“刷脸时代”的到来，在提高我们生活效率的同时，人脸识别也受到了不少关于使用安全的质疑。

　　近期，美国人工智能企业Kneron号称使用3D高精度头模，突破了支付宝和微信的人脸识别系统，完成购物支付程序，甚至还以同样的方式在火车站成功刷脸进站。

　　消息一出，人脸识别再次被推上了风口浪尖。为求证消息准确性，深圳电视台采用一个硅胶制成、造价约10万元的高精度3D头部模型进行实验。

　　测试结果显示，2D门锁与手机2D摄像头能够被秒开，但无法攻破3D刷脸支付系统及手机3D摄像头。

　　测试过程中，自动售卖机的支付宝刷脸支付系统，在识别头模后发起二次验证，要求实验者输入手机联系方式，但结果仍显示失败。

　　值得一提的是，在此次事件中，Kneron破解人脸识别的报道仅有文字流出，并没有更为详细的视频信息出现，其真实性遭到业界质疑。

　　这种质疑也得到中科院自动化研究所研究员王金桥的认同，他认为，讨论人脸识别的安全性需要考虑不同场景对安全的等级需求。如在火车站过闸机时，除了人脸外，用户还需提供实体身份证件进行对比，为此，用户无需为人脸识别的应用场景安全性而担忧。

　　从深圳电视台的实验中也可以看出，在金融支付场景中，人脸识别系统依靠软硬件结合，设置了秘匙、支付限额、手机密码等多道防线，避免人脸伪造带来的安全风险。

　　且高仿线D头模制造需要采集大量的人脸高精度照片及高还原面部肤色、毛孔、毛细血管等细节，造价十分昂贵，更多地会应用于实验室场景中。

　　AI”企业向CPS中安网表示，在互联网时代中，人脸识别技术的安全性只是一个相对的概念，人脸识别的安全与破解更像是一场无休止的攻防战。

　　红外双目摄像头开始在行业中得到大量应用。所谓双目摄像头，即一个摄像头采集可见光图像，一个摄像头采集红外光图像，通过形成的人脸皮肤温度数据来大大缩减被破解的可能性。

　　深度学习结构光算法与3D结构光深度摄像头，3D结构光技术能够利用设备同时获取场景的彩色、红外、深度图片，并对场景中的人脸进行检测分析，形成3D人脸图像，识别精度更高。

　　科技、圣点科技、亚略特等多家深耕生物识别的企业也带来了多款多模态生物识别产品的展示。

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