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        人臉支付技術在校園支付中的應用

        添加時間:2022-02-16 19:18

          一、引言

          人臉識別與指紋識別、掌紋識別、視網膜識別、骨骼識別、心跳識別等都屬于人體生物特征識別技術,都是隨著光電技術、微計算機技術、圖像處理技術與模式識別等技術的快速發展應運而生的。它是一種基于人的相貌特征信息進行身份認證的生物特征識別技術,技術的最大特征是能避免個人信息泄露,并采用非接觸的方式進行識別。

          人臉支付,是一種用AI 智能去識別出的新型支付方式,能得到重要信息,重要的是在支付過程中,能有效防止虛假攻擊,識別幾率將近百分百?梢钥旖、精準、衛生地進行身份認定;具有不可復制性,即使做了整容手術,該技術也能從幾百項臉部特征中找出“原來的你”。無需其他,只需自己,就可以完成整個支付過程,讓交易過程變得更簡單。

          目前,刷臉支付的應用更是不存在任何行業限制,而是不斷滲透到各個細分的領域,應用于各個場景。如:智慧醫療、智慧校園、智慧城市、智慧金融等。

          二、人臉支付原理

          它主要是通過人臉識別的方式進行,再結合數據處理的方式,通消費者將自己的臉部正放入攝像頭將棋采集,可以是靜態,也可以是動態,在不同的地方和,不同的表情都可以識別出來,攝像頭把他們的人臉特征全部都記錄下來,將有用的信息挑選出來,并利用這些特征實現人臉識別,當消費者達到了系統上的人臉拍攝的范圍時,系統將會自動收集該用戶的人臉頭像。圖1 人臉識別原理圖。

        人臉識別原理圖

        圖1 人臉識別原理圖

          對于特征的提取,可以歸納為兩種,一種是匹配法,另一種是根據人臉的描述和他們的距離來判斷。所謂特征值,即面部特征所組成的信息集。我們辨別一個人的特征,可能會記住他是雙眼皮、黑眼睛、藍色頭發、塌鼻梁……但人工智能算法可以辨別和記住的面部特征會比肉眼所能觀察到的多很多。

          人臉識別算法通過深度學習,利用卷積神經網絡對海量人臉圖片進行學習,借助輸入圖像,提取出對區分不同人臉的特征向量,以替代人工設計的特征。每張人臉在算法中都有一組對應的特征值,這也是進行人臉比對的依據。同一人的不同照片提取出的特征值,在特征空間里距離很近,不同人的臉在特征空間里相距較遠。我們就是通過這個來識別兩張臉是不是同一個人。

          人臉識別算法一般會設定一個閾值作為評判通過與否的標準,該閾值一般是用分數或者百分比來衡量。業界一般采用“認假率(FAR,又稱誤識率,把某人誤識為其他人)”和“拒真率(FRR 拒真率,本人注冊在底庫中,但比對相似度達到不預定的值)”,來作為評判依據。

          當人臉比對的相似度值大于此閾值時,則比對通過,是同一個人,否則比對失敗,不是同一個人。每個閾值我們都可以統計對應的FAR\FRR,不同閾值的FAR/FRR 值可繪成ROC 曲線(Receiver Operating Curve),我們可以通過ROC 曲線選定一個合理的閾值點。

          三、人臉支付構成

          (一)硬件基礎

          采用AVS03A+Sony 方案設計。保持性能和價格的完美結合。Sony 方案色彩更艷麗,對光線明暗交界處還原更好。自帶OSD 控制,提供人臉識別、強光抑制、動態白平衡、隱蔽遮擋、背光補償、畫面調整等多種功能。提供人臉識別、智能放大功能。采用大功率臺灣鼎元超遠陣列紅外燈設計,提供室內外:50-70 米的夜視距離?蛇x擇3.6mm,6mm,8mm,12mm 多種鏡頭。超過48db 的信噪比,有效提高信號抗干擾能力。

