信息社会进步的真快，前几年大家出门还要带一堆的银行卡、信用卡，现在只要拿上手机，用微信或支付宝就可以完成快速支付，出门基本不用带钱包，记下一堆的银行卡密码了。不过，这种方式似乎还是不够方便，而且一旦手机丢失，那很可能账户被盗用，安全风险太高，于是出现了刷脸技术。在2017年9月，阿里在杭州KFC首推刷脸支付服务，一时引起巨大反响，刷脸时代开启。其实，人脸识别技术早就有研究，并在考勤、身份验证有少量应用，这次如此高调地做市场宣传，实际上是开启了实验室技术迈向全面商用的第一步。刷脸时代就是要利用每个人的这张脸，丢掉各种各样的卡，各种各样的账号密码，只要一张脸就可以完成身份认证的所有事。    刷脸依仗的就是人脸识别技术。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，类似的还有指纹识别、车牌识别、汉字识别等等。在技术实现上，就是将人脸进行图像处理，经过各种预处理和算法，提取出一些关键点，然后与数据库里的人脸进行一一对比，找到匹配成功的人脸，然后再将数据库里这张人脸的相关信息反馈给通过识别的人。人脸识别可不是新兴事物，在20世纪50年代就有科学家开始人脸识别的研究，不过由于当时的计算能力和技术有限，很长时间内并没有获得实际应用，直到近些年来随着机器学习理论的发展，相继出现了基于遗传算法、支持向量机、boosting、流形学习以及核方法等进行人脸识别，大幅提升了人脸识别的正确率，逐渐开始在一定范围内得到实际应用，比如考勤系统。到了2014年前后，随着大数据和人工智能技术的走红，将这些新技术应用到人脸识别领域，获得了远超经典方法的识别结果，大大推动了人脸识别技术的发展，所训练的数据规模越来越大，识别精度亦越来越高。  AI可以和很多行业结合，其中刷脸就是AI当前最火的实践领域之一，刷脸时代的到来代表了AI时代的真正到来，后面AI一定会在其它领域里不断落脚。人脸识别正确率要通过大量的数据样本才能提升，所以要有海量的大数据样本，然后将这些数据提供给计算机，通过AI技术进行学习，将所有的人脸图像识别出来并存储，当需要有人要刷脸认证时，直接将刷脸数据与数据库里的数据进行比对，准确率超过99%的视为同一个人，通过认证。人脸识别要使用大量的AI算法，这样才能提升准确率，以往普通的算法准确率是最大的问题。AI技术本身就是机器学习，天然具备甄别数据的能力，尤其是后天学习的能力，这是人脸识别应用最需要的。当人脸识别遇到了AI，再加上近几年计算速度的大幅提升，海量数据的计算瞬间就能完成，使得刷脸不火都不行了。AI让计算机拥有了分析和感知等能力，可以模拟人类思考模式做出反应，这种技术理念恰好可以应用到人脸识别中，刷脸开启了AI新时代。  接下来要给刷脸泼泼冷水了，虽然刷脸在安检和考勤中有应用，但要在全行业普及还早，去年阿里推出刷脸消费后再没有太大的声响了。一方面是刷脸的前提是要将自己的人脸数据录入到数据库中，比如支付宝后台的数据库，然后在进行刷脸消费时，刷脸机识别人脸，与支付宝人脸库中的对比，找到这张匹配的人脸，然后在这个人脸对应的账户资金里，将这笔消费扣除，反之存钱也是如此，这个账户里不仅可以有资金，也可以存储其它各种各样的信息，信息越丰富，可以通过刷脸去做的事情就越多，这些都要基于一个前提，就是要在首次消费的时候将自己的人脸信息录入，包括自己账户资金和个人隐私信息等都要录入，然后才能开启刷脸消费，这对于国人来说还是有不少人接受不了；另一方面是刷脸需要大量的识别设备，这些设备价格与POS相比，价格不便宜，试想要在所有刷卡的地方换上刷脸的设备，这个替换成本很高；最后一个方面就是安全问题，会不会识别错，准确率如何，会不