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    生物識(shí)別技術(shù)在金融支付領(lǐng)域的應(yīng)用

    2018-01-17 12:07:45高源
    電子技術(shù)與軟件工程 2017年20期
    關(guān)鍵詞:身份認(rèn)證人臉識(shí)別

    摘 要 大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展,為生物識(shí)別提供了強(qiáng)大的計(jì)算和分析工具。生物支付的安全性和唯一性,決定了它將逐步替代傳統(tǒng)的金融支付模式,引領(lǐng)金融支付的新潮流。本文對(duì)當(dāng)下生物識(shí)別技術(shù)中特征匹配問(wèn)題及流程進(jìn)行了研究分析,并著重闡述了生物識(shí)別技術(shù)在金融支付領(lǐng)域的應(yīng)用。

    【關(guān)鍵詞】生物識(shí)別 人臉識(shí)別 金融支付 身份認(rèn)證

    1 引言

    生物識(shí)別技術(shù)是一種綜合性的高科技學(xué)科技術(shù),它將計(jì)算機(jī)技術(shù)、光學(xué)技術(shù)、聲學(xué)技術(shù)、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù)等密切結(jié)合,利用人體生物學(xué)的固有特征(指紋、視網(wǎng)膜、掌紋等)和行為特征(聲音、筆跡等),來(lái)鑒定個(gè)人的身份。當(dāng)前,生物識(shí)別技術(shù)在用戶(hù)身份驗(yàn)證領(lǐng)域(公安領(lǐng)域、安防領(lǐng)域、醫(yī)療領(lǐng)域等)被廣泛使用。伴隨著大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的發(fā)展,生物識(shí)別技術(shù)更是被廣泛應(yīng)用到金融支付領(lǐng)域。生物識(shí)別技術(shù)所具有的安全性和唯一性,使其成為防御商業(yè)詐騙和身份竊取的理想方式。

    根據(jù)Analysys易觀有關(guān)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),僅僅2017年的前三個(gè)月,中國(guó)市場(chǎng)移動(dòng)支付的交易規(guī)模就接近19萬(wàn)億元,比2016年增長(zhǎng)46.78%。金融支付中的傳統(tǒng)身份驗(yàn)證手段和設(shè)施(磁條卡、密碼)等,由于存在易復(fù)制、易丟失等安全問(wèn)題,與移動(dòng)支付間的矛盾日益突出。

    生物識(shí)別技術(shù)逐步成為移動(dòng)支付領(lǐng)域安全手段的最新選擇。

    2 生物支付技術(shù)

    伴隨生物識(shí)別技術(shù)的日益成熟,各式各樣的生物支付模式孕育而生,目前移動(dòng)支付領(lǐng)域應(yīng)用最廣的,是指紋識(shí)別技術(shù)和靜脈識(shí)別技術(shù)。

    2.1 指紋識(shí)別

    20世紀(jì)90年代末,生物識(shí)別技術(shù)中指紋識(shí)別技術(shù)占到接近八成,每個(gè)個(gè)體手掌指紋的紋路圖形、交匯點(diǎn)、長(zhǎng)短、粗細(xì)、斷電均不同,即便是孿生胎的手掌指紋也各不相同,指紋可謂是每個(gè)人獨(dú)一無(wú)二的特征代碼。研究顯示,一個(gè)指紋上會(huì)有五至七個(gè)生物特征,形成至少四千個(gè)獨(dú)立特征點(diǎn),如此多的獨(dú)立特征信息點(diǎn),為指紋識(shí)別提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支撐及依據(jù)。除擁有大量的特征數(shù)據(jù)信息,指紋識(shí)別的速度也非常快,因?yàn)橐粋€(gè)手指紋路的信息量通常在1KB左右,指紋識(shí)別設(shè)備的識(shí)別時(shí)間基本小于一秒鐘,對(duì)于客戶(hù)的感覺(jué)就是接觸到識(shí)別設(shè)備立即認(rèn)證通過(guò)。近幾年,指紋識(shí)別技術(shù)在國(guó)內(nèi)運(yùn)用相當(dāng)廣泛且成熟,目前國(guó)內(nèi)外的大部分智能手機(jī),都嵌入了指紋識(shí)別器,指紋識(shí)別認(rèn)證通過(guò)才能解鎖使用手機(jī),為個(gè)人手機(jī)信息安全提供一道可靠的防線。另外,手機(jī)現(xiàn)在已經(jīng)成為一種通用的支付工具,支付寶錢(qián)包、京東錢(qián)包、銀聯(lián)錢(qián)包,均與各大手機(jī)廠商合作,推出指紋識(shí)別服務(wù),客戶(hù)在網(wǎng)絡(luò)上或?qū)嶓w店消費(fèi)是,通過(guò)指紋識(shí)別支付方式,只需將手指輕按指紋傳感器,傳感器將指紋信息傳送到銀行終端,通過(guò)驗(yàn)證后,即可從客戶(hù)關(guān)聯(lián)的銀行賬戶(hù)中發(fā)起對(duì)應(yīng)金額的扣款消費(fèi)。

