無感支付，就是沒有感覺，或者說沒多少感覺的情況下讓支付環節完全秒化(1- 2 秒可以看作是無感的乙個標準)，不作為乙個獨立的環節出現，沒有為支付而出現的專門操作動作。銳融天下通過在支付行業多年深耕經驗，所以在無感支付領域有著領先於行業的技術。本文，我們從支付場景開始，帶你了解這類便捷應用背後的技術原理，領略ai技術如何優雅的為無感支付做著支撐。
一、無感支付應用場景
1、停車繳費
車輛行駛到閘機口，車主無需將車停下，只需稍稍放緩車速，閘機掃瞄裝置便能自動識別車牌號碼，立即抬杆，車主順勢通過，然後微信支付寶自動扣費。
2、刷臉購物
無人超市，是可以自帶刷臉識別功能的，並統一預設為支付寶，消費者進入商場那一刻，即完成識別過程。將支付環節的識別，融合在進門與出門的識別功能上。讓消費者不掏手機不掃碼，出門直接扣款，則真正意義上實現了無感支付。
3、指紋支付
和輸入密碼支付相比，指紋支付肯定來得更加方便。特別是**下進行移動支付的時候，後面一堆人攘攘熙熙地排著隊，前面的人還在慢吞吞輸密碼，這甚至能讓一些趕時間的人火冒三丈。這時候，一摸就能支付的指紋支付，就能大大節省時間。
4、聲紋支付
美國運通卡的使用者可以檢視自己的餘額，獲取各種折扣和優惠，還能支付帳單，甚至收聽最新的賬戶資訊。美國運通卡使用者只需要對echo音箱說：「我的美國運通賬戶餘額是多少。」這個語音助手就會提供相應的資訊。
二、銳融天下無感支付關鍵技術
以上無感支付場景中，為使用者帶來便利的背後，是車牌識別、人體生物識別技術融合進入支付流程。以生物識別技術為例，其實現原理為：通過對生物特徵進行取樣，提取其唯一的特徵並且轉化成數字**，並進一步將這些**組合而成的特徵模板。人們同識別系統互動進行身份認證時，識別系統獲取其特徵並與資料可中的特徵模板進行比對，以確定是否匹配，從而決定接受或拒絕該人。
無感支付，同時又是以機器學習為核心的多種技術的應用成果，主要包括：
1、模式識別=機器學習
模式識別又常稱作模式分類，其原理和演算法完全等同於機器學習。從處理問題的性質和解決問題的方法等角度，模式識別分為有監督的分類(supervised classification)和無監督的分類(unsupervised classification)兩種。二者的主要差別在於，各實驗樣本所屬的類別是否預先已知。
2、計算機視覺=影象處理+機器學習
影象處理技術用於將影象處理為適合進入機器學習模型中的輸入，機器學習則負責從影象中識別出相關的模式。計算機視覺相關的應用非常的多，例如百度識圖、手寫字元識別、車牌識別等等應用。隨著機器學習的新領域深度學習的發展，大大促進了計算機影象識別的效果，因此未來計算機視覺界的發展前景不可估量。
3、聲紋識別=聲音提取+機器學習
提取並選擇對說話人的聲紋具有可分性強、程式設計客棧穩定性高等特性的聲學或語言特徵。聲紋識別系統是乙個典型的模式識別的框架，為了讓計算機認識乙個使用者的身份，需要目標使用者首先提供一段訓練語音，這段語音經過特徵提取和模型訓練等一系列操作，會被對映為使用者的聲紋模型。在驗證階段，乙個身份未知的語音也會經過一系列的操作被對映為測試特徵，測試特徵會與目標模型進行某種相似度的計算後得到乙個置信度的得分，這個得分通常會與我們人工設定的期望值進行比較，高於這個期望值，我們認為測試語音對應的身份與目標使用者身份匹配，通過驗證;反之則拒絕掉測試身份。
三、核心演算法
以上無感支付所依託的機器學習的主流演算法包括：回歸演算法、神經網路、支援向量機等。
1、回歸演算法---機器學習基礎演算法
機器學習中的回歸演算法的本質是通過對樣本資料的收集，給出假設的函式模型，而此函式包含未知引數，機器學習的過程就是解方程或者找到最優解，當驗證通過後，從而可以用該函式去**測試新資料。其中，最常用也是最基礎的回歸演算法，是線性回歸。
線性回歸(linear regression)，用來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法，其表達形式為y = w'x+e，e為誤差服從均值為 0 的正態分佈，其中只有乙個自變數的情況稱為簡單回歸，多個自變數的情況叫多元回歸。
給定學習所用的資料集www.cppcns.com合為：
可採用線性模型：
求解得到：
