支付宝人脸识别能识别整容脸吗？支付宝人脸识别准不准？-闽南网
支付宝人脸识别能识别整容脸吗？支付宝人脸识别准不准？
来源:安粉丝
　　支付宝人脸识别相信很多小伙伴都在使用，最近不少小伙伴有这样的疑惑，那就是自己的整容了，在使用支付宝的时候，支付宝人脸识别还能识别出来吗，就让小编给大家详细的讲讲吧。
　　支付宝人脸识别认整容脸介绍
　　假如整容整成范冰冰，人脸识别能认出来?
　　对于这个问题，支付宝安全部门蚂蚁神盾局进行了回复：当!然!能!
　　蚂蚁神盾局表示，人脸识别并不是简单的对比人脸和存储的照片，而且还会处理面部结构、五官、肌肉等大量数据。
　　其次，蚂蚁金服正在研发眼纹识别技术，信息量是指纹的4.5倍，同样具有唯一性。
　　而且，手砍下来，有可能通过指纹检测;但是，如果把眼球抠出来，是没法通过眼纹检测的，因为抠出来的眼球，就算是最新鲜的状态，血管也会有变化 ，是无法通过眼纹活体检测的。
　　去年9月，蚂蚁金服宣布收购美国生物识别技术创业公司EyeVerify，后者的眼纹识别技术在全球拥有独家专利。
　　EyeVerify的技术通过扫描眼静脉的纹路来进行身份识别，并生成一个数字密匙，它的复杂程度能赶上50个字符长度的传统密码，准确率超过99.99%。
　　蚂蚁金服正计划把EyeVerify的技术应用于支付产品以及支付产品之外的其他产品，如旗下的蚂蚁聚宝以及一些保险产品。
　　以上就是小编为大家带来的&支付宝人脸识别能识别整容脸吗&，希望对各位有所帮助！
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计算机到底是怎么识别人脸的？
来源：作者：顾新书责编：远洋
人脸识别技术经历了近四十年的发展，在近年来逐步涌现出了一批可以投入实际应用的成果。如谷歌眼镜中的身份识别、智能手机上的人脸解锁等功能正渐渐影响着我们的生活，而指定人脸识别等应用更是早早地进入了安防领域的最前线。那么，计算机到底是怎么识别人脸的呢？在这项技术的发展过程中曾经出现过大量的识别算法。这些算法的涉及面非常广泛，包括模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络、小波分析、子空间理论和流形学习等众多学科。但归根结底，很多算法都是以“特征脸方法”为基础展开的。这个方法主要是利用主分量分析，对人脸进行降维和提取特征。它实际上相当于把所有的人脸向量化，数字化，然后从参考用的那些人脸数据（称为训练集）中找出与当前要识别的人脸数据对应的几个特征值，构成一组特征向量基，以达到表征原数据的目的。因为由主分量分析提取出来的特征向量在返回成图像时，看上去仍像人脸，所以这些特征向量也被称为“特征脸”。从上图中我们可以看到，任何一幅人脸图象减去平均人脸后都可投影到该子空间，得到一组权值向量。该方法实际上是计算了此向量和训练集中每个人的权值向量之间的欧式距离，取最小距离所对应的人脸图像的身份作为测试人脸图像的身份。打个比方，这就像是警察局里指认嫌疑人时所用的“拼脸”方法，它以一个基础脸型为底，将合适的眼睛、眉毛等五官放上去，最终组成一个与嫌疑人最像的人脸图。计算机所做的事情也大致如此，只是它的“眼睛”、“眉毛”等五官更加抽象。在此的基础上，又开发出了“弹性图匹配”的方法。它把所有人脸图像看做具有相似的拓扑结构，不注重角度，长度等量化的性质，而侧重于变换后图形的不变性质。所以它还有一个很形象的名称，叫“橡皮泥几何”。在这种方法中，所有的人脸可以表示成类似的拓扑图，图中的节点是一些基准点（如眼睛，鼻尖等），图中的边则是这些基准点之间的连线。为了识别一张新的人脸，需要从该人脸中找到基准点，提取出一个人脸图，令这幅图和现有的人脸束图之间的相似度最大。