1月21日，中國支付清算協會公告，已于20日印發人臉識別線下支付行業自律公約(試行)，并自20日起實施。
《公約》明確，應建立人臉信息全生命周期安全管理機制。在采集環節，要堅持“用戶授權、最小夠用”，明確告知用戶信息使用目的、方式和范圍，并獲得用戶授權，避免與需求無關的特征采集。在存儲環節，將原始人臉信息加密存儲，并與銀行賬號或支付賬號、身份證號等用戶個人隱私進行安全隔離。在使用環節，收單機構、商戶等中間環節不得歸集或截留原始人臉信息，實現端到端的個人隱私保護。
《公約》強調，應根據用戶意愿，為其提供開通或關閉刷臉支付服務。
刷臉識別，那種方式最安全?
隨著人臉識別技術的發展，越來越多的設備支持刷臉，正如同某教授說道：“中國在AI金融發展方面，大量集中在刷臉中。”
而隨著“刷臉”的興起，對于普通用戶來說，其并不知道面對的設備是否安全。那么，目前市場上，都有哪些“刷臉”設備?
1、2D圖像
2D圖像識別是最原始的識別方式，其從安防產業直接復制而來。他們的算法構成基本以“點”為主，就是在用戶面部設立多個點，點與點之間的連接就是函數值。如果要確定人像，其圖像函數值必須要達到一定的匹配度。
但這種方式并不能成為金融級支付的要求，雖然其具備活體檢測等多個功能，但由于該技術主要是對2D平面進行識別，一旦在某個角度極為相似，則會被認定為是同一個人。
2、雙目攝像機
雙目攝像機是并排的兩個攝像機，其與2D圖像攝像機相似，但不同是后端圖片的融合，通過圖片數據的融合，從而可在后端建立近乎于3D的圖像，相比傳統的單目攝像機而言，其確定人員身份的準確率更高。但同時帶來的是較大的運算能力。
但不可否認的是，這種設備由于其價格低、距離遠等特點，從而成為交通、建筑等產業的標配。
3、3D結構光
3D結構光是將激光散斑圖像投射到物體表面，由攝像頭接收采集物體表面反射的信息，根據物體造成的光信號變化計算出物體位置和深度信息，識別精度能達到1mm。簡單來說，這項技術通過發射具有一定結構特征的光線，投射到用戶面部。再通過攝像頭感知面部的散斑，從而描繪出你面部的結構。這些散斑主要反饋的是面部特征的深度信息，所以相當于給用戶的臉建了一個3D模型，它是三維立體的。
3D并不一定完全安全
支付寶率先與3D結構光企業達成合作，并研發出基于3D結構光的刷臉支付，但由于缺少數據作為支撐，其在推廣期結合了二維碼支付模式，從而使用戶可以進行選擇。
但3D結構光是否安全，目前還未得知。在2019年年底，美國一公司稱，通過3D打印技術，能有效“欺騙”3D結構光，從而達成消費或其他目的，從而可以得知，3D結構光雖然看似安全，實際其并不能有效進行活體檢測。但令人匪夷所思的是，該公司在發布一段時間后，就立刻刪除了相關信息。
