继指纹识别之后，面部识别正逐渐成为主流的安全解锁技术，其对于人们的日常生活影响也越来越深远。

如今，面部识别技术早已从最初智能手机解锁备选方案之一，发展到交通枢纽站安检、银行开户、移动支付、上班打卡等各个使用场景。

但是，一则最新的报道将这项新技术再次推向了舆论中心。有外媒在近期报道称，一家名为Kneron的美国AI公司使用高质量的3D面具在世界各地成功骗过了人脸识别系统。

其中，就包括国人使用频率最高的支付宝和微信支付。

据报道，Kneron团队在亚洲的一些商店内使用特制的3D面具，骗过了支付宝与微信支付系统来进行购买。对此，Kneron首席执行官Albert Liu表示：“这将对用户的隐私造成威胁。人工智能技术可用于解决这些问题，但这些公司尚未对其进行升级。”

现在，支付宝和微信支付都针对这一报道内容进行了回应。支付宝方面表示，此前曾试图联系这家企业获取详细信息，但是对方将该新闻及视频下架，没有提供更多信息；微信方面则表示，目前已采用了多项技术，可以有效抵御视频、纸片、面具等攻击。

另外，支付宝和微信都表示，如果出现刷脸支付导致盗刷可申请全额赔付。

事实上，刷脸识别被攻克并非是一件罕见的事情。在此之前，苹果、三星、一加、LG等智能手机所配备的人脸识别功能都被网友以假面具解锁；上个月丰巢智能快递柜小规模测试的刷脸取件功能也被曝出“小学生发现刷脸取件bug”事件

频繁曝出事故的人脸识别技术，在安全性方面就真的如此不堪吗？显然，答案是否定。要了解这一问题，我们首先得需要弄清楚人脸识别到底是采用的基于2D算法还是基于3D信息。

无论是2D人脸识别，还是3D人脸识别，二者在识别步骤是基本一致的：图像数据获取-人脸检测-特征提取-信息比对；但是二者在图像数据的获取、人脸特征的提取方式却是不一样的。

      2D人脸识别在图像采集时主要是获取识别目标的RGB彩色图像，只用获取平面的RGB图像信息，不需要深度信息。而3D识别技术在获取人脸数据时比2D人脸数据多了一维深度的信息，即需要获取一个RGB图像外加深度图像D，合起来就是RGBD图像。

对此，我们可以简单的理解为，2D与3D人脸识别的区别就是2D平面的照片与3D立体的

此前被小学生利用一张照片就打开的丰巢快递柜，其就是2D识别方案。而大家熟悉的支付宝与微信支付，其都是采用了更安全的3D人脸识别技术，并且在此基础上加入了活体检测技术。所谓活体检测，就是指系统摄像头在正确识别人脸是否本人的同时，检验是否有人利用照片等手段冒充合法用户。

接下来，我们再来看本次Kneron团队使用3D面具骗过支付宝与微信支付的问题。需要注意的是，Kneron团队承认了其使用的是特制的3D面具。也就是说，其并非是使用一般可以轻易得到的普通面具来进行破解，而是使用的精准度更高、细节得到充分体现的精心准备3D建模面具。

这种特制面具可以高度还原绝大部分人脸数据，并且在经由真人佩戴之后，能够避过当前的活体检测，因此对于现在的人脸识别技术而还是比较困难的。不过，这种制作精良的面具其本身成本就十分昂贵。

在此之前，苹果第一款采用Face ID面部解锁功能的iPhone X发布之后，苹果官方就宣称，他人使用Face ID解锁iPhone X的概率大概为1/1000000远高于Touch ID的1/50000。但是，在iPhone X发布之后，一个越南的安全团队就耗时5天精心打造了一个3D面具，骗过了基于3D技术的Face ID。

由此可见，打造一个能够模仿他人的3D面具，其所需要付出的时间与成本都耗费不小。所以对于绝大部分人而言，担心自己支付宝或微信刷脸支付被他人盗用，这其实是一件不现实的事情。

话虽如此，但随着智能手机像素越来越高、5G网络所带来的超高清显示技术以及人脸识别技术大规模运用等，大量的高清照片曝光或有可能被他人拿去3D建模，从而制造出高精度的面具；而对于一些需要获取个人生物信息的授权，大家今后尽量还是多留一个心眼儿。

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