系统；②仿照“刷卡”的构词方式，把新兴的
人脸识别、支付技术形象生动地称为“刷脸”，设置悬念，新颖有趣，吸引读者阅读。
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扫描下载二维码2分钟看懂“人脸识别”：连亲妈都认不出的脸，刷脸机为啥能认得？5 months ago1收藏分享举报{&debug&:false,&apiRoot&:&&,&paySDK&:&https:\u002F\u002Fpay.zhihu.com\u002Fapi\u002Fjs&,&wechatConfigAPI&:&\u002Fapi\u002Fwechat\u002Fjssdkconfig&,&name&:&production&,&instance&:&column&,&tokens&:{&X-XSRF-TOKEN&:null,&X-UDID&:null,&Authorization&:&oauth c3cef7c66aa9e6a1e3160e20&}}{&database&:{&Post&:{&&:{&isPending&:false,&contributes&:[],&title&:&2分钟看懂“人脸识别”：连亲妈都认不出的脸，刷脸机为啥能认得？&,&author&:&nicepapa&,&content&:&\u003Cp\u003E最近的iphone X发布会\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E把\u003Cb\u003E“人脸识别”\u003C\u002Fb\u003E再一次推向了风口浪尖\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E这个号称能够\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cb\u003E“在100万张脸中认出你的脸”\u003C\u002Fb\u003E的黑科技\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E是一种怎样的神操作？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E机器究竟是如何完成人脸识别的？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E机器其实并不擅长图像识别，比如下面这张图，在我们眼中是一个中年大叔，在机器眼里却不过是一串\u003Cb\u003E由0和1组成的数字\u003C\u002Fb\u003E。 \u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg 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data-original=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-17eee1d62483cdd6ddef_r.jpg\& data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-17eee1d62483cdd6ddef_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E最初的人脸识别，就是通过\u003Cb\u003E提取人脸几何特征\u003C\u002Fb\u003E的方式：机器在图像上找到人脸的位置，描绘出人脸的轮廓，并找到鼻尖、眼角、嘴角等特征。然后\u003Cb\u003E描点连线\u003C\u002Fb\u003E，获得\u003Cb\u003E两眼间距离\u003C\u002Fb\u003E、\u003Cb\u003E鼻子和嘴角连线与水平线所成的角度\u003C\u002Fb\u003E等\u003Cb\u003E特征数据\u003C\u002Fb\u003E。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-ad4206d1fbfcfff16a73_b.jpg\& data-rawwidth=\&1256\& data-rawheight=\&460\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&1256\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-ad4206d1fbfcfff16a73_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='1256'%20height='460'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&1256\& 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data-original=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-df946fe1ea950cb3b5263_r.jpg\& data-actualsrc=\&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002Fv2-df946fe1ea950cb3b5263_b.jpg\&\u003E\u003C\u002Ffigure\u003E\u003Cp\u003E现在，人脸识别已经可以做到不通过描点连线，而是\u003Cb\u003E直接对比两张脸的图像\u003C\u002Fb\u003E，也就是把脸上的每一个点都作为特征点，识别结果的正确率得到了极大的提升。 \u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E为了提高识别率，苹果的人脸识别系统还在全球范围内收集了数据，确保数据库有足够的\u003Cb\u003E地理和种族\u003C\u002Fb\u003E数据集。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cfigure\u003E\u003Cnoscript\u003E\u003Cimg src=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-3fad048cddebda1ff14d92_b.jpg\& data-rawwidth=\&476\& data-rawheight=\&365\& class=\&origin_image zh-lightbox-thumb\& width=\&476\& data-original=\&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-3fad048cddebda1ff14d92_r.jpg\&\u003E\u003C\u002Fnoscript\u003E\u003Cimg src=\&data:image\u002Fsvg+utf8,&svg%20xmlns='http:\u002F\u002Fwww.w3.org\u002FFsvg'%20width='476'%20height='365'&&\u002Fsvg&\& data-rawwidth=\&476\& data-rawheight=\&365\& class=\&origin_image 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