2年前的春天,馬雲第一次在漢諾威電子展的大屏上向全世界演示「刷臉支付」技術,引得滿堂喝彩。正當大家期待馬上就能使用之際,「刷臉支付」卻遲遲未能走向商用。

歷時兩年多,終於走向商用

兩年間,新技術和新概念層出不窮,但「刷臉支付」的最新進展仍然時刻牽動著人們的神經。終於,9 月 1 日,支付寶宣佈在肯德基的 KPRO 餐廳上線刷臉支付,正式將「刷臉支付」推向了商用。

首家 KPRO 餐廳位於杭州萬象城,支付寶選擇其作為「刷臉支付」試點,也體現了二者在用戶體驗上的共同追求。

「刷臉吃飯」的具體步驟如下:

刷臉支付流程

● 在自助點餐機上選好餐,進入支付頁面;

● 選擇「支付寶刷臉付」,然後進行人臉識別,大約需要1-2秒;

● 再輸入與帳號綁定的手機號,確認後即可支付。支付過程不到 10 秒。

已經進行支付寶實名認證的用戶,首次使用「刷臉支付」時,可以直接在支付寶APP上開通該項功能;未進行實名認證的用戶則還需要進行人臉驗證,建立人臉庫信息。

目前,支付寶的「刷臉支付」功能已經能夠應對「多人+濃妝+換髮型」的複雜場景。

據相關負責人介紹,人臉識別系統對於操作者的站立位置和距離並沒有具體要求,消費者站在點餐機前點餐時,正常情況下都能正確識別。

換髮型(戴假髮)可以準確識別

濃妝也可準確識別

多人+濃妝+換髮型

當有多人出現在鏡頭中時,系統會對臉部圖像的面積進行計算,默認面積最大者為支付對象。選定對象後,系統會將其圈出來。如果圈出來的不是操作者,還可以讓系統進行再次識別。

人臉識別從線上到線下,要突破幾大難點

支付寶方面介紹,與此前推出的「刷臉登錄」相比,「刷臉支付」難度更大。

一方面,「支付」比「登錄」離資金更近,安全性要求更高。另一方面,刷臉支付是在線下公共設備和開放環境下進行,真實場景複雜多變:白天和晚上的光線不同、不同人群面對攝像頭的角度和姿勢各異,識別難度更高。因此此前行業裡多是在特定場景下內測,未能商用。

李子青表示,刷臉支付對安全性和便捷性有著極高的要求,如何同時滿足這兩個要求,需要解決一系列技術和產品難題。

智能算法優化

支付寶之所以能率先推出刷臉支付,一是基於其多年來人臉識別技術的積累(支付寶是最早實現刷臉登錄的金融級 App);同時其技術團隊也為刷臉支付商用做了很多獨創的優化。通過軟硬體的結合,智能算法與風控體系綜合保證金融級準確性和安全性。

活體檢測

支付寶在肯德基 KPro 的點餐機上配備了 3D 紅外深度攝像頭,在進行人臉識別前,會通過軟硬件結合的方法進行活體檢測,來判斷採集到的人臉是否是照片、視頻或者軟件模擬生成的,能有效避免各種人臉偽造帶來的身份冒用情況。

手機號校驗

此外,在進行人臉識別後,還需要輸入與賬號綁定的手機號進行校驗,進一步提高了安全性。同時,支付寶還會通過各種安全風控策略確保賬戶安全。比如刷臉支付功能需要用戶進行開通操作,開通之後才能進行支付,用戶也可以隨時關閉。而即便出現帳戶被冒用的極小概率事件,支付寶也會通過保險公司全額賠付。

京東人臉支付,搶先一步

無獨有偶,支付寶上線「刷臉支付」的前一天,京東在上海寶地京東之家、深圳沃爾瑪京東之家,北京昌平永旺京東之家,北京通州萬達京東之家等 4 家線下零售店開展「刷臉支付」功能內部測試的消息也傳遍了互聯網。

