细思恐极，在这个全民自拍的互联网时代，炫照已经成为日常生活的必需品，社交网站上的照片更是层出不穷，一旦图像被用来破解人脸识别，后果不堪设想。
扫一扫，立刻付款 ，这是今年以来，生活中我们随处可见的付款方式，大到商超、小到路边摊，移动支付已经渗透衣食住行的方方面面。在付款方式上，与密码输入相较，指纹识别无论从安全性还是便捷性上都略胜一筹，从而越来越多的纳入移动支付中，也越来越受消费者青睐。而在金融领域，人脸识别商业化也正在不断蔓延。
近几年，随着生物识别技术不断应用于各种场景之中，其商业价值不断被延伸，生物识别不再是简单的考勤签到的工具，而作为身份识别的方式，识别技术在安全性上备受考验。据外媒报道，近日来自北卡罗来纳大学的一个研究团队凭借他们在社交媒体(Facebook)上收集到的若干照片，并加入面部表情和眨眼睛等小动作，利用特殊的电脑合成和渲染技术，生成一个平面化的3D模型，利用这些模型进行测试，且在高达4/5的被测安全系统在55%到85%的被测时间内，都可以被轻松骗过。
据该团队介绍，他们一共收集了20名志愿者发布在社交媒体上的照片，由于照片的数量和质量都不能得到保障，因此科学家们还不得不 人造 了一些照片丢失的信息，例如照片中的阴影、面部表情的褶皱等。最极端的例子是，有几位志愿者只在社交媒体上发布了两三张照片，并且像素还很低。
细思恐极，在这个全民自拍的互联网时代，炫照已经成为日常生活的必需品，社交网站上的照片更是层出不穷，一旦图像被用来破解人脸识别，后果不堪设想。
为了避免3D模型骗过人脸识别，国内外厂商已经尝试了很多技术手段和设备，唯一可能的解决方案是在人脸识别工具上增强其识别欺诈的功能，拒绝用低分辨率纹理合成人脸的能力是绝对必要的，除此之外借助光投影图案、增加可识别红外线的传感器以及识别跟脉搏相关的轻微皮肤色调波动都会有所帮助。
生物识别技术不断发展，不仅是针对图像，甚至能对视频中人脸特征进行提取、分析、比对，一方面对于公安部门抓捕犯罪分子，打击违法犯罪行为，维护公共治安的有利技防，而另一方面，随着生物识别技术不断深入各行各业，尤其是与金融挂钩，直接关系到个体用户的人身财产安全，在不断扩大识别技术发展的同时，也必要保障识别的安全性和稳定性。
