2024年4月11日发(作者：倪暮芸)
生产
技术
2020年2月1日
总第416期
Technology
人脸识别真的安全吗
IsFaceRecognitionReallySafe
“不敢用人脸识别支付了。”、“我从来都用数字密码。”
这是一篇名为《美国公司制作逼真面具，成功骗过微信支
付宝等人脸识别》文章下的用户评论，对于标题描述的人
脸识别支付被破解现象，大家感到诧异、惶恐。甚至有博主
下定论：“人脸识别刚出来时我就说，人脸是人人可见的信
息
，拿这个做密码简直见鬼了。”
为什么用于支付的人脸识别会被破解？就日常用户使
用来说，用于支付的人脸识别安全级别可以说是最高的。
一家人工智能公司称，他们利用日本专业面具制造商提供
的面具，骗过了火车站、便利商店的面部识别，甚至包括支
付宝和微信支付系统，成功完成购买。以此证明，目前面部
识别技术还未达到安全标准。看到这里，你是不是想立刻、
马上、光速地把手机中的人脸识别支付关闭？想关，看完下
文也不迟。
支付宝和微信怎么说
在各家媒体报道了此事之后，“当事人”微信方面称，
微
信刷脸支付使用安全等级最高的3D活体检测技术，综
合使用3D、红外、RGB等多模态信息，可以有效抵御视频、
纸片、面具等的攻击。若因为刷脸支付导致账号资金损失，
用
户可以申请全额赔付。支付宝团队未有正面回应，但根
据支付宝服务协议，用户遭遇盗刷情况也能申请赔付。这
算是给大家吃了一颗定心丸，如果出现盗刷的情况，至少
还有补救的方法。但是没人希望自己的资金成为别人眼中
的猎物。回过去看，这家人工智能公司采用的特制的3D面
具
进行测试，才攻破了支付宝和微信的人脸识别支付系
统
。3D面具是一个关键点，它让这场测试成为了一个可操
作性极低的特例。该公司称该面具仿真程度非常高，价格
异常昂贵，因此这种欺诈行为不太可能广泛应用。不过这
种技术可以用来欺骗名人或富人。这个3D面具有多贵？据
此前媒体报道，这家日本公司制作的3D面具价值高达
300万日元（约合19万人民币），若要制作一个副本，则需
要6万日元（约合3800元人民币）。同时它的制作过程也
较为复杂。首先要对复制的对象进行不同角度的面部拍
摄
，传到电脑上进行立体图像合成，再将其在树脂材料的
面具上复现，细节包括肤色、毛孔和眼镜的毛细血管。前后
花费的时间需要约两周。
·
16
·
办公自动化杂志
我想没有人会戴着价值19万人民币的面具去盗刷机
场、火车站或者是便利店。但该日本公司的创始人也表示希
望此项技术可以帮助开发者提高人脸识别的准确性。就目
前而言，类似的技术和实验，对于技术的推动是有明显效果
的。但我并不希望它们会加强用户日常使用的焦虑感。
2D和3D面部识别
生物特征识别技术随着人工智能、手机智能终端的发
展，
逐渐渗透了我们的生活，人脸识别就是生物特征识别
其中一种。其余我们熟知的还有虹膜识别、指纹识别等等
技术
。虽然都叫“人脸识别”，不同场景下应用的技术细节
却不一样。简单来说，目前市面上的人脸识别可大致分为
2D平面和3D立体两种图像识别。按照安全等级来分，3D
人脸识别比2D人脸识别的安全等级更高。此前丰巢智能
柜的人脸识别取件，被学生用一张打印照片骗过，成功取
件。原因就在于其采用的人脸识别技术是基于2D平面图
像。在发生此事之后，丰巢已经下线了这一功能。
为什么2D人脸识别会被一张照片骗倒？2D人脸识别
是利用摄像头获取人脸的RGB彩色图像；再对该图像进行
人
脸监测，机器会识别出脸上的眉毛、眼睛、鼻子等等部
位；同时提取出特征，例如眉毛、眼睛和鼻子的相对位置，
机器
会输出一个数值串；最后进行数据库的信息比对，以
此达到识别出人脸的目的。整个过程是基于二维平面图
像，因此从理论上说，只要是一张照片都能通过2D人脸识
别。据报道，经过多年的发展和算法不断优化，目前，基于
神经网络人脸识别的2D人脸识别算法在各种人脸识别挑
