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刷脸付款，遇到双胞胎怎么办？都能彼此刷吗
双胞胎的姐妹们站出来扫盲了？
我觉得机器识别人和人看人是不一样的，人看两个双胞胎，粗略的看是长得一样，但是细节还是有差异。机器就不一样，机器是根据一些脸部特征来采样，两个双胞胎除非每天保持同步的生活，睡觉的姿势都一样，吃的饭也是一样，两张脸的特征差异比较小，否则机器一定能识别出来。
双胞胎姐妹们，出来扫盲啦？
仔细看图片，还是略有差异的。
刷脸支付对于双胞胎也是能区分的，我们每个人都是世界上独一无二的，无论长的多像都会有区别的，只是有些双胞胎长的太像了，以至于我们用肉眼难以识别。但是人脸识别系统一般是可以识别的，骗程设计上有考虑这个问题的。在人脸釆样点上。有微小尺寸的不一样都是能区别出来的。世上什么东西都没有完美的，人脸识别系统也一样有小概率误差，大约在百万分之一数量级上，只要在设计允许范围内就不影响使用。
谢谢提问者的问题:
在现实生活中双胞胎一般很难辨识，非常容易混淆，在一些书本或影视剧情节里，经常看到利用双胞胎不容辨识的外貌，李代桃僵制造一些悬念故事。在不熟悉的人眼里，辨识双胞胎的难度很高，正是因为这一点，在日常的工作生活中会造出很多趣事。
刷脸支付的电子技术，在于把一个人面部的几个关键点，利用面孔中的眼睛，鼻子，嘴等关键部，绘成一张识别的网络，组成识别方式位来识别，目前的人脸识别技术错误率很低，所以如果双胞胎的外形脸部差异很小，大约就能互相代刷；相反如果双胞胎个体特征差异有些明显，就不能代刷。
题主好，非常有兴趣来回答这个问题。
我们都知道刷脸付款业务中的核心认证手段，是通过人脸识别技术来实现的。人脸识别技术经过多年的沉淀和发展，其识别成功率已经高达99.58%（阿里云API参数），并且已经完成商用投产。
客观的谈识别>技能/strong>
首先，我们需要明白一个道理：既然是识别技术，必然会有通过率和误识率的指标。也就是说，再精准的算法也不可能做到100%，必然会存在漏网之鱼。针对人脸识别中的双胞胎问题，支付宝官方也曾用这样的话来回答：如果说人脸识别在金融场景的商用是世界级难题，那么双胞胎的识别就是世界级难题的平方。
如果各位看官依然有疑问的话，我们不妨浏览一下阿里云的人脸对比API接口文档，在接口文档中，我们可以清楚的看到人脸识别的返回结果，返回结果只是一个置信度，并不会准确的告诉调用者“是”或“不是”，有兴趣的朋友可以看再参考下其他平台的人脸比对结果。从这一点就足以说明：人脸识别并不是万无一失的！
人脸识别到底识别的是啥
人脸识别的过程主要可以分为以下四个阶段：
人脸信息采集：前几年比较多的做法是采集N张照片，近些年主流的做法是采集视频，主要是因为相对于照片来说，视频是动态的，被攻破的概率要相对小很多，安全性会好很多。
图像预处理：对采集到的图像进行预处理，方面后续提取人脸特征值，简单来说预处理就是把现实照片处理成后续算法能够识别的样子。
特征提取：从图像中提取脸部的特征，例如各个器官之间的距离比例等。
比对：有了特征就可以比对了，只是人脸识别中的比对并不是绝对的，因为即使是同一个人也是在不断变化的，所以，比对结果通常是一个分值，也就是上文提到的“置信度”。在刷脸支付场景中，既然要使用人脸识别技术来作为验证手段，那必然会需要一个明确的结果。因此，除了置信度之外，还有一个阈值作为判断的依据，置信度高于阈值则可以通过，低于则会拒绝。而在刷脸支付这种对安全性要求比较高的场景中，阈值自然也不会低。
这样，我们不难发现：人脸比对的内容其实是人脸的一些特征，也就是说，即使不是双胞胎，都有可能获得比较高的分值。只是双胞胎相对于其他群体来说，人脸的特征会高度的相似，但是并不会完全相同（千万别拿基因说事儿，同一棵树上的不同叶子长得都不一样）。
能否商用
上文介绍了人脸识别的准确率并不是100%，那么为什么刷脸付款依然会投入商用呢？其实在刷脸付款这个场景中，人脸识别并不是唯一的认证手段。除了人脸识别之外，还会验证手机号码，而且阿里在2017年就已经研发出了眼纹识别技术（同时识别白眼珠中的血管来进行判断，不确定有没有在刷脸付款场景中投入使用）。也就是说，并不是只靠人脸识别就可以完成支付。商用不单单靠人脸识别，同时使用多种认证手段也可以提升支付的安全性。
其实，刷脸支付也是一款软件。我们在日常生活中，大到电脑的操作系统，小到各种APP，不都是会进行一些升级或者安装一些补丁么。在实际商用场景中，对安全和便捷的需求都不是绝对的，而是相对的。
敢不敢用
既然题主提出了这个问题，我相信在好奇之余，还是有一些担忧的。说实话，在支付宝的刷脸支付刚刚上线时，我也有过这方面的担忧，总担心被盗刷（虽然并没有几毛钱😄）。但是现在想想，是完全没有必要。
首先，支持刷脸付款的商家都是需要经过认证的，从消费场景的源头进行了把控。
其次，人脸识别等算法日益成熟，虽然做不到100%，但是高概率是没问题的，主要我不是双胞胎，小概率事件我没办法进行验证啊。
另外，除了认证技术之外，大数据的行为分析和反欺诈手段也是支付场景中必备的安全防控手段，也就是说除了人脸识别这类静态的认证方式外，还有动态的反欺诈手段对付款过程进行保护。
最后，我还是比较信任支付宝的。何况支付宝早在2017年搞刷脸支付时就回应过“刷脸支付被盗刷”的问题，支付宝回复是：赔，通过保险公司全额赔。
总之，双胞胎确实是刷脸付款业务中的一个不小的挑战，但是由于双胞胎之间仍然存在细微的差别，通过专业的算法以及其他认证方式的共同作用，还是可以对大部分双胞胎做出识别的。不过，毕竟不是百分百的东西，还是可能会存在漏网之鱼的。
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这个问题很有意思，双胎在现实生活中很多方面都会让别人搞混。在许多影视文学作品里，也会利用双胞胎制造一些悬念。
刷脸支付的识别技术，是利用面孔中眼镜鼻子嘴等等关键点，再面部绘制识别网。组成类似指纹的识别方式。目前的识别率已经非常的高了。错误率应该低于万分之一。
双胞胎面对刷脸支付时有两种可能，如果这两个双胞胎差异比较明显，那么可以识别。如果实在太像！那么完全可以做到互相刷脸不被发现。
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