经过弹性图匹配后，新的人脸束图将被提取出来，用它作为特征进行识别，并计算测试人脸和现有人脸束图之间的所有相似度，相似度最大的人脸的身份即为测试人脸的身份。这个方法在弹性匹配的过程中，网格的形状会随着特征点的搜索而不断变化，因此对姿态的变化也具有一定的自适应性。但它在搜索过程中以代价函数优化的计算量巨大，识别速度较慢。以上都是静态图像的情况。在视频监控、信息安全和出入控制等应用中，基于视频的人脸识别是一个非常重要的问题，也是目前人脸识别的热点和难点。一个典型的基于视频静态图像的人脸识别系统一般都是自动检测人脸区域，从视频中提取特征，最后，如果人脸存在则识别出人脸的身份。现在，在上述方法的基础上加入了人脸跟踪方法。在这类系统中，通过利用姿态和从视频中估计到的深度信息合成一个虚拟的正面人脸。这个阶段的另外一个能提高识别率的方法是利用视频中充裕的帧图像，对每一帧图像进行识别。这等于是把大量的静态识别结果堆叠起来，然后使用“投票”机制选出最受支持的结果。近两年，视频人脸识别技术有了进一步的发展，这个阶段的特点是同时采用空间信息（在每帧中）和时间信息（比如人脸特征的运动轨迹），做出更准确的判断。和前述的“投票”的不同之处在于，此类方法可以在时间和空间的联合空间中描述人脸和识别人脸，因此更加精准。可以想象，在不远的未来，人脸识别技术会悄无声息地融入我们的生活。比如参加宴会时，我们要它帮助识别陌生人，以更好地展开交际。整理资料时，它又可以帮助我们用最快的速度将影像文件按人归档。将这些细小的变化累加起来，将让我们的生活更加便捷。
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人脸识别现在有多强大 你看看就知道了
　　人脸识别技术的研究开始于20世纪60年代末期。20世纪90年代后期以来，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场，但是，这些技术和系统离实用化都有一定距离，性能和准确率有待提高……　　所谓人脸识别技术，即基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者流进行判断，首先判断其是否存在人脸。如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。人脸识别技术的研究开始于20世纪60年代末期。20世纪90年代后期以来，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场，但是，这些技术和系统离实用化都有一定距离，性能和准确率有待提高。遭遇恐怖袭击后，这一技术引起广泛关注。作为最容易隐蔽使用的识别技术，人脸识别成为当今国际反恐和安全防范最重要的手段之一。　　人脸识别技术及其应用的分类　　人脸识别技术分为两大类：即以反恐安全、调查取证、刑事侦查为主的军用/警用人脸识别技术，和以公司管理，商业保密为主的商用人脸识别技术。第一类的应用更为复杂，且最人脸识别技术的要求非常高。第二类，主要集中在公司管理、商业保密等领域，相对而言，技术的难度要低很多。在识别过程中，计算机通过相关软件对视频里的图像进行人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等相关措施，从而甄别图像中的人。　　而此技术主要采用了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。这一技术现在已被广泛的运用到了安检、刑侦、反恐、公司保密管理等诸多领域。　　从实践中得出，相对于其他的生物识别技术，人脸识别技术无论从可靠性、准确性还是其他数据上都是佼佼者，因此，它才会成为各家首选。　　人脸识别技术领域呈现的最新成果　　1.