“但‘蜻蜓’的3D結(jié)構(gòu)光識別，在提高安全性的同時，也對設(shè)備有了更高的要求，相比于支付碼和2D人臉識別，商家需要投入的成本更高，需要承擔(dān)的風(fēng)險更大?！睆埳倏f。

　　對此，也有業(yè)內(nèi)專家指出，不可否認(rèn)，與移動支付相比，刷臉支付的效率更高、安全性更強。截至2018年下半年，刷臉支付在肯德基、商超、藥店等線下零售場景出現(xiàn)，全國上百個城市已開始試用刷臉支付。但與移動支付商家投入成本低、風(fēng)險小相比，刷臉支付商家需要購入設(shè)備、系統(tǒng)改造等，商家不一定愿意。

　　刷臉支付比手機支付更安全

　　“刷臉支付比密碼支付更安全更便捷，隨著門檻的進一步降低，刷臉支付或在未來3年內(nèi)呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長。”中國財政科學(xué)研究院應(yīng)用經(jīng)濟學(xué)博士后盤和林說。

　　刷臉支付時代真的要到來了嗎？其走向普及還有哪些問題需要破解？張少奎指出，與指紋、虹膜等生物特征比起來，人臉相對缺乏私密性，如果要在金融領(lǐng)域被應(yīng)用的話，最難克服也是必須克服的一點就是要有很強的鑒偽能力。

　　“這些問題會導(dǎo)致人們對于金融安全產(chǎn)生疑慮，所以目前刷臉支付還只是被應(yīng)用于低風(fēng)險領(lǐng)域，在高風(fēng)險領(lǐng)域尚未鋪開?！睆埳倏f。

　　未來要走向大規(guī)模應(yīng)用，張少奎建議，要加強防偽攻擊檢測技術(shù)的保障。不同的攻擊手段，比如翻拍屏幕、翻拍照片、視頻，會有不同的介質(zhì)，所有這些介質(zhì)都試圖去模仿活人，但都只是模仿了其中的一部分。通過深度學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型提高活體檢測、防偽抗攻擊的準(zhǔn)確率尤為重要。

　　張少奎介紹，目前主流的防偽技術(shù)是活體檢測技術(shù)，按是否需要人員配合，又分為兩類：靜默式活體檢測，即通過單目、雙目探測方式，無需被檢測人員配合即可判斷是否為真人；交互式活體檢測，通過單目、雙目探測方式，需要檢測人員配合，按照軟件提示做出指定動作，通過算法評估用戶動作與軟件指定動作是否一致，判斷是否為真人。

　　再就是表情識別，通過把人臉分為多個關(guān)鍵區(qū)域，根據(jù)面部關(guān)鍵點的跟蹤定位，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，辨識、分析面部動作組合，表情類型模式計算等，進行最終表情動作的精準(zhǔn)識別。目前精細(xì)區(qū)分情緒種類，識別可達50+種微表情，如開心、悲傷、恐懼、憤怒、欽佩、羞愧等。

　　“同時，還要注重建立信息安全監(jiān)管機制。”張少奎說，對用戶的隱私資料進行安全加密，對相關(guān)從業(yè)人員的思想建設(shè)予以重視；此外，要將選擇權(quán)交給用戶，對心理上不接受“刷臉”支付的用戶不強求，對愿意“刷臉”但有心理包袱的用戶，可以考慮“組合驗證”方式，提升支付安全等級。