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人脸识别技术在支付场景的机遇与挑战
现阶段人脸信息性的保护仍不容乐观。在目前的技术下，和对未来技术的预估，很难做到人脸信息完全不被模仿获取。此前有文章提出的基于人脸数据替换账户体系的设想，就目前来看是不太成立的，并且由于金融账户是金融重要组成部分，是维系国家金融稳定和安全的必要基石，宁夏扫脸支付招代理价格，监管层也不容许出现这样的情况。
但人脸经过抽象后的特征数据，作为一个账户的别称或差异化的补充，还是极有可能的，即人脸ID作为更前置的银行账户，与银行账户进行签约关联，置于金融账户的更前端，为消费者提供更便捷和安全的服务。
此外，人脸信息作为一个系统的数据基础，如果我们能够保证足够高的安全性，它还是可以作为一种用户数据被收集，宁夏扫脸支付，再辅以其他等级高或者多因子的安全认证方式，当成用户的“账户”信息来间接使用。但是它的使用也只会在某一个领域或者系统内被使用，不会像真正的银行账户一样，被推广关联到其他各行各业客户。
人脸支付一旦作为一种大众普遍接受的支付方式，被更多的群众作为日常使用，像聚合二维码支付一样，聚合人脸支付业务的开展，便有可能成为发展趋势，这种趋势一旦形成，便会如同二维码聚合支付一样不可逆转。但前提是人脸支付能作为一种被大众认可的支付方式，这需要一定时间的培育周期，不过就现有市场环境来看，这种培育已经开始。
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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，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，宁夏扫脸支付招代理费用，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，是开展人脸支付的必要前提。其次，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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