人脸识别研究始于上世纪60年代末至70年代初，与指纹识别、掌纹识别、虹膜识别等都属于生物识别技术的一种。早期人脸识别技术，是测量人脸上根据眼角、鼻孔、嘴巴、下巴几个部位的几何关系，通过图像库中的人脸模板，与待识别人脸在灰度上的相似程度，来实现人脸识别。其弊端是容易丢失有用信息，在视角、表情等变化的情况下识别能力很差。

　　人脸识别技术的普及

　　因为时间原因，身份证照片和用户当前的照片往往有一些差异，比如脸的宽度等，但瞳孔间的距离则相对恒定。传统回归运算可能会出现误差，现在，深度学习算法不断被改进，可以把人脸分为100多个关键点，尽量避免误差。综上所述，从原理中我们可以总结出刷脸支付的优势和弊端了。

　　刷脸支付优势：

　　1、 人脸识别技术的优点是采集比较直观

　　商家可以通过采集用户的照片归档到数据库，再通过算法的改善来把用户的脸部特征跟照片进行比对即可实现“刷脸”。

　　2、 成本较低，便利性较高

　　按照识别的精度排序，确实是虹膜、指纹、人脸的识别精度依次降低。但人脸识别可以根据摄像头的提升而提升，双目摄像头、结构光摄像头、TOF等等，这个上升空间很大。从应用性来看，你现在让所有的用户都去提取虹膜信息、指纹信息，这个很难，不现实。而我们每个人都有身份证照片，从对比库的角度来看，人脸识别是有一定优势的。此外，虹膜识别、指纹识别需要额外装置，而进行人脸识别，只要有一部手机就可以进行识别或者收集。

　　3、 体验度较好，用户较易接受

　　由于人脸识别根据摄像头的提高而提高，而且算法的改进会让刷脸核验在极短时间内完成，让用户觉得这技术很高效很便捷。而指纹、虹膜由于更多地依靠智能硬件模块的识别，比如上班考勤可能需要员工在指纹机上按几次才能识别，这样就会使得用户下意识地把指纹识别归为体验差的技术。

　　刷脸支付弊端：

　　与指纹、虹膜等相比，人脸是一个具有弱隐私性的生物特征，因此，刷脸支付的技术对于公民隐私保护造成的威胁性尤其值得重视。中国社会科学院哲学研究所研究员段伟文表示：“人脸图像或视频广义上讲也是数据，如果没有妥善保管和合理使用，就会容易侵犯用户的隐私。” 在信息爆炸的时代，数据的处理、分析、应用很多都是由算法来实现的，越来越多的决策正被算法所取代。因此，如果将算法应用在犯罪评估、信用贷款、雇佣评估等关系人们切身利益的场合，一旦产生歧视，就可能危害个人乃至社会的利益。

　　所以，刷脸支付、刷脸识别应用在金融支付行业还是存在一定的风险，所以在银行取钱只通过刷脸不用密码的情况还没有真正实现。

　　总之，刷脸识别在安防行业、金融支付行业、新零售、智慧餐饮的应用已不是停留在想象里，而是已经频频在我们的生活中上演，场景化的应用也越来越普及。但是，法规应促使数据交易各方对自己的行为负责，让每个人知道自己的数据如何被处理，特别是用于其他用途的情形，减少数据滥用，让人们清楚知道自己的“脸”还是否安全。