引言
实际上计算机人脸识别技术很早便开始进行研究, 在具体的应用过程中也有效地保障了工作的效率, 强化了企业对于人员和风险的控制。面对未来不断改变的市场需求, 互联网金融行业在资本力量的推动之下也需要强化基础设施建设水平, 创造更大的市场空间, 人脸识别技术的研究工作也具有显著的社会意义。
一、人脸识别技术的应用优势
(一) 良好的保密性能
传统识别技术与人脸识别技术的主要差距在于人脸具有的生物属性, 使得保密性能更加出众。互联网金融行业本质上也与资金技术管理关系紧密, 相比于人工识别的精确度更加具有保障。其次, 人脸识别技术的最大优势在于避免利用照片等非活性信息来影响系统的判断, 更加符合技术要求。
(二) 便捷程度高
人脸识别技术作为一种自动化智能识别方案, 可以在短时间内快速识别多次, 对人脸的区域、位置、五官特征信息展开分析, 以此为基础确定人的性别、年龄等一般资料。在识别的过程中, 整个环节并不会出现典型的影响因素, 不需要通过任何辅助设备和管理手段进行识别, 从而有效地提升了该技术应用过程中的便捷程度。良好的识别过程可以有效地提升用户体验。部分互联网金融企业只需要通过手机摄像头收集相关信息后就可以完成图像的上传和处理, 显然比传统技术更加便利。
(三) 用户感知情况
传统金融行业的用户群体庞大, 但是金融环境也比较复杂, 消费者和他们的目标客户需要对商家进行选择, 以便于选择更加便利的参与者。此时, 人脸识别技术显然在商用能力上更加突出, 活体分析技术即便在相对复杂的金融场景下也能发挥作用, 用户体验得到提升, 也有助于商家以此为基础积累目标用户, 从工作实践中获得良性循环。
当然, 从这项技术的发展规模和发展趋势来看, 人脸识别技术对于互联网金融的推动作用显而易见, 正如我们生活中已经出现的“刷脸支付”方式, 在未来也可能变得更加普及。这些技术的发展与传统线下信贷相比, 互联网金融行业变革也成为了行业进步的必然趋势, 新型社会资金体系将形成, 此时巨大的市场空间必然吸引更多商家, 发挥技术优势。
二、人脸识别技术应用的潜在问题
(一) 技术应用
实际上人脸识别技术最早出现在19世纪, 从技术开始出现后发展至今, 已经被应用在安防、公共资源保护等多个领域, 其普及率看似得到保障。但是人脸识别技术产生的潜在技术应用问题应该得到我们的广泛关注。对于识别过程而言, 我们最关注的内容必然是应用的准确率, 即对于人脸的准确识别指标能否保持良好的状态。如果我们将其视作为一种加密技术, 那么人脸识别技术的“矫枉过正”是否需要控制也可能成为技术应用的阻碍因素。例如化妆、自然老化、整容等不同条件下, 识别系统可能存在着误差。另外对于双胞胎、孪生兄弟等识别也存在着较大的难度。从这一角度来看, 技术应用还有很大的提升空间。
(二) 技术标准
互联网金融行业当中人脸识别技术在现阶段多用于支付层面, 即我们所熟知的“刷脸支付”。从这一技术的研发和应用来看, 收益最大的显然是消费者, 消费者不再需要通过复杂的支付手段来完成整个交易工作。但对于企业来说, 支付模式的更新必然需要建立在更加安全稳定的基础之上, 这也需要相关管理部门制定行业标准与规范, 必要时可以从法律层面来保障支付过程的安全性, 维持资金的安全。
(三) 技术应用现状
从当前的技术应用现状来看可以划分成为三个不同的阶段。一阶段是面部特征的研究阶段, 主要是将一些比较简单的命令语句和数据库之内的面部信息进行联系, 从而用技术手段来进行识别, 这也与指纹识别有类似之处。不过要进一步提升识别率, 需要将所有过程融入到全部的识别过程之中, 对于自动化技术的要求较高。发展至交互识别阶段后, 就可以用几何参数来表示图像特征, 利用矢量展开描述。在最终的自动识别阶段, 还可交易依据人脸表征方式的差异性建立连接手段, 可以看出, 互联网金融发展下的人脸识别技术应用现状已经相对完善, 不过在细节方面仍然需要进行优化。
三、人脸识别技术的未来发展趋势
从未来的发展阶段来看, 人脸识别技术在应用的过程中会受到不同方面的因素影响, 尤其是像素宽度与识别准确性等参数的控制方面。基于这一要求, 未来的人脸识别技术将会在技术层面进行精度创新。近年来的研究也针对人脸识别技术的功能提出了新的看法, 例如远距离识别、3D识别等。以此为基础的识别算法也进入了研究领域之内。人脸识别算法包括肤色区域分割与启发模型方法两种方式, 两种方式的几何特征指标存在差异, 可以作为未来特征手段的主要判定方案。以“蚂蚁金服”为例, 通过图像和视频流中提取的人像特点, 然后利用生物统计学的知识建立特征模板, 最终将被测者的相貌与已储存的特征模板进行比对分析, 是一种行业领先的识别基础, 这种远程非接触操作也能给未来的技术应用提供了思路。
四、结语
人脸识别技术的不断完善, 也伴随着IT技术、人工智能和机器学习技术的发展而逐渐稳定。金融行业风险较高, 对于安全防范的要求也更加严格。互联网金融开辟了一个新的时代, 让人们的消费方式和社会的经济结构发生了转变, 但人脸识别技术的优势可以在行业内得到体现, 并促进社会经济体系的转变。此时, 人脸识别技术也为行业领域的发展提供了有效的技术支持, 未来的认为操作与干预也会逐渐地减少人为比例, 朝着远距离、自动化的方向而发展。
摘要：科技信息水平的快速发展之下, 互联网金融行业成为了社会热门行业, 得到了整个社会的广泛关注。但随之而来的行业安全问题也成为了当前工作和管理的核心内容, 尤其是身份识别和安全保障措施层面。人脸识别技术作为一种计算机识别方案, 以人脸特征为基础, 进而对人物身份进行验证, 其应用价值非常明显。
关键词：人脸识别技术,互联网金融行业,应用研究
参考文献
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