10月31日，三大通信运营商齐推出5G通信套餐，标志着5G商用时代的来临,5G时代的到来，极大地加速了刷脸支付落地速度。
从2018年刷脸支付初登场后，支付宝、微信支付、银联相序入驻刷脸支付领域。随着刷脸支付进程的深入，街边小巷越来越多的场所都可以看到刷脸支付设备。
同时，不仅仅是刷脸支付，刷脸验证、刷脸取物、刷脸过检等刷脸应用不断出现在人们的日常生活中。
一个新技术的出现，人们在享受它所带来的便捷的同时、必然会怀疑它的安全性，刷脸支付又因其涉及到钱款交易，所有关于刷脸支付安全性的问题尤受人们关注。
刷脸支付是基于人工智能、机器视觉、3D传感、大数据等技术，通过软硬件的结合，智能算法与风控体系综合保证了金融级准确性和安全性。
计算机的面部识别能力是远胜于人眼的，所以无论是发型变化、常规化妆、胖瘦变化等情况，计算机也能准确识别。
刷脸支付，是技术革新趋势发展下的必然产物。而在大势所趋下，刷脸支付项目将成为最抢手的支付项目！对于人脸支付硬件，其中有两个十分重要的特性，一个是 3D 摄像头，它主要是进行活体检测。第二，是在流程当中进行检测、跟踪、优选、活体算法的前项计算过程。最早腾讯优图推出交互式的活体，通过摇头、眨眼动作验证真人身份，紧接着推出针对手机的应用场景推出光线活体检测，以及针对通用设备的红外活体检测以及 3D 活体检测。
红外双目活体检测方案采用的是双目摄像头，检测过程中输出一张 RGB 图与一张红外图，其算法原理是利用人的皮肤与纸张对红外光的反射不同，以此保证检测精度。但如若找到一种与皮肤相类似的材料进行检测，就不能保证识别的安全性，所以红外双目活体多用于刷脸开门等场景。
针对有着更高安全要求的刷脸支付，通常会使用 3D 摄像头配合检测，并输出一张 RGB 的图与一张人脸深度图，纸张等平面不存在深度信息，但人脸是有三维深度信息的，其输出的人脸深度图就可以用来做活体检测。
除了深度的要求以外，在实际应用中 RGB 摄像头的成像质量也至关重要。其实，技术人员是很难判断人脸支付 POS 机所处的具体环境，比如，若 POS 机放置于窗边，识别时人脸处于背光的场景，从而无法进行识别，这些都会给 RGB 成像带来巨大挑战。这时通常需要与 3D 摄像头的厂商明确，要求摄像机需优化到适配不同场景都能进行正常识别工作。
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