戴口罩也能刷脸支付?黑科技破人脸识别难题

疫情给刷脸支付行业造成重大打击的同时,也会为其提供新的机遇。AI黑科技解决了戴口罩用户的人脸识别痛点,未来用户或将也能戴口罩刷脸支付了。

撰文 | 张浩东、陈大柴

出品 | 支付百科

疫情持续发酵,戴口罩成为了全民标配,与此同时,口罩的使用也带来了诸多不便之处,尤其是在手机解锁、支付、打卡、车站检票等需要人脸识别做支持的场景中。

戴口罩无法精准识别人脸目前是各刷脸场景中的一大痛点,刷脸支付也因此受到了极大的冲击,刷脸支付代理商普遍反映交易流水出现断崖式下跌。

近日,南京一家公司推出AI黑科技,戴口罩也能精准进行人脸识别,这能否成为拯救刷脸支付的一根救命稻草?

口罩难题能否突破

在抗击疫情的关键时期,人脸识别技术被应用在多个领域。无论是在无人商店购物,还是智慧门禁出入中,都可以看到人脸识别的具体使用场景。

据「支付百科」了解,南京甄视智能科技有限公司开发的一套防疫智能系统,可以对进出小区居民进行自动人脸识别,即使居民戴了口罩,也能做到无障碍识别。

以前的AI人脸识别,主要是针对全脸进行扫描,现在我们对局部识别进行深入的研究,加强了对眼睛、眉毛等重点区域的识别。此技术解决了用户在佩戴口罩下无法使用人脸识别的问题。

目前,这一技术还未应用在刷脸支付,刷脸支付因此次疫情受到了致命一击。当人们佩戴口罩后,将无法使用刷脸支付,刷脸设备也无法对用户正确的进行人脸识别,刷脸支付这种新兴交易方式瞬间失去了用户群体。

考虑到疫情管控对实体商户的影响,以及用户佩戴口罩的心理防范机制,很多刷脸支付代理商更是暂停了现阶段的刷脸支付业务。

根据目前的刷脸支付机制,无论是使用支付宝的蜻蜓还是微信支付的青蛙,都难以在用户佩戴口罩的情况下完成整个支付过程。微信曾公布信息,微信刷脸支付使用安全等级最高的3D活体检测技术:综合使用3D、红外、RGB等多模态信息,可以有效抵御视频、纸片、面具等攻击。

连3D打印模型都无法骗过支付宝微信的人脸识别系统,佩戴口罩后的用户遮挡了大部分面部,这想通过支付宝微信的人脸识别更加困难,从某种层面上来看,这提高了支付的安全性,却也给目前刷脸支付的使用造成阻碍。

此次疫情影响颇广,可以预见之后的社会公共卫生体系将得到全面提升,即便疫情结束后部分人群仍会养成戴口罩的习惯,如果未来刷脸支付能采用更精准的对眼睛、眉毛等重点区域的识别,刷脸支付也许会成为许多用户的首选。

刷脸支付不会被打趴

在这次疫情中,刷脸支付相比POS、NFC、扫码支付来说,确实深受打击。尤其是那些靠贷款买机具和垫资铺设的刷脸支付代理商,忍受的不只是交易返佣中断,还有压身的大额债务。

一位在郑州做刷脸支付的代理商对「支付百科」透露,他在去年年底参加了一个刷脸支付招商大会,了解到刷脸支付可能是未来支付的风口。再三犹豫后,他刷光了信用卡,找到几个网贷口子,凑了十万块钱,交了代理费后,又购置了几十台机具。原本想着靠春节旺季,加劲地推,多拿一些餐饮商户资源,最终事与愿违。

现在他只能望着一箱箱机具发呆。为了偿还贷款,他找朋友相助,朋友告诉他不少支付从业者目前都在搞“副业”充饥,而这个副业便是数字货币和抖音营销。于是他现在一头扎进这两个领域,逢人就拼命地让对方注册,以求在裂变模式中拿到分成。

科技创新的过程中必然要面对各种挑战。刷脸支付作为新支付革命,从正式推出至今,仅有短短两年左右时间。虽然受到包括疫情在内的各类情况冲击,依然保持较强的生命力和发展势头。

在刷脸支付产业链条上,以旷视科技为代表的人脸识别软件商、算法供应商,以华捷艾米、奥比中光、商米为代表的刷脸支付硬件商,在阿里、腾讯等互联网巨头资本加持下,不断推进刷脸支付技术取得新进步。

去年以来,支付宝、微信支付、中国银联先后进军刷脸支付市场,掀起刷脸支付三国杀时代。支付宝的蜻蜓、微信支付的青蛙、中国银联的刷脸付和银联商务的全民付蓝鲸,合力将2019年的刷脸支付推向高潮,刷脸支付的商户和用户规模取得突破。从支付市场角度来看,2019年可以定义为刷脸支付元年。

刷脸支付得到越来越多的第三方支付机构和从业者认可,同时基于刷脸支付商用推广过程中遇到的三方成本分担问题,也逐渐纳入监管、支付机构和代理商等各方的市场策略议程中。

人脸识别的线下受理环境构建并非只靠个人身份验证场景,还包括智慧城市的物联网业务和供应链的物联网业务。亿欧智库《2019计算机视觉人脸识别市场研究报告》显示,2018年中国计算机视觉人脸识别市场规模为151.7亿元,预计2021年将达530亿元,年均复合增长率53%,市场规模增长迅速。

伴随线下人脸识别受理环境的完善,刷脸支付在餐饮、零售、医疗等场景的数字化改造过程中扮演着越来越重要的角色,这也决定了刷脸支付会成为主流支付方式之一。

疫情或许只是刷脸支付上升道路上的一个插曲。人脸识别技术服务商,借助疫情机遇,积极研发提高人脸识别率的技术,恰恰说明了刷脸支付将会在支付史的时间轴上变得更强。

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