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！
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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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