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邀请演讲刷脸支付背后运用到的技术是人脸识别，下文将对人脸识别技术进行分析。
目前，人脸识别技术广泛应用于金融、安防反恐、教育、社交娱乐、设备、门禁/考勤、交通、智能商业等领域。而3D人脸识别技术得益于其优异的性能情况，逐渐在下游市场广泛应用。
人脸识别进入大面积推广应用阶段
人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。其中，2014年是深度学习应用于人脸识别的关键一年，该年FaceBook发表一篇名为"Deep Face系统：达到肉眼级别的人脸识别系统"（翻译名），之后Face 创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果，两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%，而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为97.52%，可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超越人类的识别程度。
目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，产品系列达20多种类型，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。
目前，人脸识别技术规模为23.91亿美元。整体来看，人脸识别技术行业市场规模不断扩大，增速处于高速增长区间。预计未来人脸识别技术将不断发展，其市场规模还会不断增长。
人脸识别技术优势明显
人脸识别作为生物识别领域中最自然、最可靠的技术，在中国这样一个具有世界第一庞大人口基数的发展中国家拥有非凡的地位。人脸识别应用的发展潜力在现阶段的中国体现得尤其重要，巨大的人口基数，以及越来越频繁的流动性，如何充分利用信息技术进行有效的身份认证，一直是业内持续关注的焦点。
人脸识别具有其他生物特征识别技术所无法比拟的优点，吸引了人们的极大兴趣，但它本身仍然存在许多技术困难和挑战。
中国人脸识别技术人才储备充足
从研究学者分布来看，中国占据世界第三的位置，人才储备居优势地位。2018年，AMiner基于发表于国际期刊会议的学术论文，对人脸识别领域全TOP1000的学者进行计算分析，从全球范围来看，美国是人脸识别研究学者聚集最多的国家，在人脸识别领域的研究占有绝对的优势；英国紧随其后，位列第二；中国位列全球第三，占有一席之地，可以看出，中国的追赶势头不容忽视。
3D人脸识别技术将成未来趋势
起初，人脸识别技术仅限于2D识别，但由于2D人脸识别容易受到姿态、光照、表情等因素影响，识别率不够理想，因此3D人脸识别应运而生。相比较而言，3D人脸识别技术不仅识别率高，且在使用方便性上也远远高于2D人脸识别。2018年，3D人脸识别技术已达51%，预计未来3D技术将一步深入渗透应用市场。
大数据下，云计算与图像重建助力发展
人脸识别技术在实际应用当中不断成熟，其市场的需求不断增加，人脸识别的应用场景也在不断地被挖掘。当前的人脸识别系统主要包括四个组成部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。随着未来数据的增长，在人脸数据匹配方面将面临着更大的挑战。
大数据快速发展背景下，人脸识别技术必须有所创新。目前，已经出现了为公安大数据打造的云计算人脸识别技术，通过将人脸特征散布到多台电脑进行计算，获取更强的计算能力，同时基于云架构设计，实施混合多算法，提高大数据库容量下人脸图像的识别和对比特性。同时，由于部分时候设备或目标距离较远，获得的人脸图像质量较低，在此情况下人脸识别准确率会受到明显影响，需要利用人脸图像重建技术组建高质量图像，从而辅助提高人脸识别准确率，云计算为人脸图像重建也搭建出更便捷的交流沟通平台。
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支付宝和微信新的战场：刷脸支付。支付宝的刷脸支付设备叫“蜻蜓”，微信的叫“青蛙”，寓意青蛙吃蜻蜓。我认为两家有关刷脸支付的竞争会更加更加激烈，首先，为了照顾消费者刷脸体验，刷脸支付设备做的比较高大，很占地方。和付款二维码就一张纸不同，贴在哪里都行，不怎么占地方，所以贴几家贴几张都无所谓。其次，结账柜台位置是顾客做决策购买的地方，是全店中坪效最高的黄金位置。商家也想尽量多放一些商品提高销量。第三，目前绝大多数消费者结账时用支付宝微信都可以的。对于微信支付宝刷脸设备，装哪一个都可以满足最大多数消费者支付需求。商家出于以上因素，会只想放一个刷脸支付设备。所以，我认为刷脸支付场景可能不会扫码支付时代一样，支付宝微信平分秋色，而是一家独大，强者恒强。具体哪家会更有机会，我会继续进行调研分析，再和大家分享。
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