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生物识别风起从身份认证走向金融支付

阅览次数:487 次  发布日期: -0001-11-30

成都弱电公司讯:

生物辨认技术的成熟、金融支付平安性的亟待完善,以及用户支付体验需求的提升,共同催生了生物辨认支付。生物辨认技术在金融支付领域的应用逐渐从早期的身份认证走向金融支付,其支付链主要包含金融机构、生物辨认运营商、商户和用户等角色。

目前,生物辨认支付的发展虽存在一定局限,但未来商业银行与互联网金融公司在生物辨认支付市场一定会存在竞争。从用户基础、社会公信力和信息平安性角度来看,商业银行更适合主导生物辨认支付市场的发展。商业银行发展生物辨认支付还需要在专业部门建立、基础设施完善、注重品牌推广、加强专业合作等多方面共同发力。

近年来,随着移动互联技术和智能终端的发展,移动支付已经融入了人们的生活。面对移动支付的兴起与密码平安问题之间日益尖锐的矛盾,生物辨认支付成为继密码之后移动支付平安保障的一项最新选择。

生物辨认支付是生物辨认技术与金融支付的跨领域深度融合,这种新型的支付正逐步改变人们的支付方式。据研究显示,生物辨认支付占支付市场的份额呈逐年递增趋势,其发展与创新正逐步颠覆传统的金融支付模式,在带来巨大的商机的同时,也必然会导致商业银行、互联网金融等多方的合作与竞争。

生物辨认进军小额支付市场

1.生物辨认进军小额支付市场的因素及发展现状

近年来,生物辨认技术在金融支付领域发展迅速,并已经开始抢占小额支付市场,究其原因主要有以下几点。

首先,身份认证是支付领域极为重要的环节,随着移动支付技术的发展,支付行为由最原始的人人交互变为人机交互,这一过程极易产生平安漏洞,因此除了密码之外,还需要更平安的身份认证方式。

其次,移动互联、云计算和大数据技术在金融行业已经得到广泛的应用,高性能传感器、存储器和处理器迭代发展速度很快,生物辨认技术在支付领域的软、硬件条件已经基本成熟。

再次,生物辨认支付作为一种新兴的智能支付方式提升了用户的支付体验。

有关研究报告称,预计到2020年,生物辨认技术将为总额超过5.6万亿美元的移动支付提供平安保障;这5.6万亿美元将由2260多亿笔支付组成,平均每笔支付约为25美元。这说明生物辨认支付大部分都是小额支付,而非大规模交易。

虽然生物辨认当前已经成为网络金融所关注的热点领域,但在主流金融机构的身份辨认和认证过程中,却并未大规模推广。其主要原因包括监管机构对于生物辨认的认可、生物辨认技术本身的准确率、身份辨认特征的仿造问题、法律及司法对于身份辨认的认可程度等因素。

2.生物辨认技术及其发展现状

生物辨认技术的官方定义如下:生物辨认技术是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性(如指纹、脸相、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。2009年全球辨认产业收入为34.22亿元,而2018年达到了93.68亿元。

一个生物辨认的最小系统一般包含了传感器、存储器和处理器三个部分,其操作流程包括用户注册和用户认证两个步骤。首先需要用户在身份认证前注册自己的生物特征信息,以此作为后续用户身份认证的依据;在用户进行身份认证时,将认证时采集的生物特征信息与注册时采集的生物特征信息进行匹配。用户注册与身份认证的过程主要包含了生物特征采集、预处理、特征提取及模式辨认四个步骤。

(1)特征采集

特征采集是利用传感器把人体固有的生理特征转换为计算机可读取的数字信息的过程。生物辨认传感器主要采用高精度的扫描仪、摄像机等光学设备,以及基于电容、电场技术的晶体传感芯片、超声波扫描、红外线扫描等设备。生物辨认传感器的类型极为丰富,分歧的生理特征采集所用的传感器有所分歧,即便是同一特征所采用的传感器也会分歧。

(2)预处理

预处理是将传感器读取的数字信息进行尺度化,将原始数据处理成半结构化数据的过程。预处理通常方法主要包括信息压缩、降噪和数据归一化等。

(3)特征提取

特征提取是提取生物特征中最具代表性的部分,并将其转换为结构化数据的过程。特征提取和表达是生物辨认过程的重点和难点,例如虹膜、指纹、人脸等图像在采集时极易出现光照不均、平面旋转、局部遮挡和三维形变等情况,这给后续的特征匹配与模式辨认带来了极大的障碍,可能导致辨认失败,不能进行身份认定。因此在处理器速度提升的基础上,出现了更加复杂的图像局部不变特征提取算法,这些算法专门用于提升生物特征在采集时由于光照强度变化、平面旋转、局部被遮挡和三维形变时的匹配能力。

(4)模式辨认

模式辨认通常包括特征练习、特征匹配和特征辨认,是通过机器学习与数据挖掘手段构建分类器,对结构化的特征向量进行匹配和辨认的过程。其中,特征练习是通过机器学习方法对用户注册阶段采集的生物特征数据集进行学习,生成生物特征分类器模型;特征匹配是将身份认证阶段提取的生物特征与用户注册阶段生成的生物特征数据库模型进行匹配,并计算二者相似度;特征辨认设置相似度阈值等辨认准则,并对辨认的结果进行接受或拒绝。

从理论上来说,人的任何生理或者行为特征,只要满足普遍性、独特性、唯一性、稳定性、可采集性等条件,都可以作为生物特征用于身份鉴定。所谓普遍性,指每个人都具有具备的特征;所谓唯一性,指任何两个人的该特征都是不相同的;所谓稳定性,指该特征不会随时间等条件的变化而变化,至少在一段时间内是不变的;所谓可采集性,指该特征要便于采集和定量测量。

从图表对比可以看出,指纹、人脸和虹膜是目前生物辨认技术中应用最为成功的三类特征。其中,指纹和人脸是目前商业应用中最为广泛的两类生物特征,但仍有其弊端:人脸辨认准确率偏低,而指纹在采集过程中涉及个人隐私和信息平安问题;虹膜辨认的准确率仅次于DNA,但其采集设备成本高,可采集性差,而且人们对虹膜辨认接受度不高,因此在商业应用中的普及程度不及人脸和指纹。

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