云之峰带你了解刷脸支付产品发展历程!

2020-05-28 09:40

一、人脸识别的基本概念

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,通过使用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术。人脸识别主要可以分为人脸检测、人脸特征提取与人脸匹配三个步骤。其中,人脸检测主要是确定图片或视频中的人脸存在,进而确定人脸的大小、位置等信息;人脸特征提取指的是通过精确定位面部关键区域的位置,进而进行特征点抓取;人脸匹配指的是判断人脸是不是数据库中存在的,然后在数据库中找到匹配度最高的人脸。人脸识别技术的最大特点是能够避免个人信息泄露,并采用非接触(用户不需要和设备直接接触)的方式进行识别。


在人脸识别中,根据人脸的表达模型不同,可以分为二维人脸识别与三维人脸识别。二维人脸识别研究的时间相对较长,方法流程也相对成熟,但是由于二维信息存在深度数据丢失的局限性,无法完整的表达出真实人脸,所以存在识别准确率不高与活体检测准确率不高等问题。三维人脸识别在颜色、纹理、深度等方面的数据信息更丰富,因此无论在识别准确度上还是活体检测准确度上,三维人脸识别都比二维人脸识别更加具有优势。


3D人脸识别技术

目前国内外有很多高校、研究所及商业机构都在从事人脸识别相关的研究工作,如VisionLabs、依图、商汤、旷视与云从等。随着研究的逐步完善,人脸识别技术已经被广泛的应用于公安、考勤、智能门禁、金融与安防等领域。


二、刷脸支付的发展历史与现状

(一)发展历程

刷脸支付主要依赖于人脸识别技术,将人脸识别应用于支付领域起源于芬兰。2013年7月,芬兰创业公司Uniqul推出了第一款基于人脸识别的支付系统。该系统结账时,消费者只需在收银台面对POS机屏幕上的摄像头,系统便会自动拍照,扫描消费者面部,再把图像与数据库中的存储信息进行对比。消费者面部信息同时与支付系统相关联,等到消费者的身份信息显示出来后,只需在触摸显示屏上点击确认,全部交易过程完成。随后,美国、英国与日本等国家也相继推出了各自的刷脸支付系统,如Google的支付应用Hands Free等。

随着人脸识别技术不断完善,国内相关机构也开始进行刷脸支付的技术研发与商用探索,目前呈现出阿里系、腾讯系与银联系三足鼎立的态势,其中阿里系是先行者。


2015年,马云在德国汉诺威展上对刷脸支付技术进行了相关展示。


2017年9月,支付宝在肯德基的概念餐厅KPRO上线刷脸支付,这也是刷脸支付在国内的首次商用试点。


2018年12月,支付宝正式推出“蜻蜓”刷脸支付产品,用户可以在医院、商超、餐厅与品牌零售店等场所进行刷脸支付。


2019年4月,“蜻蜓2.0”发布。“蜻蜓2.0”除了在机身轻巧、刷脸通过率与支付稳定性等方面有一定的提升外,还推出了刷脸即会员的功能。作为商业上的竞争对手,腾讯同样开始加快布局刷脸支付。


2018年,微信刷脸支付系统就开始线下进行推广使用。


2019年3月,微信的刷脸支付设备“青蛙”正式上线,并且也开始在全国进行商户拓展。


2019年8月,微信支付正式发布搭载扫码器、双面屏的“微信青蛙Pro”。


除了上述两家机构,银联看到刷脸支付的业务发展机会后,也开始进行了相关业务的布局。


2017年1月,银联在新加坡金融科技节上展示了基于脸部识别的支付系统Face Pay。


2019年10月,银联联合工商银行、邮储银行与中信银行等60余家机构联合发布“刷脸付”支付产品。


2019年10月底,银联商务发布了其刷脸支付终端“蓝鲸”,实现了银联刷脸支付与微信刷脸支付的终端聚合,用户可以自行选择进入不同的刷脸支付操作环境。


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