近日国外媒体报道称，谷歌打算将面部识别技术应用到支付服务AndroidPay中。据悉，1.22版AndroidPay的安装包中发现了一项名为VisualID的功能，该功能是在顾客进入商店时确认其身份的一种方式，而且安全性很高。面部识别是比较常见的一种生物识别技术应用。看来，国内外企业都在押注生物识别技术在金融领域的应用。提到Fintech，我们常常想到大数据、云计算、区块链等等，实际上生物识别也是一种重要的Fintech应用。生物识别包括哪些具体的领域，有哪些应用场景，哪些识别技术应用更多，各种具体应用相比之下哪个更具推广潜力？在近日的虎嗅上道沙龙生物识别技术专场上，来自中科院、中科虹霸、蚂蚁金服、旷视科技等科研机构、科技公司的技术、风控大牛就以上问题进行了探讨。生物识别技术大家庭都包括哪些？人脸识别、指纹识别、虹膜识别……这些想必大家都听说过。他们都是生物识别技术的具体门类。那么生物识别都包括哪些门类？蚂蚁金服集团副总裁陆杰讯介绍，蚂蚁金服在这个领域的定位是生物识别，人脸识别是生物识别的一种。人体有丰富的特征，可以用来训练机器的算法，让机器来精准识别。除了人脸识别，还有指纹识别、眼纹识别、手掌识别、耳廓识别、虹膜识别、表情识别、掌纹识别、声纹识别、步态识别、笔迹识别、视网膜识别等等。身体上的很多生物信息都可以用来识别，通过技术、传感器等等方法，识别方式可能有上千种，目前业界正在开发的也就两三百种，还很有限。多种生物识别方式，如果只用一种，都有可能被攻破。攻击的方式可能是用户远程用照片或面具来替代真人的验证，可能是指纹的仿制，也可能是3D成像。将多种识别方式叠加起来，攻击成本会急剧上升，从而带来安全性上升。因此可以通过叠加识别方式的方式来增加攻击的成本。以后还会出现新的攻击方式。需要在持续的场景中锻炼防攻击的能力。目前生物识别技术就是通过各种生物样本库来试验各种模型算法，磨炼防攻击的能力，是一个正向循环的过程。样本越丰富，模型精准度就会越高。因此在生物识别技术发展过程中，各样的样本都要有。人脸、指纹、虹膜是目前比较成熟的识别方式专家普遍认为，人脸、指纹、虹膜是目前比较成熟且常用的识别方式，技术相对成熟，应用场景也比较丰富。在人脸识别方面，中科院自动化研究所雷震博士表示，人脸识别的应用模式包括两种，第一是1比1人脸验证，将人脸图像与图片库中的图像进行比对，是目前比较成功的应用，精准度已经很高；二是1比N人脸搜索，从N张照片中查找出相符的一张，目前出错概率相对更大一些。人脸识别的流程分为三个步骤：首先是人脸检测，找到位置；其后对关键点进行定位，在对图像中的人脸进行旋转、调正，与数据库进行比对，从而完成识别。目前已经有很多应用场景。从采集方式、采集对象状态、比对方式、安全要求、监管要求5个方面来分类，具体的应用场景可以达到几十种。目前比较成熟的人脸识别应用包括社保的远程人脸验证、人民银行征信中心自助查询、部委多种证件查重、海关水客的动态人脸监控等。当前人脸识别技术还面临一些挑战，从外界环境与条件来看，用户在进行人脸识别过程中的姿态、光照、遮挡、图片清晰度等都会影响到效果；从人自身的变化看，从小到老，会发生变化，识别变化比较困难。另外对于双胞胎也很难识别。下一步人脸识别技术需要提升应对攻击和复杂环境的能力，动态监控的精准度需要提升；另外还需要提升运行速度，增进用户体验，不能让正在进行识别的用户等太久。除了人脸识别，虹膜识别也在被业界
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