摘要：科技圈被一台金融圈的机器给刷屏了，就是我们大家都用过的ATM机。这台ATM机的神奇之外就在于，让金融设备进入了刷脸时代，也就是说用户取钱光有密码已经不行了，还得要“脸”。
人脸识别技术在生物识别技术领域，其实并不算什么新鲜事。关于人脸识别系统的始于20世纪60年代，之后伴随着计算机技术的发展而演变；上世纪90年代后期，以美国、德国、日本为首的发达国家，开始将该技术进行商业应用方面的开发。我们所熟知的Android4.0 系统就加入了人脸识别技术，只是由于受识别精度、安全性以及适用范围等的限制，这项功能一直仅做辅助使用。
经过这么多年的发展，尤其是最近几年人工智能、机器学习、大数据、云计算等方面技术的突飞猛进，共同成就了今天人脸识别技术在各领域的应用。一个支付靠刷脸的时代已经到来。不论从何种层面来看，生物识别技术相较于传统的“数字符号”密码而言，复杂性与安全性都上了一个层面。那么，在当前的人工智能与人脸识别的技术条件下，嫁接于陈旧的身份证照片库的比对，至少将给以下三大人群造成不小的困扰：
第一类，整容人群
在这个看脸的时代，很多女性朋友努力赚钱的目标就是去趟韩国整张漂亮的脸蛋回来。而“刷脸”技术应用了以后，就意味着脸蛋不能随便捏了，再漂亮，ATM机上刷不出来也白搭。当然解决的方案就是每整一次，重新办理一次身份证。
第二类，化妆人群
随着中国经济的发展，人们在满足了物质需求之后，必然会朝着精神层面的美感追求。而从化妆市场的销售增长数据来看，需求正在快速攀升。那么，化妆水平与技术越高的人群，她的这张脸摆在ATM机面前被认可的难度也就越高了。
第三类，双胞胎人群
伴随着药物技术的发展，由人工促卵所带来的双胞胎人群越来越多。据某市妇幼保健院的数据显示，该院1993年总共接生双胞胎38组，而到了2013年仅1-7月份，就已经接生了235组。而且这个数据还在不断攀升。这也将成为摆在“刷脸”ATM机前面的一大难题，如何把一张张相似度极高的脸有效地刷出来。
毕竟，在人脸识别技术在ATM机上的应用，与马云的支付宝还不一样。马云的支付宝可以在用户认证人脸支付功能的那个时间点，让用户对着计算机或者手机拍照，可以通过多维度、多视角、多环境拍照，由此生成一个人脸识别特征，相对来说实时性、准确性更有保障。而基于身份证数据库的照片，不仅识别特征不足，并且识别环境也不足，比如不同视角、不同光线下都会成为制约ATM机识别的因素。
人脸识别技术只是生物识别技术在金融等特殊化产业商业化应用道路上所迈开的第一步。而要想真正在物联网时代保障用户的金融安全，光有人脸识别技术还是不够的。尽管当前基于人脸识别技术的ATM机发布了，优点也非常明显，但要真正进入普及应用给用户带来方便，可能还有一段路要走。
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