换脸APP真能盗刷你的钱？看完这篇科普放心了

一款换脸APP一夜之间刷爆了朋友圈，同时也成为了网络上极具争议的热门话题。其中不少媒体指出，用户如此轻易的就把自己的面部隐私信息透露给别人，一旦发生数据泄露，那么极有可能是一场盗刷的灾难，人们对此议论纷纷。

其实如果您懂得一些生物识别技术的话，就会知道仅靠照片或视频是极难被盗刷的。尤其是在支付级别的面部识别应用场景中，安全高效的3D结构光技术早已经被广泛应用。在这个“刷脸”开始成为主流的今天，是时候来一波科普了。

01 什么是3D结构光技术

3D结构光技术目前被很多高端手机和安全级别较高的支付场景所采用。为了更好的便于理解，我们不妨把“3D结构光”这几个字进行拆分和倒叙排列成“光、结构、3D”这些关键词，从而可以让我们的大脑更好理解其运行的逻辑。

简单的说，这项技术通过发射具有一定结构特征的光线，投射到用户面部。再通过红外摄像头感知面部的散斑，从而描绘出你面部的结构。这些散斑主要反馈的是面部特征的深度信息，所以相当于给你的脸建了一个3D模型，它是立体的。

因为光的传输速度很快，所以面部识别的速度可以达到毫秒级。同时因为这些光线的点阵密度极高，因此描绘的面部细节极高，可达到百万分之一安全级别。又因为主动发光的方式，完全不依赖环境光，即使在深手不见五指的夜晚也能顺利识别。

重点在于3D结构光技术描绘的是3D立体模型，所以照片上虽然是你的脸，但因为是2D平面结构，所以理论上不存在盗刷的可能。

02 3D结构光技术的优势

可能有的小伙伴会问，有的手机前置的“刘海”很大，看起来很复杂。而有的却相对简单，只有一两个摄像头存在，他们之间有什么差别吗？这就要谈到目前三种常见的面部识别技术，即双目测距法、TOF飞行时间法，以及今天重点提及的3D结构光。

双目测距法，即两个摄像头模仿人类双眼，通过不同的角度聚焦物体，从而产生物体的深度信息，在经过算法来实现面部识别。这种方式有一种严重的局限性，天黑了人眼的可视范围和视力会急剧下降，它也是如此，因此很难应用于安全级别较高的支付场景。

而3D结构光和TOF是目前更具优势的两种方式，他们都是3D成像原理，但却各有利弊。3D结构光是近距离散斑采集进行3D建模，而TOF是远距离光源采集进行3D建模。所以，3D结构光更适合近距离应用，而TOF可应用于远距离。

当然，在主流的应用场景中，谁也不会站在10米开外“刷脸”。所以一直引领创新的苹果公司在2017年发布iPhone X的时候，选择的是更适合的3D结构光技术。理论上来讲，TOF更为先进，但目前3D结构光更为成熟，所以被采用的也更多。

03 3D结构光的应用前景

3D结构光技术的出现，完全打开了人们的想象空间。这项技术不仅可以被安全高效的运用于面部识别解锁以及面部识别支付等场景之外，结合AR、5G、AI等前沿技术还可以获得更为广阔的发展空间。3D结构光，甚至可以被誉为“AI之眼”!

比如这项技术可以应用于扫地机器人，通过“激光建模”来获得更为精准的线路规划。再比如结合AR技术，可以为你的身体建模，打造AR试衣间、AR美颜瘦脸，或更沉浸式的AR游戏。而在5G兴起后，这项技术亦可用于自动驾驶，成为汽车的双眼。