2、神經網路---廣泛應用於車牌識別
神經網路演算法模擬了人腦的計算模型。在該模型中，神經元接收來自n個其他神經元傳遞的輸入訊號，通過帶權重的連線進行傳播，神經元接收到的總輸入值將與神經元的閾值進行比較，然後通過「啟用函式」處理輸入訊號，產生該神經元輸出。
可採用sigmoid函式作為啟用函式g(x)：
我們使用向量和矩陣來表示層次中的變數。a(1)，a(2)，z是網路中傳輸的向量資料。w(1)和w(2)是網程式設計客棧絡的矩陣引數。
g(w(1) * a(1) = a(2);
g(w(2) * a(2) =z;
理論證明，兩層神經網路可以無限逼近任意連續函式。也就是說，面對複雜的非線性分類任務，兩層(帶乙個隱藏層)神經網路可以分類的很好。
神經網路的學習過程，就是根據訓練資料來調整神經元之間的「連線權」以及每個功能神經元的閾值。
機器學習模型訓練的目的，就是使得引數盡可能的與真實的模型逼近。具體做法是這樣的。首先給所有引數賦上隨機值。我們使用這些隨機生成的引數值，來**訓練資料中的樣本。樣本的**目標為yp，真實目標為y。那麼，定義乙個值loss，計算公式如下：
loss = 程式設計客棧(yp - y)^2
這個值稱之為損失(loss)，我們的目標就是使對所有訓練資料的損失和盡可能的小。
一般來說解決這個優化問題使用的是梯度下降演算法。梯度下降演算法每次計算引數在當前的梯度，然後讓引數向著梯度的反方向前進一段距離，不斷重複，直到梯度接近零時截止。
3、支援向量機svm--廣泛應用於生物識別
支援向量機(support vector machines)是一種二分類模型，它的目的是尋找乙個超平面來對樣本進行分割，分割的原則是間隔最大化，最終轉化為乙個凸二次規劃問題來求解。由簡至繁的模型包括：
當訓練樣本線性可分時，通過硬間隔最大化，學習乙個線性可分支援向量機;
當訓練樣本近似線性可分時，通過軟間隔最大化，學習乙個線性支援向量機;
當訓練樣本線性不可分時，通過核技巧和軟間隔最大化，學習乙個非線性支援向量機;
圖1. 樣本資料線性可分
圖2. 學習得到線性分割的向量
通過最小二乘或梯度法對以下目標函式求解可得w，b，獲得用於線性分割的向量;
我們會經常遇到線性不可分的樣例，此時，我們的常用做法是把樣例特徵對映到高維空間中去(如下圖)：
圖3. 將低維空間對映到高維空間
線性不可分對映到高維空間，可能會導致維度過大無法計算。但通過引入核函式，將特徵量從低維向高維轉換，核函式先在低維上進行計算，而將分類效果表現在高維上，避免了直接在高維空間中的複雜計算。
四、應用中存在的困難與潛在的風險
無感支付技術具有使用便捷的優點，同時風險與之並存：如生物特徵的生物身份識別技術存在著一旦被盜用將無法吊銷的風險。同時,網際網路銀行業務發展的技術障礙也未解決，無論人臉識別，指紋等多重生物識別技術有多成熟，只要是網路遠端傳輸方式都能夠被黑客擷取複製。
就目前來看，雖然關注度高，但由於生物識別技術的尚不成熟，其在支付領域的運用暫時還難以大規模的推廣使用，還面臨著政策和宣傳不到位等諸多因素的困擾，如何理性、務實的直面存在的問題困難，加強對該項技術的投入和監督，是金融科技業在未來乙個時期內程式設計客棧應重點解決的問題。
本文標題: 讓支付系統更懂你---無感支付背後的ai技術
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歌詞 我想更懂你
每次我想更懂你 我們卻更有距離 是不是都用錯言語 也用錯了表情 其實我想更懂你 不是為了抓緊你 我只是怕你會忘記 有人永遠愛著你 愛你woo 請你聽聽我的真心話 你每天看著我長大 但你是否了解我內心矛盾的對話 你板著臉孔不屑的對著我看 我的視線沒有勇氣 只好面對冷冰冰的地板 這就是你這就是我 我們之...
記憶體，我想更懂你
參考文獻 靜態區 常量區 區 堆 棧 1.要是全域性靜態常量字元組，那就在靜態區 2.模組內部的話大部分都是在棧中 不帶static字首的區域性陣列在棧中 3.像三樓講，要是自己手動分配位址那肯定在堆中啊，所有malloc的空間都是在堆中申請 malloc或new的陣列存在堆中 4.帶static字...
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