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分卷阅读41 (第1/3页)
激情。照例有不少人被他骂了个狗血淋头,但也有人和他对喷。沈见月很意外,但看大家表情都相当镇定,显然已经是见怪不怪了。和霍东瑾对喷的就是余文彬提到的碧雪丝团队的老大,男人三十多岁,微微秃顶,穿着格子衫,外表普通得要命,公司里十个程序员中能抓出八个他这样的人,只是没想到他竟是这么一个大项目的负责人。让沈见月跌破眼镜的是,最后竟然还是霍东瑾屈服了!他改变了自己的主意,赞同了那个小组长的观点。很快轮到沈见月替支付中心作报告了,灵犀支付推出了刷脸支付新功能,目前产品还没有正式完成,但主要功能已经完备,可以试用了。介绍完项目进度后,最后沈见月说:“我刚刚发了一个内部版本,如果可以,请各位试用一下。”霍东瑾全程听完后,突然道:“我有个问题,你说安全性达到了99%,那剩下的那个1%是什么?”沈见月:“人脸识别是很复杂的一个环境,剩下的那1%,可能包括别人用照片、用人脸模型进行盗刷,此外,双胞胎有基本一模一样的外观,这也对我们的识别造成了挑战。”也有人问:“如果我有一个双胞胎兄弟,他能刷开我的账户吗?”PPT上并不包含这部分,因为这部分正是项目组要攻克的难题。但沈见月是负责这个项目的安全防控部分,还算比较清楚其中的原理,他解释说:“这个问题也就是刚才霍总提到的那1%不准确的地方,不过我们已经有了明确的解决方案,双胞胎是不能盗刷的。”霍东瑾:“哦?你们用的什么方法?”沈见月:“虽然在我们肉眼看来,双胞胎几乎是长得一模一样的,但机器能够做到比我们更准确。在解决这个问题时,我们尝试导入全球500万对双胞胎的图像,对比发现,这500万对双胞胎的平均面部相似度达到了93%,我们抽取了这些人不一样的7%进入系统做出精细处理,确保达到最高的准确性。”又有人问:“是只有双胞胎会做出精细处理吗?”“确实是这样,”沈见月点头,“实际上,我们平时的人脸识别是抓取眼睛,鼻子,嘴唇、面部轮廓进行对比,但因为存在环境光线、整容、妆容的影响,也不会做到100%的
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