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产品经理互联网金融

2018-05-31 15:57:56   6  举报

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AI智能生成

小白了解常见黑科技（NFC近场支付、二维码支付、指纹支付、人脸识别、电子签章。虹膜识别、活体检测）

NFC近场支付

人脸识别

电子签章

虹膜识别

活体检测

产品经理

金融

模版推荐

作者其他创作

大纲/内容

指纹识别和虹膜识别

01 指纹识别与后跟磨识别技术概述

特征

总体特征

细节特征

指纹识别活体检测

02 指纹识别流程与产品设计

识别流程

01 采集

001 通过指纹采集终端，获取原始指纹图像

02 图像处理

002 图像增加，增加集线和股线对比度，降低噪音

003 二值化，将图像的灰度值设定为0和255，显示只有黑和白处理

004 细化，删除指纹边缘像素，去除干扰信息

005 特征提取 灰度图像或二值化图像提取

03 指纹匹配

006 匹配和识别指纹特征库

指纹识别云平台系统流程

01 在设备及应用中嵌入指纹识别SDK包

02 生物特征认证服务

03 标准API框架

04 指纹识别算法

05 统一生物特征数据库

03 虹膜识别流程与产品设计

虹膜识别特点与流程

特点

01 唯一性

02 稳定性

03 非接触性

04 防伪性好

流程

01 虹膜图像采集

10cm-50cm距离之内，睁大眼睛

02 虹膜图像的预处理

虹膜定位

虹膜归一化

虹膜图像增加

03 虹膜特征提取及编码

04 匹配与识别

04 应用场景举例

银行金库

电子合同和电子签章

概述

文档电子化

参考法律

国际贸易法委员会《电子商务示范法》

世界各国颁布的电子交易法

我国的《合同法》

涉及内容

合同生成

模板编辑

模板打印

签字、盖章

合同管理

分类保存

借阅管理

举证管理

履行跟踪

归档入库

电子签章

利用“图像处理技术”将电子签名操作转化为与纸质文档盖章相同效果

利用“电子签名技术”保障电子信息的真实性和完整性以及签名人的不可否认性

技术

非对称性密钥加密

计算机口令

生物笔迹辨别

指纹识别

虹膜识别

面纹识别

法律相关

有效的电子合同

1.采用中立的第三方电子合同缔约系统，解决自证清白问题；

2.采用数字证书等技术手段保障电子签名的可靠性，唯一性；

参考法律

数据电文：《中华人名共和国合同法》第十，十一条

电子签名：《中华人名共和国电子签名法》第十三，十四条

电子合同签署流程和流程设计

移动支付

二维码支付

支付流程

01 注册账号

02 关联银行账户

03 生成商户二维码

04 扫描支付

05 资金清结算

指纹支付

NFC近场支付

扫脸支付

支付宝"空付"场景分析

解决的核心问题

资金安全

身份认证

便利

合规与合法

常见的黑科技

NFC近场支付

二维码支付

指纹支付

人脸识别

电子签章

虹膜识别

活体检测

1.身份证OCR识别 2.活体检测+获取公安库真实身份信息 3.人脸识别

人脸识别与活体检测

人脸识别与活体检测技术概述

是目前互联网金融身份认证与核实的核心技术

应用：实名认证，账户开户，大额支付领域被广泛应用

目的：达到反身份欺诈（身份证盗用、骗取、伪造）=''实人''活体检测OCR+''实名''公安部人像比对，人脸识别

人脸识别流程与产品设计

百度AI体验官网

特点

特点：人脸与人体的其他生物特征（指纹，虹膜等）与生俱来，唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提

非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下可获取人脸图像

非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像

并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣，判断及识别

符合视觉特性：‘’以貌识人‘’的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等

人脸识别流程

01 人脸检测 <ul><li>检测到人脸，捕捉人脸图像 </li><li>将人脸图像分割成若干矩形块 </li><li>通过‘’分类器‘’过滤 </li></ul>

02 人脸规范化 <ul><li>对人眼进行定位 </li><li>对人脸图像进行切割和旋转 </li><li>将人脸归一化到一定大小 </li></ul>

03 人脸建模 <ul><li>局部纹理 </li><li>唇部振幅 </li><li>2000多个特征 </li><li>局部相位 </li><li>25个区域 </li></ul>

04 分类对比 <ul><li>将被是别人的特征与模板进行比对 </li><li>对比速度1000万次/秒 </li></ul>

05 人脸识别

人脸比对分值设定

活体检测流程与产品设计

指令动作活体检测

解决问题：为防止恶意者伪造或者窃取他人生物特征用于身份认证，通过活体检测功能，判断提交的生物特征是否来自有生命的个体

采用指令：人脸左转、右转、张嘴、眨眼、发音等

近红外人脸活体检测

优点：无需指令配合，检测成功率高。

实现方法：基于光流法而实现，活体与非活体的光流特征不同，光流场对物体运动比较敏感，利用光流场可以统一检测眼球移动和眨眼，从而判断是否为活体

设计流程

01 用户打开APP

02 输入OCR扫描身份证信息

03 开始活体检测

04 业务系统接受并上传数据

05 与公安库照片进行比对

06 反馈验证结果

应用场景示例

微众银行开户与绑卡：采用腾讯云的人脸识别与活体检测流程

支付宝刷脸登录与刷脸支付

刷脸支付技术要求

高安全性：人脸活体检测技术（防止照片伪造，视频冒充等） 

高准确率：极低误识率心爱的高识别通过率

高可用性：海量并发人脸对比服务

高实用性：人脸对比结果实时返回（响应时间<100毫秒）

级高稳定性、可靠性和极快的实时响应

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