战赛、开源数据集上测试的识别准确率已达到99.80%。不
过
，为了补足2D人脸识别的安全性，大家还多下了点功
夫。2D人脸识别虽然应用于各大生活场景，各大厂商通常
Technology
总第416期
还会对其进行升级，或者作为一个辅助验证手段。例如加
入活体检测，即需要抬头、张嘴和闭眼等动作，反复比对才
能确认是否是本人；又如在金融行业，实际操作过程中，完
成人脸比对后还需要输入手机号码或者验证码；另一边的
3D人脸识别技术，我们最熟悉的应用案例，还要属2017年
苹果公司推出的iPhoneX手机。当然也包括不少安卓手
机，例如华为Mate30Pro、OPPOFindX、小米8透明探索版
等等，它们都采用了相似的3D面部识别技术。
目前市面上的3D人脸识别主要分为三种：3D结构
光、ToF和双目立体视觉。由于硬件要求标准各不相同，前
两者的应用更加常见，iPhoneX就是采用的3D结构光技
术
；此外，虽然三种技术实现人脸识别的细节各不相同，但
有一点是一样的：采集的人脸数据相比2D人脸识别要多
一个纬度———计算和分析信息的步骤也要更加复杂。就
3
D人脸识别的工作过程来说，它是通过普通摄像头获取
RGB信息，再由3D摄像头生成3D信息，识别出人脸所处
空间内的每个点位的三维坐标信息，计算并复原完整的三
维图像。你可以想象成电脑建一个头部的3D模型，人脸上
的每一处都会对应不同的深度信息，这样在计算机里人脸
就是立体的了。整个处理过程获取的信息更大、精度更高。
因此即使你的头部并不是正面向镜头，采用3D人脸识别
技术的设备也能将你认出来。以iPhoneX的FaceID所采
用的
3D结构光举例，iPhoneX的深感摄像头模组中包含
红外镜头、泛光感应元件、距离传感器、点阵投影器。工作
2020年2月1日
生产技术
时，点阵投影器向面部投射出3万个肉眼不可见的红外点
光源，先由红外镜头拍摄一张红外照片，并根据照片上点
阵位移情况，分析出脸部的景深信息，由此合成3D模型。
因此相对而言，3D面部识别技术安全等级更高。在破解微
信支付宝支付一事中，该人工智能公司也提到，在测试中，
他们无法骗过例如苹果、华为这样手机公司生产的手机。
值得一提的是，iPhoneX的FaceID所采用的神经网络是由
专业面具制造商帮助训练而成的；同时苹果在推出FaceID
的时候就表示，训练过程中使用了10亿张3D图像，并且
iPhone还会不断学习用户的解锁习惯，更加熟悉你的脸。
焦虑交给研发
技术没有绝对完美，就像人无完人。好在技术会不断迭
代，人类也会不断学习进步。面部识别支付被攻破不应当
成为普通用户产生焦虑的来源，更不能一口否定技术发
展
。只是这样的事件在发生之后的确能给相关技术研发人
员提
个醒，不断完善面部识别技术———这样的焦虑应当交
给技术研发人员。目前受限于成本，3D面部识别技术应用
不如2D面部识别广泛。但返过去看2D面部识别技术刚
兴起的那段时间，成本同样居高不下。如今它们能渗透到
消费级电子产品当中，说明该技术的成熟度以及成本都已
经在可接受范围之内。在智能手机领域，由iPhoneX兴起
的
3D人脸识别技术已经为其它安卓厂商所使用。但是在
具体的应用支付上，互联网厂商一开始是持着谨慎的态度
前进的。例如起初OPPOFindX、小米8透明探索版以及华
为M
ate20Pro刚上市的时候，微信上的面容支付功能是没
有适配的。经过一段时间的衡量与开发后，面容支付功能
才陆续在这些搭载了3D人脸识别技术的安卓手机上开
放。但是这就意味着2D人脸识别技术不够安全了吗？你可
以看一看任何一台搭载2D面部识别技术的安卓手机，微
信上是否支持面容支付？
办公自动化杂志
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2024年4月11日发(作者：倪暮芸)
生产
技术
2020年2月1日
