前段時間，北京天壇公園為為防止廁紙過度取用而上線“人臉識別廁紙機”，該事件在引起話題爭議性的同時，也進一步肯定了人臉識別功能的逐步走進公眾視野。

回溯刷臉的應用歷程，在金融行業的應用尤為發展迅速，早在2015年3月在德國舉行的漢諾威IT博覽會(CeBIT)上，馬云就在現場演示了螞蟻金服的Smile to Pay掃臉技術，并在近期也傳出支付寶已經在公測“刷臉支付”的應用，并將在不久從實驗室正式商用。

另一方面，銀行也是刷臉技術的追隨者，早在2015年招商銀行就在ATM機上上線了刷臉取錢功能，另外刷臉開戶、刷臉**功能也逐步推廣開來。發展至今，已經有多家銀行已經開始“刷臉”了。

　　除了金融行業，在治安和交通管理上，刷臉也發揮著越來越大的功效。

根據央視新聞報道，不久前，沈陽的地鐵站安裝了人臉識別系統，這個系統每秒鐘可以掃描30張行人的照片，并且對他們進行面部分析。這個系統安裝運行僅僅27小時，就成功識別出兩名被列為網上逃犯的犯罪嫌疑人。目前人臉識別系統最高的正確率可以達到99%以上，而人眼在同等條件下識別的正確率僅為97.52%，人臉識別精度已經超越人眼。據介紹，自從5月22日試運行以來，警方依靠該系統已經成功抓獲3名網上逃犯。

在交通領域，刷臉除了對駕駛員進行人臉識別外，用來抓行人闖紅燈也成為新應用。前不久，深圳交警試點推出“智能行人闖紅燈取證系統”，通過視頻檢測到行人闖紅燈的行為，對人臉進行實時提取和識別，能夠識別出闖紅燈人員的真實身份。除此之外，系統還自動儲存闖紅燈的人臉數據，并通過實時搜索比對，結合大數據運算，查找出同一個人是否有多次闖紅燈行為。無獨有偶，據生活日報報道，今年5月，為了治理行人和非機動車闖紅燈，濟南放大招，交警部門研發了行人和非機動車闖紅燈自動抓拍設備，通過人臉識別技術，自動確認違法人身份信息。

不過，在人臉識別技術不斷擴大應用的同時，其安全性也受到質疑，尤其是在關乎個人財產安全的金融支付領域。

今年3·15晚會對刷臉漏洞的曝光，更是將這一焦慮**到了頂點。晚會上，主持人通過網絡上隨便找來的一張人物自拍，通過簡單的圖像處理和動態合成技術，將網絡人臉合成到事先準備好的視頻上，覆蓋原視頻的人臉，就能簡單騙過一些通過面部識別作為認證信息的軟件。晚會還提示，目前市面上很多的軟件都可以通過面部識別替代傳統的密碼，而通過這種方式原則上是可以繞過人臉識別的。

在人臉識別的安全漏洞被曝光后，百度、支付寶、商湯科技等互聯網企業紛紛在第一時間發表聲明，表示已經預見到了這種風險，并提醒群眾注意保護賬戶安全。

專家表示，現階段人臉認證技術還不能在所有場合做到非常成熟，在涉及個人隱私、財產等重要信息的場景，建議啟用多重認證方式。