          (二)通訊基礎

          云平臺的承載能力越來越強,5G 加WIFI 的優良通訊環境為刷臉支付提供平臺和通訊。在WiFi 斷網情況下,也能采用5G 網絡。5G 模塊采用華為MH5000-315G 工業模組。此工業模組核心采用華為巴龍5000 芯片,核心器件包括主芯片、PMU、射頻等完全自主可控;支持NSA/SA 雙模,幫助行業客戶靈活接入不同5G 模式網絡,支持中國5G SA 網絡建設;支持單芯全模,2G/3G/4G/5G 全兼容,直接同步5G 網絡覆蓋節奏,保護客戶設備投資。下行速率高達2Gbps,上行速率高達230Mbps,滿足行業應用的高帶寬要求;工作溫度范圍廣至-40℃~85℃,采用高可靠性器件以及工業獨特設計,適應工業環境的多樣化;微內核加持TrustZone 的雙重安全機制,讓工業環境使用真正安全可靠;自帶高性能的應用處理器,其算力達14400DMPIS,擁有業界標準的多個硬件接口,充分滿足工業設備接口需求。支持Ant 1,TRX,824MHz~5GHz、Ant 2,TRX,824MHz~5GHz、Ant 3,RX,1805MHz~5GHz、Ant 4,RX,1805MHz~5GHz 4 種頻段,大大的提高了信號傳輸的穩定性。

          (三)數據基礎

          需要采集人員數據,形成數據庫。采集時保持攝像機及照明設備等物理條件基本一致。數據庫中男女性別比例應基本保持平衡。人臉數據庫中盡量多攝取各年齡段的人臉樣本,避免采集的樣本太集中于某個年齡段。如果原來帶眼鏡的飾物,除要求帶飾物的圖像外,其它所有圖像在攝取前應除下飾物,所用飾物如眼鏡等應盡量根據個人情況隨機選取,即不規定只采用何種眼鏡等。

          在攝取過程中,命名采集對象的文件名時應注意以下兩點:(a)同名同姓的不同采集對象不應歸類為同一個識別號;(b)在不同時期攝取的同一采集對象應歸類為同一個識別號。應建立專門的完成圖像攝入任務的程序,對每個采集對象的輸入只應包括姓名、性別、出生日期以及命名規則中的相關項,攝入數據庫中圖像文件名應由輸入程序產生以減少人工輸入所造成的錯誤。合理安排對采集對象的攝取順序,以減少輸入時間。

          為了擴大本數據庫的影響和針對以后進行的各種標準測試,需建立一個公開發行的比較典型的基本代表了本數據庫特性的發布子庫和不同的測試子庫,即建立如下的子庫:發布子庫每人10 幅圖像、標準正面中性表情單人臉子庫、標準正面人臉子庫(中性表情)、表情變化子庫、姿態實驗子庫、光照實驗子庫。

          四、人臉支付流程

          人臉支付包含4 個部分:拍照、數據處理、人臉對比到最后完成支付,流程圖如圖2。

        人臉支付流程圖

        圖2 人臉支付流程圖

          (一)拍照數據采集

          人臉識別系統通過攝像機對人臉的數據進行采集,可以智能采集各種人臉,對人臉進行采集時候可以對人臉進行跟蹤,確保采集到的是有效的人臉數據。

          (二)數據處理

          在對人臉的圖形進行采集完成后,系統可以根據采集到的圖像,進行處理,由于采集到的人臉受到光線、表情以及角度的影響,所以要進行處理,通過光線補償、幾何校正等技術,對人臉進行修復。

          (三)數據對比

          人臉識別后進行匹配。在采集到人臉后,系統會自動從數據庫里面開始檢索,檢索到匹配度最高的人臉信息,通過設置一個匹配度的值,如果對比的結果超過或者約等于這個設置的值,就對人臉信息進行輸出,所以總體來說,匹配的依據就是根據人臉的相似值,值越高,那么匹配度就越精準。

          (四)消費扣款

          人臉比對完畢后,判斷賬戶上余額是否足夠支付目前購買的商品,如果滿足,則扣除相應賬戶上錢;如果不滿足,則提示余額不足。

          五、總結

          隨著光電技術、微計算機技術、圖像處理技術與模式識別等技術的快速發展人臉支付已經很成熟。校園人員短時間流動性低,每年畢業或開學才會形成大面積人員流動,身份庫更新要求不高,有利于人臉識別與支付。且人臉支付在一定程度上解決了校園公共浴室洗澡可不帶手機問題。在未來幾年,人臉支付一定能在校園支付方式上占一定比例。

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