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Technology
人脸识别真的安全吗
IsFaceRecognitionReallySafe
“不敢用人脸识别支付了。”、“我从来都用数字密码。”
这是一篇名为《美国公司制作逼真面具，成功骗过微信支
付宝等人脸识别》文章下的用户评论，对于标题描述的人
脸识别支付被破解现象，大家感到诧异、惶恐。甚至有博主
下定论：“人脸识别刚出来时我就说，人脸是人人可见的信
息
，拿这个做密码简直见鬼了。”
为什么用于支付的人脸识别会被破解？就日常用户使
用来说，用于支付的人脸识别安全级别可以说是最高的。
一家人工智能公司称，他们利用日本专业面具制造商提供
的面具，骗过了火车站、便利商店的面部识别，甚至包括支
付宝和微信支付系统，成功完成购买。以此证明，目前面部
识别技术还未达到安全标准。看到这里，你是不是想立刻、
马上、光速地把手机中的人脸识别支付关闭？想关，看完下
文也不迟。
支付宝和微信怎么说
在各家媒体报道了此事之后，“当事人”微信方面称，
微
信刷脸支付使用安全等级最高的3D活体检测技术，综
合使用3D、红外、RGB等多模态信息，可以有效抵御视频、
纸片、面具等的攻击。若因为刷脸支付导致账号资金损失，
用
户可以申请全额赔付。支付宝团队未有正面回应，但根
据支付宝服务协议，用户遭遇盗刷情况也能申请赔付。这
算是给大家吃了一颗定心丸，如果出现盗刷的情况，至少
还有补救的方法。但是没人希望自己的资金成为别人眼中
的猎物。回过去看，这家人工智能公司采用的特制的3D面
具
进行测试，才攻破了支付宝和微信的人脸识别支付系
统
。3D面具是一个关键点，它让这场测试成为了一个可操
作性极低的特例。该公司称该面具仿真程度非常高，价格
异常昂贵，因此这种欺诈行为不太可能广泛应用。不过这
种技术可以用来欺骗名人或富人。这个3D面具有多贵？据
此前媒体报道，这家日本公司制作的3D面具价值高达
300万日元（约合19万人民币），若要制作一个副本，则需
要6万日元（约合3800元人民币）。同时它的制作过程也
较为复杂。首先要对复制的对象进行不同角度的面部拍
摄
，传到电脑上进行立体图像合成，再将其在树脂材料的
面具上复现，细节包括肤色、毛孔和眼镜的毛细血管。前后
花费的时间需要约两周。
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办公自动化杂志
我想没有人会戴着价值19万人民币的面具去盗刷机
场、火车站或者是便利店。但该日本公司的创始人也表示希
望此项技术可以帮助开发者提高人脸识别的准确性。就目
前而言，类似的技术和实验，对于技术的推动是有明显效果
的。但我并不希望它们会加强用户日常使用的焦虑感。
2D和3D面部识别
生物特征识别技术随着人工智能、手机智能终端的发
展，
逐渐渗透了我们的生活，人脸识别就是生物特征识别
其中一种。其余我们熟知的还有虹膜识别、指纹识别等等
技术
。虽然都叫“人脸识别”，不同场景下应用的技术细节
却不一样。简单来说，目前市面上的人脸识别可大致分为
2D平面和3D立体两种图像识别。按照安全等级来分，3D
人脸识别比2D人脸识别的安全等级更高。此前丰巢智能
柜的人脸识别取件，被学生用一张打印照片骗过，成功取
件。原因就在于其采用的人脸识别技术是基于2D平面图
像。在发生此事之后，丰巢已经下线了这一功能。
为什么2D人脸识别会被一张照片骗倒？2D人脸识别
是利用摄像头获取人脸的RGB彩色图像；再对该图像进行
人
脸监测，机器会识别出脸上的眉毛、眼睛、鼻子等等部
位；同时提取出特征，例如眉毛、眼睛和鼻子的相对位置，
机器
会输出一个数值串；最后进行数据库的信息比对，以
此达到识别出人脸的目的。整个过程是基于二维平面图
像，因此从理论上说，只要是一张照片都能通过2D人脸识
