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不要懷疑刷臉支付的前景，刷臉支付一定會普及更快：只需1秒完成你的臉部掃描，整個購物支付過程不到10秒！

更簡單：不需要掃二維碼，甚至不需要帶手機。因為你的臉就是支付ID，在你選擇完商品后，點擊刷臉支付，支付寶就會自動識別你的面部，從你的支付寶賬戶中扣款！

更省事：對于對手機操作不熟練，特別是不方便拿手機的人而言，刷臉支付簡直不能更方便！

更安全：支付寶的刷臉支付采用的是zuixin的3d人臉識別，結合硬件和軟件雙重檢測，能夠99.9%地判斷真實用戶。

由此可見，刷臉支付普及全國只是時間問題，基本不到一到兩年時間，我們將徹底quanmian迎來更加方便的刷臉支付！

人臉跟蹤

面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。

(3)人臉比對

面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，并找出的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：

①特征向量法

該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。

②面紋模板法

該方法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用化相關量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關網絡或特征與模板相結合的方法。

人臉識別技術的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經識別算法。”這種算法是利用人體面部各及特征部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與數據庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。

靠一張臉就能在校園里暢行無阻、在學校食堂吃飯、在教室里簽到。這樣的新學期讓中國藥科大學大三學生盧娟沒想到。

“夏天經常打傘，有時候怕識別不出來，可能會擋一下光，但是這樣也能識別出來，還挺好的。”  

采用了算法的“人臉識別”系統，不僅精準而且高效。采集了學生出入宿舍、圖書館等信息的系統，還可以幫助宿管阿姨統計學生的回寢時間、晚歸次數等，提高了宿舍的安全性。