激。照例有不少人被他骂了个狗血淋，但也有人和他对。沈见月很意外，但看大家表都相当镇定，显然已经是见怪不怪了。

    和霍东瑾对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，穿着格衫，外表普通得要命，公司里十个程序员中能抓八个他这样的人，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，赞同了那个小组的观。

    很快到沈见月替支付中心作报告了，灵犀支付推了刷脸支付新功能，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。介绍完项目度后，最后沈见月说：“我刚刚发了一个版本，如果可以，请各位试用一。”

    霍东瑾全程听完后，突然：“我有个问题，你说安全达到了99%，那剩的那个1%是什么？”

    沈见月：“人脸识别是很复杂的一个环境，剩的那1%，可能包括别人用照片、用人脸模型行盗刷，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，他能刷开我的账吗？”

    PPT上并不包这分，因为这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：“虽然在我们看来，双胞胎几乎是得一模一样的，但机能够到比我们更准确。在解决这个问题时，我们尝试导全球500万对双胞胎的图像，对比发现，这500万对双胞胎的平均面相似度达到了93%，我们取了这些人不一样的7%系统细理，确保达到最的准确。”

    又有人问：“是只有双胞胎会细理吗？”

    “确实是这样，”沈见月，“实际上，我们平时的人脸识别是抓取睛，鼻，嘴、面廓行对比，但因为存在环境光线、整容、妆容的影响，也不会到100%的确度，在找不第二张和你相似的脸的前提上，我们是允许存在一定容错率的。但在双胞胎上，我们会降低他们刷脸时的容错率，而且会着重对比他们不一样的地方。”

    众人恍然大悟，对这个功能评价颇。