    2.2 靜脈識(shí)別

    將手掌內(nèi)的靜脈分布圖像提取出來(lái),利用此分布圖進(jìn)行個(gè)體身份識(shí)別即為靜脈識(shí)別,靜脈識(shí)別與指紋識(shí)別相比,識(shí)別速度快,能夠克服因?yàn)槭种赣臀刍蛘呙撈ざ鵁o(wú)法識(shí)別的情況,個(gè)體的識(shí)別成功率大大提高。除此之外,手指靜脈技術(shù)更擁有多項(xiàng)優(yōu)點(diǎn),在安全級(jí)別上和便利速度上領(lǐng)先于其他活體識(shí)別技術(shù)。美國(guó)生物識(shí)別支付公司在2014年生產(chǎn)了PulseWallet,一臺(tái)集成生物識(shí)別系統(tǒng)的信用卡終端,該系統(tǒng)利用內(nèi)置式的紅外照相機(jī)捕捉個(gè)體的靜脈信息,作為客戶(hù)重要的信息之一,與客戶(hù)的信用卡信息綁定起來(lái)??蛻?hù)每次使用PulseWallet支付時(shí),系統(tǒng)將掃描客戶(hù)的手掌信息,如果掃描信息與客戶(hù)最初輸入的信息匹配,則可通過(guò)支付。在國(guó)內(nèi),靜脈識(shí)別技術(shù)也有一定應(yīng)用,例如,銀行的門(mén)禁系統(tǒng)、取款機(jī)、收銀臺(tái)等系統(tǒng)設(shè)備中都有運(yùn)用及嘗試,一定程度提升了身份識(shí)別的安全級(jí)別,也提升了身份識(shí)別的準(zhǔn)確度。

    2.3 人臉識(shí)別

    基于人臉部的面貌特征信息進(jìn)行采集識(shí)別的技術(shù)稱(chēng)為人臉識(shí)別技術(shù)。人臉識(shí)別技術(shù)通過(guò)攝像頭采集人臉的靜態(tài)頭像、動(dòng)態(tài)頭像、三維特征、不同位置及表情等信息,通過(guò)人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取,形成每個(gè)人的身份識(shí)別碼,最后,通過(guò)人臉圖像匹配進(jìn)行識(shí)別。人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)在于,非接觸式的、連續(xù)的圖像處理、沒(méi)有其他干擾,從采集的數(shù)據(jù)量樣本看,人臉識(shí)別的樣本范圍在1KB到2KB區(qū)間,根據(jù)處理設(shè)備的速度,通常五秒鐘內(nèi)能完成認(rèn)證支付過(guò)程,客戶(hù)的體驗(yàn)感較佳。因?yàn)榉€(wěn)定性高、唯一性強(qiáng),人臉識(shí)別技術(shù)正逐漸取代銀行卡密碼等傳統(tǒng)的支付方式,成為生物識(shí)別支付方式的主力軍。

    3 生物支付模式

    目前的生物支付模式大致分為兩個(gè)流程,即用戶(hù)注冊(cè)和識(shí)別支付。

    在成為支付會(huì)員前,客戶(hù)需要在支付平臺(tái)完成信息輸入手續(xù),除了日常的客戶(hù)信息,如姓名、身份證、密碼等信息外,根據(jù)支付平臺(tái)擁有的生物識(shí)別技術(shù),還需提供個(gè)人的指紋、靜脈、人臉、聲紋等信息,利用識(shí)別終端將客戶(hù)全部的個(gè)人信息采集并收錄到銀行中,形成一個(gè)身份識(shí)別碼,每個(gè)客戶(hù)對(duì)應(yīng)一個(gè)身份識(shí)別碼。該過(guò)程即為用戶(hù)注冊(cè)。

    客戶(hù)在商戶(hù)發(fā)生消費(fèi)行為時(shí),向銀行每發(fā)起一次支付請(qǐng)求,第三方機(jī)構(gòu)的終端識(shí)別機(jī)就將客戶(hù)的生物特征信息,傳輸?shù)姐y行端,與客戶(hù)注冊(cè)時(shí)提供的信息做比對(duì),進(jìn)行一次身份識(shí)別過(guò)程,識(shí)別通過(guò)后,將從客戶(hù)關(guān)聯(lián)的銀行賬戶(hù)中扣除消費(fèi)金額。這種生物識(shí)別技術(shù)的支付方式,為客戶(hù)、商戶(hù)、銀行和第三方支付機(jī)構(gòu)既提供了方便快捷的支付流程,又為他們提供了安全可靠的保障。

