活久見！“靠臉吃飯，刷臉買單”在2017年已然成為現(xiàn)實(shí)——蘇寧的無人商店于8月上線，用戶刷臉完成支付；9月1日，支付寶在肯德基的KPRO餐廳上線刷臉支付……
刷臉支付背后的核心技術(shù)是人臉識(shí)別。其實(shí)，早在刷臉支付出現(xiàn)之前，人臉識(shí)別已經(jīng)被應(yīng)用于很多場(chǎng)合，比如單位的刷臉考勤、機(jī)場(chǎng)火車站安檢、自助打印人行征信報(bào)告時(shí)的身份認(rèn)證，等等。
當(dāng)然，在刷臉成為一種支付方式之前，是不會(huì)有人像間諜片里的間諜那樣費(fèi)勁千辛萬苦竊取一個(gè)普通人的人臉圖像的，畢竟，幫你免費(fèi)考勤打卡的事情，騙子是不會(huì)干的。
但出現(xiàn)了刷臉支付之后就不一樣了，有了你的人臉圖像，騙子就有可能用你的資金賬戶肆意消費(fèi)。有了利益驅(qū)動(dòng)，騙子們自然趨之若鶩，目前市面上已經(jīng)出現(xiàn)了能騙過面部識(shí)別的人臉面具。
那么，盜臉欺詐的常見手段以及人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)對(duì)措施有哪些呢？下文將一一介紹。
首先，我們來了解下騙子會(huì)采用哪些手段來盜刷你的臉，以做到防范于未然。
具體來說，騙子的盜刷手段，主要有三種：
（1）照片。最容易想到也是最容易實(shí)現(xiàn)的盜刷方式是采用靜態(tài)照片，愛自拍的你在微信、QQ、微博、人人網(wǎng)等社交工具上一定留下了不少自己的照片吧。騙子可以戴上拷貝你的照片做的2D面具，在眼睛的位置開孔實(shí)現(xiàn)眨眼等動(dòng)作，來達(dá)到盜刷的目的。
?。?）3D面具/頭套。3D打印技術(shù)成熟后，騙子可以打印高清的3D面具進(jìn)行欺詐（參見下圖）。相對(duì)于照片和視頻，戴上3D面具可以應(yīng)對(duì)基于景深的檢測(cè)算法，也可以配合系統(tǒng)指令做出相應(yīng)的動(dòng)作，因此這種欺詐手段更具威脅性。
看上去，盜刷人臉并不是那么難吧。我們普通人，該如何防范盜刷人臉的行為發(fā)生呢？
作為用戶，最重要的是要保護(hù)好自己的個(gè)人信息，比如照片、視頻不要輕易放到網(wǎng)上或發(fā)給陌生人。
當(dāng)然，現(xiàn)在的美顏軟件也在一定程度上保護(hù)了大家的隱私。試想一下，朋友圈里一張連親媽都認(rèn)不出來的美顏照片，怎么可能和身份證照片匹配得上呢？
而在介紹人臉識(shí)別反欺詐方式之前，讓我們先了解一下典型人臉識(shí)別系統(tǒng)的幾個(gè)關(guān)鍵步驟（參見下圖）。
具體介紹如下：
人臉檢測(cè)：從圖像（視頻幀）中定位人臉?biāo)诘膮^(qū)域
人臉配準(zhǔn)：對(duì)人臉姿態(tài)進(jìn)行矯正
活體檢測(cè)：判斷人臉的真?zhèn)?，這是反欺詐的關(guān)鍵步驟
人臉識(shí)別：將新捕獲的人臉圖像和數(shù)據(jù)中已知身份的人臉圖像進(jìn)行比較，識(shí)別來者身份
在這里，有必要解析下反欺詐的關(guān)鍵步驟——活體檢測(cè)的幾種常見算法：
1、基于動(dòng)作指令的欺詐檢測(cè)
目前很多移動(dòng)端APP做實(shí)名認(rèn)證時(shí)，需要用戶配合指令完成眨眼、搖頭、點(diǎn)頭、張嘴等組合動(dòng)作，這樣可以在很大程度上規(guī)避采用靜態(tài)照片的攻擊。但大多數(shù)APP中的要求動(dòng)作都是固定的，通過事先制作的視頻完成欺詐也是有可能的。因此，一些人臉識(shí)別廠商進(jìn)一步采用讓用戶讀隨機(jī)數(shù)字再配合嘴唇特征點(diǎn)檢測(cè)算法實(shí)現(xiàn)欺詐攔截。
2、基于微表情的欺詐檢測(cè)
通過檢測(cè)一段時(shí)間內(nèi)用戶是否存在細(xì)微的表情變化來判斷真?zhèn)稳四槪魶]有發(fā)生微表情變化就認(rèn)為是假臉。這種方法對(duì)用戶的配合度要求較低，主要用于對(duì)靜態(tài)照片的反欺詐。
3、基于圖像紋理的欺詐檢測(cè)
經(jīng)過二次采集或打印的圖像與真實(shí)人臉在紋理細(xì)節(jié)上存在一定差異，比如局部光照和圖像質(zhì)量的區(qū)別。因此，可以對(duì)人臉圖像進(jìn)行特征提取，獲得可用于區(qū)分真假人臉的特征，再作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入來判別真假人臉。
目前學(xué)術(shù)界針對(duì)人臉識(shí)別的反欺詐方法還有很多，這里就不一一介紹了。隨著人臉支付工具的逐漸推廣，人臉反欺詐技術(shù)也越發(fā)重要。值得一提的是，單一的人臉反欺詐方法都會(huì)存在局限性，無法做到面面俱到，因此可以融合多種方法來提升反欺詐的識(shí)別率，并在特定場(chǎng)景結(jié)合其他生物特征密碼（比如聲紋）來進(jìn)一步提升支付的安全性。
