P2P贷款平台以后得刷脸你怕不怕
对着摄像头拍照，然后软件测试出你的“颜值岁数”，前段时间，微软推出的一款APP“How-old.net”在朋友圈热传。据悉，“How-old.net”在应用上引进图像识别API和人脸识别API技术。该两项技术是人脸识别支付的必要支撑。最近，由清华大学与梓昆科技主导联发的全球首台具有人脸识别功能的ATM机在公开场合展示，P2P贷款平台“刷脸时代”即将来临。
人脸识别备受互联网金融所青睐
人脸识别是今年互联网金融的一个大热门应用。今年1月，国务院总理李克强在广东深圳考察国内首家互联网银行微众银行时，该银行展示了其通过人脸识别技术和大数据信用评级发放贷款的基础设施。
据了解，目前国内的平安银行、招商银行、光大银行和民生银行已经相继引入人脸识别支付系统，马云在3月份的德国汉诺威消费电子通信博览会也对扫脸技术作了相应演示。腾讯团队更透露，公司下属的研发团队，已于2014年在世界权威人脸检测评测集FDDB上达到世界一线水平，人脸识别LFW数据集准确率超过了99.5%，对于身份证照片准确率甚至超过了99.9%。
刷脸付款有望走进日常生活
易观分析负责安全应用的分析师认为，随着信息安全越来越受到重视，人脸取代传统密码正成为一种不可阻挡的新趋势，“刷脸”时代，人脸就是“偷不走”的密码。从发展趋势上看，准确率和稳定性的提高，人脸识别技术将突破在反恐安全、调查取证、刑事侦查等军用和警用领域，并在视频监控、金融系统得到更广泛的应用。不久的未来，在机场、地铁、汽车站和火车站也将会用上“人脸识别系统”。
双胞胎也难“冒刷”！
从生理角度看，人脸识别技术通过测量用户整个面部的生理结构，进行比对和识别。当用户在化妆、面部老化、身材胖瘦变化或划伤等面部比例无重大变化的情形下，识别精准度不会受到影响。
如何提高P2P贷款平台的使用安全，业内技术人员认为，人脸识别技术是基于活体检测，一般都会要求使用者做出“摇头、眨眼、张嘴”的连贯动作，正是为了防止人脸照片或者视频蒙混过关，即使是双胞胎，其动态表情相似率也不高。而在面部识别过程中，后台系统将对相似度进行打分，面部检测有一个标准相似度，当相似度超过这个数值就会被认为是同一个人。
有专家认为，误接受率和误拒绝率是考量人脸识别技术准确度的两大指标，为了控制误测率，平安普惠在后台进行人工复核校验，经过大量的案例，证明识别系统有自我学习和自我改进的机制。
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