2021年央視3.15晚會曝光了科勒衛浴公司多家連鎖門店，運用人臉識別技術，在顧客毫不知情的情況下，抓拍顧客人臉信息進行精準化營銷。此報道一出，在社會上引起了軒然大波，使得有些小區業主，不敢再使用人臉識別門禁系統，紛紛向物業提出要求，希望回到“刷卡時代”。因為好多業主在手機上開通了“刷臉支付”，擔心門禁系統會盜取個人信息，從而為自己帶來金融風險。

那么，小區人臉識別門禁到底安不安全呢？對業主使用存在金融風險嗎？讓我們來看一下有臉識別在不同場景下應用的技術實現方式就一目了然了。

隨著人臉識別技術的進一步成熟以及社會認同感的提高，人臉識別在各個領域中的應用逐漸成為剛需。隨著近兩年的深入探索，人臉識別算法攻破了技術和安全上的重重難關，人臉識別設備的應用場景從起初的門禁安防、訪客考勤和身份核驗等簡單的應用，一直延伸到移動支付、教育金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、醫療及眾多企事業單位等領域。其中刷臉支付在今年顯得特別火熱！同樣作為人臉識別設備，為什么有些只能用于門禁考勤、有些可作為刷臉支付呢？

不同的人臉識別硬件設備和采用不同的人臉算法，決定著它的行業用途！

一般來說，對身份驗證不太嚴格的人臉識別終端設備所使用的大多數為2D人臉識別，如社區、學校、公司的門禁考勤等；而對于身份驗證比較嚴格的則采用3D識別，主要應用3D結構光、TOF等人臉攝像頭，測定眼間距，鼻子高低等立體人臉信息，如金融業務、移動支付等。

在實際應用中，我們要解決驗證用戶是否為真實活體本人操作，可有效抵御照片、換臉、面具、遮擋以及屏幕翻拍等常見的攻擊手段，從而幫助用戶甄別欺詐行為，保障用戶的利益。從實現方式上可以采用RGB單目活體檢測、IR活體檢測以及采用深度信息的活體檢測，每種技術方式對應的應用場景也會有所差異。

接下來我們來了解3種人臉識別算法方案：1:1模式、1:N模式和M:N模式。

1:1模式——主要應用于一對一的身份識別場景，例如刷臉支付、酒店入住、考試身份核驗、人證對比等。用戶站在人臉識別終端前，過程中要站著不動幾秒（靜態識別），再通過人臉識別攝像頭進行身份校驗，以此證明“你是你”。因為刷臉支付、酒店入住登記、考試身份核驗、人證對比這些需要實名制的應用場景，搞錯一個人都可能帶來風險，一般要求識別準確度要達到99%以上，以保障身份精準對應。

1:N模式——主要應用于一對多的人臉識別場景，是從N張人臉中找出要找的人，以此找出“你是誰”。刷臉門禁考勤，同樣是通過人臉識別設備，從人臉數據庫中自主查找，判定你是否為本人，才能開門放行。又例如公安部門要從人流密集的地方找出記錄在數據庫的逃犯，需要通過從人臉數據庫的大量信息中篩選出匹配的人。這類模式比較考驗人像數據庫的容量大小，準確率會比1:1模式要稍低5%-10%。

M:N模式——這里M可以理解為一個數據庫。M:N模式多應用在一些人流量大、需要保障公共安全的地方。如火車站、演唱會、大型體育賽事中，進行這類人臉識別時，通常被識別的主體不會停留在一處，而且處于運動狀態（如火車高鐵站行色匆匆的旅客），屬于動態識別，容易受側臉、光線、距離等影響準確度，準確度是三種模式中最低。面對數據量大的人臉識別場景，可能還需要經過人臉識別終端進行邊緣計算，減輕數據庫后臺的負擔。

綜上，根據應用場景的不同，所采用的人臉識別算法方案是不同的。作為一家專注于智慧社區、智慧校園、智慧景區等人臉識別門禁應用與研發的專業化公司，慧識智能系統公司在為廣大用戶提供科技便利的同時，始終堅持保護用戶隱私和利益、決不越界開展業務。我們的人臉識別技術是在企業管理上的應用，而不是在金融領域的應用。