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佩特科技盘点金融领域里的双目人脸识别模式分类

2019-07-03 11:33:52 广州佩特电子科技有限公司 阅读

金融机构传统上使用人工肉眼判断、短信验证、绑定银行卡等手段进行实名认证。这些传统手段存在准确率不高、客户体验较差、成本高等问题,对金融企业业务发展造成了巨大的困扰。基于人脸识别的实名认证方式具有准确率高(一亿人中才存在两人长相相同)、客户体验好(认证速度快、客户操作少)、成本低(相较于传统认证方式)的优点,在金融领域得到了广泛关注。


佩特科技最近推出的双目人脸识别解决方案,同时推出可以直接在设备上配备的高性能双目摄像头,利用红外立体成像检测等技术,完成活体检测功能,实现精准的识别判定,识别精度高、速度快,人脸识别准确率可达到99.7%,极大地提升业务效率和安全性,给用户带来极致的“刷脸”体验。佩特科技认为金融领域里的人脸识别模式主要分为身份核验和场景规模化应用两类。


1.身份核验


身份核验也称作1:1刷脸,非常广泛地被应用于互联网金融、银行的远程开户、远程身份认证、远程支付,通过刷脸的方式进行校验(如图3所示)。一般客户在帐户进行注册的时候,上传了身份证照片,使用光学字符识别技术自动地识别出客户的身份证号和姓名,获取此信息后,会有官方提供的存档照片。接下来客户进行刷脸的操作,对其进行一个数据采集,获得一张全新的照片或者是一段新的视频,然后跟已经存在库里的标准照片进行核验,一旦判断是同一个人,即通过了实名制的注册和认证的过程。

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2.场景规模化应用


场景规模化应用也称作1:N刷脸,多用在刷脸支付、取款等。虽然在1:N识别上,现有技术在N大于1万时识别准确率显著下降,但针对不同应用场景,特别是封闭园区或会员店,能够通过技术和业务的综合手段缩小N来提高识别准确率;或与用户信息输入相结合,将人脸识别作为辅助认证手段实现1:1认证,从而实现刷脸支付技术的商用。利用上述方法,各大厂商正不断尝试人脸识别在无人零售、商户收银等场景下的创新应用:如支付宝与肯德基合作的KPRO餐厅、京东之家体验店推出的刷脸支付功能,均采用了电话号码输入与人脸识别技术相结合的方案,人脸识别作为支付过程的辅助验证手段实现1:1认证;而苏宁在线下体验店Biu中提供的刷脸付款功能,则是通过用户扫码入店、刷脸出店的业务流程来减小1:N识别的范围,从而为用户提供无感支付的付款体验。


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