别。据报道，经过多年的发展和算法不断优化，目前，基于
神经网络人脸识别的2D人脸识别算法在各种人脸识别挑
战赛、开源数据集上测试的识别准确率已达到99.80%。不
过
，为了补足2D人脸识别的安全性，大家还多下了点功
夫。2D人脸识别虽然应用于各大生活场景，各大厂商通常
Technology
总第416期
还会对其进行升级，或者作为一个辅助验证手段。例如加
入活体检测，即需要抬头、张嘴和闭眼等动作，反复比对才
能确认是否是本人；又如在金融行业，实际操作过程中，完
成人脸比对后还需要输入手机号码或者验证码；另一边的
3D人脸识别技术，我们最熟悉的应用案例，还要属2017年
苹果公司推出的iPhoneX手机。当然也包括不少安卓手
机，例如华为Mate30Pro、OPPOFindX、小米8透明探索版
等等，它们都采用了相似的3D面部识别技术。
目前市面上的3D人脸识别主要分为三种：3D结构
光、ToF和双目立体视觉。由于硬件要求标准各不相同，前
两者的应用更加常见，iPhoneX就是采用的3D结构光技
术
；此外，虽然三种技术实现人脸识别的细节各不相同，但
有一点是一样的：采集的人脸数据相比2D人脸识别要多
一个纬度———计算和分析信息的步骤也要更加复杂。就
3
D人脸识别的工作过程来说，它是通过普通摄像头获取
RGB信息，再由3D摄像头生成3D信息，识别出人脸所处
空间内的每个点位的三维坐标信息，计算并复原完整的三
维图像。你可以想象成电脑建一个头部的3D模型，人脸上
的每一处都会对应不同的深度信息，这样在计算机里人脸
就是立体的了。整个处理过程获取的信息更大、精度更高。
因此即使你的头部并不是正面向镜头，采用3D人脸识别
技术的设备也能将你认出来。以iPhoneX的FaceID所采
用的
3D结构光举例，iPhoneX的深感摄像头模组中包含
红外镜头、泛光感应元件、距离传感器、点阵投影器。工作
2020年2月1日
生产技术
时，点阵投影器向面部投射出3万个肉眼不可见的红外点
光源，先由红外镜头拍摄一张红外照片，并根据照片上点
阵位移情况，分析出脸部的景深信息，由此合成3D模型。
因此相对而言，3D面部识别技术安全等级更高。在破解微
信支付宝支付一事中，该人工智能公司也提到，在测试中，
他们无法骗过例如苹果、华为这样手机公司生产的手机。
值得一提的是，iPhoneX的FaceID所采用的神经网络是由
专业面具制造商帮助训练而成的；同时苹果在推出FaceID
的时候就表示，训练过程中使用了10亿张3D图像，并且
iPhone还会不断学习用户的解锁习惯，更加熟悉你的脸。
焦虑交给研发
技术没有绝对完美，就像人无完人。好在技术会不断迭
代，人类也会不断学习进步。面部识别支付被攻破不应当
成为普通用户产生焦虑的来源，更不能一口否定技术发
展
。只是这样的事件在发生之后的确能给相关技术研发人
员提
个醒，不断完善面部识别技术———这样的焦虑应当交
给技术研发人员。目前受限于成本，3D面部识别技术应用
不如2D面部识别广泛。但返过去看2D面部识别技术刚
兴起的那段时间，成本同样居高不下。如今它们能渗透到
消费级电子产品当中，说明该技术的成熟度以及成本都已
经在可接受范围之内。在智能手机领域，由iPhoneX兴起
的
3D人脸识别技术已经为其它安卓厂商所使用。但是在
具体的应用支付上，互联网厂商一开始是持着谨慎的态度
前进的。例如起初OPPOFindX、小米8透明探索版以及华
为M
ate20Pro刚上市的时候，微信上的面容支付功能是没
有适配的。经过一段时间的衡量与开发后，面容支付功能
才陆续在这些搭载了3D人脸识别技术的安卓手机上开
放。但是这就意味着2D人脸识别技术不够安全了吗？你可
以看一看任何一台搭载2D面部识别技术的安卓手机，微
信上是否支持面容支付？
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