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刷臉付款算什麼?刷靜脈付款才夠潮

 
現在,越來越多人不帶錢包出門,因為一部手機就能解決支付問題。
從密碼付款、掃碼付款到指紋付款,而蘋果最近在新品發布會上展示的Face ID,更是讓刷臉付款成為熱議話題。

可你有沒有想過,如果在超市付款的時候,既沒帶錢包又沒帶手機呢?
最近,英國一家超市就實現讓用戶動動手指頭完成付款了!

英國超市在全球首先通過靜脈付款

據央視新聞9月20日報導,日前,英國倫敦布魯內爾大學內一家商店開始提供指靜脈識別進行付款。
簡單點說就是,在對手指頭進行相關「設置」之後,就可以動動指頭輕鬆完成付款了。
報導稱,這是全球首家提供這種付款方式的超市。

另據The Telegraph網站報導,在英國公司Sthaler提供的這項指靜脈識別技術中,
通過將手指靜脈的生物信息和銀行卡綁定,即可在支持相關技術的消費場所動動手指完成付款。
Shaler公司表示,目前已有數十名學生參與到這個付款系統的使用當中,
並且預計在11月前,使用這項技術的學生數將會達到三千人。
安全性方面,Sthaler公司表示,指靜脈技術是最安全的生物識別方法。
相較於傳統的指紋識別,指靜脈識別技術有一個顯著特點,就是必須活體且有流動的血液,
因此信息不能被複製或被盜。並且,不會因為手指潮濕或不干淨、破損等情況就無法使用。
此外,Sthaler公司還計劃在夜店、體育館等場所推廣使用這種付款方式。
Sthaler公司認為,指靜脈識別付款方式對消費者來說是更簡單的,
因為不需要帶現金或信用卡,也不需要記住各種密碼,只要用下手指就能完成結算。
據天津日報,靜脈識別技術可追溯至1983年。
當時,柯達公司的約瑟夫·萊斯在研究紅外條形碼技術時,
產生了利用人手背血管紅外成像作為身份識別的想法,發明了最早的手靜脈特徵識別技術。
1987年,約瑟夫·萊斯獲得此項技術的第一個專利,但在安防領域並未引起足夠重視。

生物識別發展「風生水起

根據前瞻產業研究院統計,2007年至2013年六年期間,生物識別技術的全球市場規模年均增速為21.7%。
2015年生物識別技術全球市場規模將達到130億美元,2020年將達到250億美元,5年內年均增速約14%。

 

人臉識別技術應用最為廣泛,使用最便捷

人臉識別系統的研究始於20世紀60年代,80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,
而真正進入初級的應用階段則在90年後期,並且以美國、德國和日本的技術實現為主。
如今,人臉識別技術的應用已經不僅限在商務場所中,它已經以各種智能家居的形式逐步滲透到平常百姓家。
不過,人臉識別系統信息存儲仍是以計算機能識別的語言為主,即數字或特定代碼,安全性便要打折了。
也許,許多女性朋友對人臉識別功能苦不堪言,換個髮型,畫個妝,它便無法識別了。

而此次蘋果公司推出的Face ID具有自主學習能力,能夠記錄你每天面部五官的細微變化,
化妝與否、戴上眼鏡、帽子或留起鬍鬚時都能解鎖!因為你的五官沒有變。

指紋識別技術成熟,但並不適用每一個人

每個指紋都有幾個獨一無二可測量的特徵點,每個特徵點都有大約七個特徵,
人們的十個手指產生最少4900個獨立可測量的特徵。
指紋識別技術通過分析指紋可測量的特徵點,從中抽取特徵值,然後進行認證。
當前,中國第二代身份證便實現了指紋採集,且各大智能手機都紛紛實現了指紋解鎖功能。

與其他生物識別技術相比,指紋識別早已經在消費電子、安防等產業中廣泛應用,
通過時間和實踐的檢驗,技術方面也在不斷的革新。
雖然每個人的指紋識別都是獨一無二的,但並不適用於每一個行業、每一個人。
例如,雙手長期手工作業的人們便會為指紋識別而煩惱,
他們的手指若有絲毫破損或乾濕環境裡、沾有異物則指紋識別功能要失效了。

虹膜識別安全性居於首位

相對於其他生物識別技術而言,虹膜識別誤識率和拒真率已經達到了零機率的識別水平,
而虹膜識別又屬於非接觸式的識別,識別方便高效。
虹膜是每個人特有的,具有不可複制的唯一性,安全等級來說是目前最高的。
但是虹膜識別的應用價格也因其技術難度成正比,相比其他的識別技術,略顯貴態。

聲紋識別成本低廉、獲取便捷

所謂聲紋,是用電聲學儀器顯示的攜帶言語信息的聲波頻譜。
它非常適合遠程身份確認,只需要一個麥克風或電話、手機就可以通過網路實現遠程登錄。
不過,聲紋識別的缺點也十分明顯,對環境的要求非常高,
在嘈雜的環境、混合說話下聲紋不易獲取;
人的聲音也會隨著年齡、身體狀況、年齡、情緒等的影響而變化;
不同的麥克風和信道對識別性能有影響等。

靜脈識別在市場的運用並不高

靜脈識別是通過指靜脈識別儀取得個人手指靜脈分佈圖,將特徵值存儲。
比對時,實時採取靜脈圖,提取特徵值進行匹配,從而對個人進行身份鑑定。
如今的靜脈識別兼具四大特點:高度防偽、簡便易用、快速識別及高度準確。
最為重要的一點是,指靜脈識別的特徵已被國際公認具有唯一性,且和視網膜相當,
在其拒真率(相同結構圖,而被算法識別為不同)低於萬分之一的情況下,
其識假率(不同結構圖,而被算法識別為相同)可低於10萬分之一。
然而,目前靜脈識別功能在市場的運用並不高,而它同樣有著難以規避的缺點。
例如手背靜脈仍可能隨著年齡和生理的變化而發生變化,永久性尚未得到證實;
仍然存在無法成功註冊登記的可能;由於採集方式受自身特點的限制,產品難以小型化;
採集設備有特殊要求,設計相對複雜,製造成本高。
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