我們看到人臉識別這種以往在科幻電影中看到的高科技身份識別、認證方式，正逐步走進我們的日常生活。人臉識別是利用計算機圖像分析、模型理論、人工智能及模式識別技術，從復雜的圖像場景中檢測、檢出特征人像信息，并進行匹配識別的智能分析過程。人臉識別主要包括三個關鍵步驟：首先是人臉檢測，從輸入的圖像中檢測并提取人臉信息;其次是通過一些數字來表征人臉信息，常用的表征方法有包括眼睛、鼻子和嘴等面部特征之間的幾何關系的幾何特征，以及人臉圖像的灰度信息特征;后是將待識別人臉所提取的特征與數據庫中的人臉特征進行匹配，判斷是否為同一個人。近幾年來，隨著人臉識別技術研究應用的深入，人臉識別的應用場景正不斷延伸，考勤簽到、移動支付、社保生存狀態驗證、實名認證、公共安全等各個領域，或將全面迎來刷臉新時代。
考勤
將人臉識別應用于學校、企事業單位考勤中，個人必須親自出現在“人臉考勤機”前才能進行簽到，讓同學代答道、讓同事代打卡的行為在人臉識別技術面前將無法立足，對拖沓懶散之風將起到良好的整治作用，并可有效改善機構的管理秩序。
社保生存狀態驗證
參加基本養老保險的企業離退休人員及領取救濟費的供養直系親屬(以下簡稱“認證對象”)，每年都要去社會保險經辦機構提交生存證明材料等一系列資料進行資格認證，不僅手續繁瑣、排隊擁擠，還要飽受舟車勞頓之苦。此外，養老保險金被冒領的問題日益嚴重，而且呈現了冒領數額大、冒領時間長和仿效蔓延性等特點。據公開報道我國每年約1億元的社保基金被人冒領，冒領人數高達7、8萬人。傳統的社保生存驗證方式逐漸無法滿足我國社會保險事業的發展。在社保領域，應用人臉識別技術進行社保生存狀態驗證，可支持社保對象通過手、電腦等設備進行遠程社保認證，為社保對象領取社保基金提供便利，并可以有效解決社保生存狀態評估、認證難題。人臉識別中的活體檢測技術，可以有效避免人員使用照片進行冒認的可能性。利用人臉識別技術進行遠程社保生存狀態驗證，可支持靈活增加社保生存認證頻率，以確保社保基金能夠合理地發放，杜絕養老金被非法領取的現象。
移動支付
隨著電子商務、電信網絡升級，移動支付在過去三年內快速發展，交易規模破萬億，在各家電商的交易占比也快速提升，逐漸成為人們日常支付的重要手段。在現有的移動支付中，商家要求用戶設置了登錄密碼、支付密碼等雙重密碼以確保支付安全。但這種做法不僅給用戶記憶造成了困難，而且嚴重影響了用戶使用體驗。在移動支付領域，將人臉信息作為支付密碼使用時，用戶無需再手動輸入各種密碼，只需要打開手或電腦的攝像頭，對著自己的正臉進行拍攝即可完成支付。人臉密碼“隨身攜帶”，無需記憶，安全，在支付時刷臉即可進行人臉驗證，*提升支付體驗。
實名認證
今年央視在3.15重點報道了利用他人身份信息辦理銀卡、電卡實施電活動，以身份為介質的實名認證方式的安全性讓人擔憂。目前，運營商、銀行在給用戶開戶時，為防止身份信息被冒用，一項主要驗證方法是依靠工作人員的肉眼辨識身份信息進行核實，而肉眼“誤判”的可能性就導致了冒用他人身份進行業務辦理的情況。被冒用的賬戶除了面臨自身信用和財產等方面的損失外，還有可能被陷入網絡、非法經營等違法*為中，嚴重侵犯了用戶利益。同時，這對運營商、銀行等企業也造成了很大的困擾和損失。
在運營商、銀行等領域，應用人臉識別技術現場采集人臉信息，并與身份照片信息進行比對，為身份驗證和實名認證提供輔助決策，可有效降低肉眼誤判的可能性，從而有效抵制冒用身份進行違法*活動。近幾年，科大訊飛圍繞人臉識別應用展開了持續的前瞻研究和研發投入，融合了香港中文大學湯曉鷗團隊成果的訊飛人臉識別系統，其Deep ID人臉識別技術的準確率高達99.5%，比肉眼更準確，超過美國FBI、Facebook名列。刷臉，一方面是科技美好生活的有益創新，一方面是信息時代全民信息安全的新增保障。不管出于哪方面考慮，都是值得我們期待的一件好事!
