《刷臉支付不再遙遠(yuǎn)》的閱讀答案
“刷臉支付”不再遙遠(yuǎn)
�、僭诘聡鴿h諾威IT博覽會上，阿里巴巴創(chuàng)始人馬云舉起手機，通過支付寶“刷臉支付”購買了一款紀(jì)念郵票。這是我國人臉識別技術(shù)應(yīng)用到商業(yè)領(lǐng)域的首個產(chǎn)品雛形。
�、隈R云展示的技術(shù)是由螞蟻金服和北京曠視科技旗下的Face+Financial平臺合作研發(fā)的，在購物后的支付認(rèn)證階段通過“掃臉”取代傳統(tǒng)密碼。
�、廴四樧R別準(zhǔn)確么？香港中文大學(xué)教授湯曉鷗在計算機視覺國際頂級會議CVPR2014上曾發(fā)表論文，稱計算機算法識別人臉的準(zhǔn)確率已經(jīng)達(dá)到99.15%，而肉眼識別的準(zhǔn)確率大約為97.52%。作為世界領(lǐng)先的人臉識別平臺，F(xiàn)ace++Financial人臉識別技術(shù)在LFW國際公開測試中達(dá)到了99.5%的準(zhǔn)確率。同時，運用交互式指令+連續(xù)性判定+3D判定技術(shù)，人臉識別防偽攻擊的能力也已經(jīng)達(dá)到世界領(lǐng)先水平。
�、茉谖浵伣鸱䞍�(nèi)部，有一支名為“柒車間”的專職研究生物識別技術(shù)的團隊，該團隊高級技術(shù)專家張潔介紹，人臉識別準(zhǔn)確率之所以能夠高于人眼，主要在于計算機可以關(guān)注更多的關(guān)鍵細(xì)節(jié)，并通過算法剔除一些干擾因素。
�、荽饲叭四樧R別一個大的技術(shù)難點，就是如何防偽造，比如防止用照片或視頻代替真人。目前，螞蟻金服研究了基于場景的活體監(jiān)測，已經(jīng)可以非常有效地防止人臉照片和人臉視頻蒙混過關(guān)。
⑥而對于時下流行的整容技術(shù)，比如圓臉整成錐子臉、單眼皮變成雙眼皮，電腦又該怎么辦？南京理工大學(xué)計算機學(xué)院教授李千目表示，局部整容不是特別明顯的，識別系統(tǒng)還是可以綜合人臉基本的五官比例、角度等特征進行識別，但如果臉形變化特別大，識別起來確實有難度。
⑦對于肉眼都很難識別的.雙胞胎，刷臉識別的難度就更高了。李千目說，刷臉系統(tǒng)暫時還不能識別長相一致的雙胞胎。不過，只要采集到足夠多的人臉樣本，研究雙胞胎之間的相關(guān)特征，讓電腦訓(xùn)練、學(xué)習(xí)，未來也一定能有所突破。
�、辔浵伣鸱矫姹硎�，自己對于生物識別技術(shù)的熱衷，最主要是為互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)作相應(yīng)的技術(shù)儲備，目前相關(guān)的具體產(chǎn)品正在籌備中。
�、崾澜珥敿獾目萍计髽I(yè)近年都著力研究生物識別，比如蘋果推出指紋識別touchID，三星也已開始試水人臉解鎖，支付寶此前也推出過指紋支付�！巴挡蛔摺钡挠脩羯锾卣魑磥砗芸赡軐⑷〈艽a，成為主流的身份驗證方式。未來很多需要用戶親自到場辦理的業(yè)務(wù)，也有可能只需要在電腦或手機前“刷個臉”，即可快速驗明“真身”，不必再尋找網(wǎng)點，排隊耗時。
�、怆m然對于具體的應(yīng)用場景和產(chǎn)品形態(tài)，螞蟻金服還未給出明確答案，但不難想像，如果人臉識別獲得各監(jiān)管機構(gòu)的認(rèn)可，那么像刷臉支付一類的互聯(lián)網(wǎng)金融應(yīng)用，都將有可能成為現(xiàn)實。
選自《發(fā)明與創(chuàng)新·大科技》2015年05期
16.結(jié)合文意給“刷臉支付”下定義。（3分）
17.分析第③段中畫線句子的說明方法及其作用。（3分）
18.信息提取有誤的一項是（ ）（2分）
A.專家認(rèn)為，刷臉系統(tǒng)暫時還不能識別長相一致的雙胞胎。
B.識別系統(tǒng)對局部整容不明顯的，還是可以綜合人臉的基本特征進行識別。
C.計算機人臉識別準(zhǔn)確率高出人眼，完全在于它可以關(guān)注更多的關(guān)鍵細(xì)節(jié)。
D.Face+Financial人臉識別技術(shù)應(yīng)用前景廣闊，將改變我們的生活方式。
19.結(jié)合文意，發(fā)揮想象，請寫出三種你認(rèn)為未來可以取代傳統(tǒng)密碼的“偷不走”的人體生物特征。（3分）
參考答案
16.示例：“刷臉支付” ①是指購物通過支付寶支付認(rèn)證階段，②運用“掃臉”取代傳統(tǒng)密碼支付的③一項新技術(shù)。（答出一點給1分，共3分）
17.示例：畫線句子運用了①列數(shù)字、②作比較的說明方法。③直觀準(zhǔn)確地突出了
Face+Financiai人臉識別技術(shù)的準(zhǔn)確率超過肉眼識別，甚至超過計算機算法識別的準(zhǔn)確率。（每點1分，共3分）
18.C（C項中“完全”應(yīng)為“主要”）
19.示例：如指紋、頭發(fā)、唾液、瞳孔、體味等。（開放性試題，想象合乎情理即可。每例1分，共3分）
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