举手就能付款,微信这个黑科技绝了

作者&投稿:度以 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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这次,微信又带着 黑 科技 来了!

疫情这段时间,大家最为熟悉的就是戴口罩吧。口罩在保障我们安全的同时也对生活带来一些不可避免的影响。

如果你是 iPhone 用户,那也一定经历过 无法使用 Face ID 解锁手机 的窘况吧? 还是乖乖输密码吧!

更别说在 自动售货机、打卡签到、安检进站等刷脸场景 ,更是不得不摘下口罩,有没有更好的解决方案呢?

最近微信公布了这么一项技术 —— 刷掌支付

在刷脸设备上举个手就能完成支付,真可谓信手拈来! 这下可真要 “剁手”,控制自己买买买了。

不过随后微信回应称: 该项技术仅为微信内部技术预研,未开启测试,目前也无应用计划。

虽然在目前暂时可能无法真正落地使用,但技术的革新,总是在不断的 探索 的过程中找最优解,可以理解。

而站在用户的考虑,相比刷脸,刷掌也更能让用户接受,毕竟在心理上 隐私风险更小。

不管是刷脸,还是刷掌。这两者都与我们息息相关的安全领域有关,那就是 —— 身份识别。

指纹验证

如果问使用最为广泛的 身份识别方案 ,那莫过于 指纹验证 了。由于人的指纹具有唯一性,因此通过指纹进行身份验证可谓完美。

电容式指纹:

电容式可以说使用最广的一种了,不仅仅是在手机上,在 智能锁、保险柜、门禁 等领域也有应用。

电容式的大概原理是这样的:

当录入时 ,手指按压录入区域。由于 指纹凹凸形态 的不同,从而会形成不同的电容值并产生放电。

并且由于 电容值不同,放电速度也不同 。因此可将这些电信号转为数字信号进行保存,最终多次按压指纹完成录入。

最终将实体指纹的 以数字化方式保存下来

当识别时 ,同样会进行上述的指纹数字化的过程,数据库的指纹进行对比,符合即可完成验证,反之失败。

目前电容式的方案很是成熟了,并且识别速度快,成本低( 山寨机都能用得上 ),缺点就是体积较大,美观性不佳(部分厂商会使用电源指纹)。

屏下指纹:

由于近年来,手机全面屏潮流的兴起,传统的正面电容式指纹识别已经无法满足厂商和大众需求。

而考虑到放在 后置的指纹识别 ,影响美观性,太反人类,很 nc (刘作虎:真香!)

因此,屏下指纹就来了!

在 2018 年 1 月 10 日,vivo 在 CES 2018 发布了 全球首款屏下光学指纹技术

通过 OLED 的 超薄透光、高亮度、高对比度 的特性。使用时,屏幕区域照亮手指,指纹 Sensor 模组接收指纹反射光线,最终完成指纹识别。

这就是光学指纹的原理,也是目前全面屏手机的主流指纹识别方案,根据指纹识别模组的不同,一般分为: 超薄屏幕指纹、短焦摄像头 两种。

超薄屏幕指纹:得益于指纹 Sensor 模组,拥有更好的进光量、成像效率,厚度控制可观,因此体验会更好,价格也会高一点。

而短焦摄像头方案,就很好理解了不再赘述,成本相对便宜。

目前来讲,光学屏幕指纹 虽为主流。 但由于其原理特性,在干湿手、指纹较浅、水下、强光等环境下体验还是有所缺陷,因此就有 屏下超声波指纹方案

超声波在手机指纹上的应用 并不罕见 。早在三段式手机设计的当时,小米、乐视都在手机上有所使用。

在当时确实有点大材小用,不过近几年屏幕技术的发展,屏下超声波指纹技术也孕育而生了。

由于超声波的特性,可以穿越玻璃、塑料、金属,并且 不受杂物的干扰 ,并且识别速度提升明显, 可以抗衡传统电容式

三星率先使用,而最近国产手机也已经陆续开始使用,比如年初发布的 魅族 18 系列 和最近发布的 iQOO 8 系列。

在未来,屏下超声波指纹可以说是全面屏时代的最佳选择,会有越来越多的厂商使用。

人脸验证

除了指纹验证,人脸识别也是目前成熟的技术之一。而根据所使用的硬件一般分为 3D 结构光式、传统摄像头式。

iPhone 的 3D 结构光人脸识别,大家应该最为熟悉了。通过 TOF 镜头模组、红外模组等,对用户人脸进行高精细度的 3D 建模。

最终通过对比人脸的 3D 数据,实现人脸识别,由于其原理支持黑夜下解锁、但无法完全做到人脸部分遮挡的解锁。

至于传统相机,就很好理解了不再赘述,但一般情况下的 2D 人脸安全性不高。

目前最为可靠的 2D 人脸识别,应该只有支付宝的手机刷脸支付,做到了 支付级别

其他

例如 虹膜识别、静脉识别、声纹 等身份验证技术,在现实中的其他一些领域也有使用。

虹膜识别,熟悉三星手机的用户应该熟悉,它是通过近红外光对 人眼瞳孔 周围的虹膜图像进行扫描识别。

近几年,由于全面屏三星逐渐妥协使用。该技术被主要运用在 安防、保密等领域 ,静脉识别原理也与其类似,只不过对象不同。

目前生物身份识别技术大致就是这些了,在安全领域中,身份识别做为 最有效的防范措施 ,想必会有更优的身份识别解决方案。

未来我们在手机上可能会看到更多的识别方案。


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