人脸识别门禁与刷脸支付有哪些区别？

2021年央视3.15晚会曝光了科勒卫浴公司多家连锁门店，运用人脸识别技术，在顾客毫不知情的情况下，抓拍顾客人脸信息进行精准化营销。此报道一出，在社会上引起了轩然大波，使得有些小区业主，不敢再使用人脸识别门禁系统，纷纷向物业提出要求，希望回到“刷卡时代”。因为好多业主在手机上开通了“刷脸支付”，担心门禁系统会盗取个人信息，从而为自己带来金融风险。

那么，小区人脸识别门禁到底安不安全呢？对业主使用存在金融风险吗？让我们来看一下有脸识别在不同场景下应用的技术实现方式就一目了然了。

随着人脸识别技术的进一步成熟以及社会认同感的提高，人脸识别在各个领域中的应用逐渐成为刚需。随着近两年的深入探索，人脸识别算法攻破了技术和安全上的重重难关，人脸识别设备的应用场景从起初的门禁安防、访客考勤和身份核验等简单的应用，一直延伸到移动支付、教育金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、医疗及众多企事业单位等领域。其中刷脸支付在今年显得特别火热！同样作为人脸识别设备，为什么有些只能用于门禁考勤、有些可作为刷脸支付呢？

不同的人脸识别硬件设备和采用不同的人脸算法，决定着它的行业用途！

一般来说，对身份验证不太严格的人脸识别终端设备所使用的大多数为2D人脸识别，如社区、学校、公司的门禁考勤等；而对于身份验证比较严格的则采用3D识别，主要应用3D结构光、TOF等人脸摄像头，测定眼间距，鼻子高低等立体人脸信息，如金融业务、移动支付等。

在实际应用中，我们要解决验证用户是否为真实活体本人操作，可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。从实现方式上可以采用RGB单目活体检测、IR活体检测以及采用深度信息的活体检测，每种技术方式对应的应用场景也会有所差异。

接下来我们来了解3种人脸识别算法方案：1:1模式、1:N模式和M:N模式。

1:1模式——主要应用于一对一的身份识别场景，例如刷脸支付、酒店入住、考试身份核验、人证对比等。用户站在人脸识别终端前，过程中要站着不动几秒（静态识别），再通过人脸识别摄像头进行身份校验，以此证明“你是你”。因为刷脸支付、酒店入住登记、考试身份核验、人证对比这些需要实名制的应用场景，搞错一个人都可能带来风险，一般要求识别准确度要达到99%以上，以保障身份精准对应。

1:N模式——主要应用于一对多的人脸识别场景，是从N张人脸中找出要找的人，以此找出“你是谁”。刷脸门禁考勤，同样是通过人脸识别设备，从人脸数据库中自主查找，判定你是否为本人，才能开门放行。又例如公安部门要从人流密集的地方找出记录在数据库的逃犯，需要通过从人脸数据库的大量信息中筛选出匹配的人。这类模式比较考验人像数据库的容量大小，准确率会比1:1模式要稍低5%-10%。

M:N模式——这里M可以理解为一个数据库。M:N模式多应用在一些人流量大、需要保障公共安全的地方。如火车站、演唱会、大型体育赛事中，进行这类人脸识别时，通常被识别的主体不会停留在一处，而且处于运动状态（如火车高铁站行色匆匆的旅客），属于动态识别，容易受侧脸、光线、距离等影响准确度，准确度是三种模式中最低。面对数据量大的人脸识别场景，可能还需要经过人脸识别终端进行边缘计算，减轻数据库后台的负担。

综上，根据应用场景的不同，所采用的人脸识别算法方案是不同的。作为一家专注于智慧社区、智慧校园、智慧景区等人脸识别门禁应用与研发的专业化公司，慧识智能系统公司在为广大用户提供科技便利的同时，始终坚持保护用户隐私和利益、决不越界开展业务。我们的人脸识别技术是在企业管理上的应用，而不是在金融领域的应用。