模拟人生畅玩版怎么生双胞胎
刷脸付款，遇到双胞胎怎么办？都能彼此刷吗？
刷脸付款，遇到双胞胎怎么办？都能彼此刷吗？
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。
客观的谈识别技术首先，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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生孩子时最难挨的是开1到3指吗？
我也是顺产的，过了预产期宝宝没动静，就去医院打了催产针，第一天没效果，第二天开始有规律宫缩了，下午一点多时候开始阵痛间隔时间越来越短，阵痛来的时候感觉人都要去了另外一个世界，貌似催产针催的阵痛比自然反应的宫缩要疼的得多，阵痛结束时，立马就精神了好多，如此的反复，到下午四点半宫口开一指，五点半就开到四指，七点时十指就全开了，八点十来分俺们家宝就出生了。感觉生的过程还都很顺利，出除了打催产针比较遭罪。其他还都好。