    對(duì)于商戶(hù),并沒(méi)有因?yàn)橹Ц斗绞降母淖兌鴱?fù)雜化支付過(guò)程,相反地,通過(guò)支付終端機(jī)能更加便捷、快速地采集比對(duì)客戶(hù)生物特征信息,完成身份識(shí)別從而順利完成支付過(guò)程。

    對(duì)于第三方提供的身份識(shí)別服務(wù)器,主要是職責(zé)是將客戶(hù)的生物特征信息采集并傳送到銀行系統(tǒng),對(duì)身份識(shí)別碼進(jìn)行解析、匹配和驗(yàn)證,最終驗(yàn)證結(jié)果信息反饋給銀行,銀行系從而判斷是否能放行客戶(hù)的交易請(qǐng)求。

    對(duì)于銀行,在客戶(hù)進(jìn)行個(gè)人信息注冊(cè)時(shí),銀行采集客戶(hù)的生物特征信息,與客戶(hù)其它的信息一起存入身份識(shí)別碼中,每個(gè)客戶(hù)擁有唯一的身份識(shí)別碼,將這個(gè)識(shí)別碼與銀行卡賬號(hào)關(guān)聯(lián)起來(lái),作為客戶(hù)在銀行的數(shù)據(jù)檔案存入數(shù)據(jù)庫(kù)。每次客戶(hù)有交易請(qǐng)求,則會(huì)調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)信息,進(jìn)行身份識(shí)別碼的匹配與驗(yàn)證,從而決定是否給客戶(hù)的每筆交易請(qǐng)求放行。endprint

    4 人臉支付模式的部分算法

    如圖1所示,人臉支付的客戶(hù)識(shí)別模塊,需要提供個(gè)體生物特征信息完成注冊(cè),在客戶(hù)申請(qǐng)支付時(shí)需要再次提供生物特征信息,系統(tǒng)將該信息采樣、進(jìn)行特征提取。系統(tǒng)提出比對(duì)的請(qǐng)求,服務(wù)器參照后臺(tái)的人臉數(shù)據(jù)庫(kù),響應(yīng)該請(qǐng)求。

    //系統(tǒng)的面部支付頁(yè)面

    //輸入客戶(hù)名

    String GuestName=GuestNameText.getText( ).toStringt( ).trimt( );

    //使用系統(tǒng)的拍照程序,進(jìn)行圖像采集

    Intent intent=new Intent(MediaStore. ACTION_IM-AGE_CAPTURE);

    startActivityForResult(intent,PIC_CAPTURE);

    //得到等待識(shí)別的面部圖像,進(jìn)行特征提取

    onActivityResult(int requestCode,int resultCode,Intent data){

    if(resultCode==RESULT_OK){

    Bitmap bitmap=(Bitmap)data.getExtrast( ).get( “data” );

    //提交面部識(shí)別請(qǐng)求,對(duì)比人臉數(shù)據(jù)庫(kù),等待返回值

    if(result==1){比對(duì)成功,用戶(hù)請(qǐng)求通過(guò);}

    else if(result==-1){比對(duì)失敗,拒絕通過(guò);}

    else if(result==-2){客戶(hù)未注冊(cè);}

    else{后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)中沒(méi)有面部數(shù)據(jù);}}}

    5 結(jié)束語(yǔ)

    雖然生物識(shí)別技術(shù)在金融支付領(lǐng)域擁有廣泛的市場(chǎng),但有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),生物識(shí)別支付的平均準(zhǔn)確率為96%,仍有4%的特征匹配失敗,在生物密碼匹配失敗時(shí),仍需要數(shù)字密碼作為輔助手段。例如隨著歲數(shù)的增長(zhǎng),人的外貌發(fā)生改變,人臉識(shí)別技術(shù)的正確率下降。為此,長(zhǎng)遠(yuǎn)分析,具有唯一生物體識(shí)別特征的DNA,將成為生物識(shí)別技術(shù)的終極解決方案,這將提高金融支付的安全可靠性,降低生物識(shí)別的錯(cuò)誤率,為日后金融支付領(lǐng)域的安全解決方案添磚加瓦、錦上添花。

    參考文獻(xiàn)

    [1]邱建華.生物特征識(shí)別:身份認(rèn)證的革命[M].北京:清華大學(xué)出版社,2016.

    [2]王瑜.多模態(tài)生物特征識(shí)別:基于人臉與人耳信息[M].北京:科學(xué)出版社,2013.

    [3]胡德文.生物特征識(shí)別技術(shù)與方法[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2013.

    [4]鄭毅.安全系統(tǒng)中的多模態(tài)生物特征識(shí)別與智能圖像處理[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2016.

    作者簡(jiǎn)介

    高源(1980-),男,湖北省武漢市人?,F(xiàn)為武漢職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院副教授。研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)工程與智能樓宇技術(shù),數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

    作者單位

    武漢職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)學(xué)院 湖北省武漢市 430074endprint

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