京東之家的「刷臉支付」技術,是京東風控研發部基於 AI、深度學習、人臉識別技術,創建的內部品牌。京東超腦的人臉識別技術算法識別準確率已經達到了 99.9% ,用戶和商戶均可自由申請開通京東刷臉支付。

用戶使用「刷臉支付」前,需要先通過京東 APP 或京東金融 APP 掃瞄店內二維碼,完成實名認證並上傳正面照後,就可開通京東支付中的「刷臉付」。據瞭解,目前京東的刷臉支付還在內測階段,尚沒有開放給所有用戶使用。

與支付寶相同的是,京東之家的「刷臉支付」也需要輸入手機進行輔助認證,不同的是,後者只需要輸入手機號的後四位。

手機號輔助驗證,縮小 N 值

支付寶相關負責人表示,手機號輔助驗證主要有兩方面的考慮:一是幫用戶確定支付意願,二是增加安全性。至於為什麼選擇完整手機號而不是手機號後四位,主要是考慮到「有些用戶記後四位還要反應一下,而十一位直接就輸了」。

不過有業內人士表示,支付寶的「刷臉支付」實際上是通過電話號碼將 1:N 的人臉識別問題轉換成了 1:1 的人臉識別問題

一位京東內部員工表示:「手機號+人臉識別和刷臉登錄時的 1:1 識別沒太大區別,不過是先做 1:N(識別)再做 1:1(識別)。僅輸入手機號後四位,本質上還是 1:N 識別,只不過是通過手機號後四位將 N 的範圍縮小罷了。如果有 1 億用戶,通過手機號後四位可以把N減小到1萬。當然,由於喜好問題,應該有個好幾萬的 N,再通過地獄權重,基本可以得到一個比較好的結果。」

據雷鋒網瞭解,在 1:N 的人臉識別場景中,當人臉庫規模達到 3000 人以上時,對人臉識別算法的識別精度將是一個極大的考驗,而且人臉庫規模越大,難度越大。

業內部分人臉識別供應商宣稱自己的人臉識別庫容能做到上百萬,實際針對的是 1:1 人臉識別,即可以做到從百萬人臉庫數據中,先通過身份證、社保卡或者特定賬號從服務器後台提取指定的人臉信息,將此人臉信息與當前人臉信息比對,判讀「他」是否與該身份證、社保卡或者特定賬號的人臉信息匹配,而不是從百萬人的數據庫裡純刷臉識別出「他」是誰。

1:N 人臉識別的準確率還要加上先決條件——Top N。因為人臉識別的輸出結果是「相似度」,也就是識別的是一張人臉和另一張人臉的相似程度,而不是「絕對值」。在公安的被動查詢場景中,只要 TOP20、TOP50 中有一個比較好的準確率就可以了,實現起來相對容易。而在支付場景中,要實時分析這個人到底是不是帳戶的主人,就要求 TOP1 有很高的準確率。

提高識別準確率主要有兩種途徑,一是從理論的角度,不斷提升算法;二是從產品和工程的角度,儘量在不打擾用戶的情況下縮小 N 值。由於「刷臉支付」的誤差率要控制在十萬分之一甚至百萬分之一以下才有商用價值,前者的可行性較低。支付寶和京東採取的都是後一種做法,更多是屬於產品策略上的創新

當前階段,人工智能落地很大程度上取決於業務和方案,也就是所謂的場景,支付寶和京東的「刷臉支付」便是極佳的範例。正如一位業內人士所說,「光靠算法突破來落地,也許人家都商業化成功了,你還等」。產品策略上的創新和突破同樣值得肯定,因為「好的產品用戶也感覺不到 trick,用起來很自然」。


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馬雲也開了一家無人超市:「我們的方式比 Amazon 更省錢啦,他們茶葉蛋要賣三千才會回本!」

(本文經 雷鋒網 授權轉載 ,並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題,原文標題為 〈京東、支付寶先後推出刷臉支付,背後有何玄機?〉。)