人脸识别技术已经比较成熟，国内外企业也早已展开了布局，那么，在金融领域能否大规模应用人脸识别技术? 由于对硬件条件的特殊要求，三维图像人脸识别和热成像人脸识别技术很难真正与互联网金融普遍结合。“由于人脸对外界环境的改变做出的反应比较大，人脸识别仪供应企业，比如光照、角度、遮挡以及人的健康程度、化妆与否、表情都会使人脸图像呈现较大的变化，因此，这些因素可能会给人脸识别的性造成困难，人脸识别仪供应企业。此外，通过发达的整形手段人脸也容易被仿造，这将造成漏洞。目前，双层异构深度神经网络从算法上极大的降低了以上外界因素对人脸识别的影响。目前，我中心采集了数千万张包含角度、光线、遮挡、场景等多要素在内的结构化数据照片，用于算法学习和优化，在银行的真实生产数据中可达到99.68%的识别率，人脸识别仪供应企业，目前已与多家银行合作，提供了人脸识别在线服务。人脸识别具有什么特点？人脸识别仪供应企业

人脸与人体的其他生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的不易被复制性为身份鉴别提供了必要的前提，与其他类型的生物识别比较，人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”。非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像。并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。符合视觉特性：具有“以貌识人”的特性及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。东莞人脸识别推荐迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。

尽管看起来一部人脸识别设备造价偏高，但其本质是一款低成本产品。相比较IC卡等，它只需要投入硬件成本，在造价上得到了良好的控制，进一步延伸亲民应用。人脸识别技术是以身份检索或校验为目标，通过从给定的静态或动态图像中提取人脸信息等手段，与数据库中已知身份人脸进行匹配的过程。由于受到光照、表情、遮挡、朝向等干扰因素的影响，与其他基于、虹膜、掌纹、指纹等技术手段相比，人脸识别技术的准确率相对较低，但其采集方式较为友好：无须当事人配合，甚至在其意识不到的情况下，就完成了对人脸信息的采集与识别。因此，人脸识别技术在过去的四十多年中一直是人工智能领域的热点研究课题，至今已逐渐走向成熟，已经应用于反恐、安防、门禁等领域，近年来开始向教育、金融等领域推广。

通常称第1类变化为类间变化（inter-classdifference），而称第二类变化为类内变化（ia-classdifference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是较好的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。

人脸识别特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。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。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：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。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。东莞人脸识别推荐

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