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人脸识别技术原理分析—刷脸支付
特征提取：人脸识别可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。而人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。特征提取的方法可以分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
人脸图像匹配与识别：这是提取人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行匹配，认证。人脸识别就是把待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行相比较，根据相似程度对人脸的进行判断。这一过程可以分为两类：一类是确认，就是一对一进行图像比较的过程，而另一类是辨认，就是一对多进行图像匹配识别对比的过程。
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人脸支付聚合的流程和技术，参考当前的二维码聚合支付发展模式，可以有专门制作人脸聚合支付设备或系统的企业来提供专业化的解决方案。人脸ID在账户关联时，刷脸支付招商，在用户授权和签约的前提下、基于用户隐私保护的底线、确保客户支付的主观意愿、监管环境的允许和规范性指导等系列保障措施下，或许不仅可以关联银行账户，也可以关联第三方支付账户，进而形成人脸聚合支付。
虽然人脸信息的读取和分析远比二维码复杂，但是在5G技术的基础上，这种信息量导致的交互时间差，理论上几乎可以忽略不计。所以，聚合人脸支付的技术实现，在5G时代是完全没有问题的。但它能否得到推广，主要取决于以后的市场发展趋势和监管机构的控管模式。
如果人脸支付方式能够发展起来，那么储备人脸数据信息的专业系统就会成为必须，刷脸支付优点，是开展人脸支付的必要前提。其次，宁夏刷脸支付，与人脸支付相关的算法等技术，需要制定和颁布统一的技术标准和规范，统一使用标准规范，能减少各种应用因标准不同而导致的信息无法互通兼容，并形成数据孤岛，从而不利于行业发展。解析和计算人脸数据信息的算法，会尽可能在服务器上完成，即广泛采用云计算来灵活扩展、按需调配计算能力。但由于识别技术的日新月异，显然在各种终端设备集成识别技术，并各自为政是不可取的，也并不利于海量数据的使用和互通使用。
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你所感兴趣的人脸识别和人脸支付，在技术层面上是如何实现的？
1，摄像头信息传输安全解决方案。
2，整合安全计算能力。
3，3D活检算法评估体系。
4，安卓生态协作的经验积累。
这里有三个关键词：安全、人脸识别、支付，安全是整体的安全方案，达到金融级别的安全，人脸识别是指包括算法在内的软硬件，支付就是基于IFAA技术方案的人脸识别进行支付，为了了解什么是金融级别的支付，我们首先了解苹果是怎么做到的。
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