香港研发最精确面部识别软件　　近日，香港中文大学的计算机科学家们研发出世界上最精确的面部识别软件，在测试中这种程序达到了近乎完美的精确度，可能为公共安全技术领域带来颠覆性的革新。这种创纪录的软件由香港中文大学汤晓鸥教授及其团队研发，在测试中达到99.15%的识别准确率，胜过目前所有的同类软件，甚至高出人类自身97.53%的识别准确率。　　在测试中，这种程序可以从数千张照片中准确辨识出同一个人的两张照片，并且不会受到光线、化装、摄像角度等因素的影响。　　监控摄像头已经成为维护公共安全的有力工具，通过它可以监视大量人群并寻找潜在危险，但是想要非常精确地识别嫌疑人或者发现危险行为仍然如同大海捞针一样困难。通过不断完善，这种软件将帮助执法机关或者安全机构在成千上万的人群中寻找个体，并且还会通过解读面部表情及早预测暴力行为。　　2.警方测试世界最快人脸识别技术　　英国现有超过六百万个闭路电视摄像头同时运转，这使英国成了最受“关注”的国家。这些摄像头是用来维护正义的“眼睛”，然而英国警方并不满足于现状。莱斯特郡警方今日确认其将成为英国首个测试NEC公司NeoFace人脸识别技术的警局，他们希望利用此技术彻底改变追踪罪犯的方式，从而提高效率。该软件的特别之处在于它能够通过监控探头同时追踪成千上万张面孔，并实时与数据库中9万张照片进行比对，而这些动作在几秒钟内就能完成。　　结语　　人脸识别技术的应用在近年的安防应用中越来越受关注，之前因姿态、光照以及年龄、人脸分辨率等方面的变化影响将不复存在，识别率的提高使其走向更宽的领域，人脸识别技术在监控中的智能应用也将越来越受到关注。
（责任编辑：HN666）
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腾讯解密人脸识别技术：准确率达99%
一财网安卓 15:29
人脸识别技术正成为IT产业下一轮技术浪潮，国内外诸多知名企业都在积极布局该领域，尤其是腾讯和阿里。
就在3月中旬的德国汉诺威电子展上，马云&刷脸&在淘宝网上购买了1948年汉诺威纪念邮票，这被看成是为网商银行远程开户打基础，人脸识别渐行渐近。
近日，腾讯财付通披露，已经与中国公安部所属的全国公民身份证号码查询服务中心(以下简称&公民身份证查询中心&)达成人像比对服务的战略合作。
据介绍，公民身份证查询中心拥有全国所有公民的户籍信息，拥有国内最权威的身份信息数据库。双方通过深度合作，结合腾讯独创的技术算法，大力提升人脸识别的准确率及商业应用可用性，联手帮助传统金融行业解决用户身份核实、反欺诈、远程开户等难题。
财付通高级总监吴丹表示：&人脸识别系统主要包括几个部分：人脸图像采集及人脸检测、人脸特征提取，以及特征相似度匹配与识别。 人脸识别技术能够应用的关键核心在于三点： 图像识别核心技术能力;足够庞大丰富权威的图像样本数据库;广泛灵活便捷的应用场景。
今年初，国务院总理李克强访问腾讯微众银行时，腾讯的人脸识别技术也正式登场亮相。 据悉，腾讯对人脸识别研究由来已久，其旗下承担人脸识别技术研发的优图团队，于2014年就已经在世界权威人脸检测评测平台FDDB上达到世界第一水平，人脸识别LFW数据集准确率超过了99.5%。在实际业务产品社交网络图像上的准确率高达99%，对于身份证照片准确率甚至超过了99.9%。
而此前，蚂蚁金融服务集团首席战略官陈龙接受《第一财经日报》记者采访时曾透露，在蚂蚁金服内部阶段性的测试里面，人脸识别的准确率达到了99.8%。&这还不是最后的解决方案，是分阶段的，所以我觉得计算机是完全有能力进行人脸识别的，金融安全定义正在被改变。&他说。
蚂蚁金服内部有一支专职研究生物识别技术的团队，名叫&柒车间&。该团队负责人介绍，人脸识别技术是基于神经网络，让计算机学习人的大脑，并通过&深度学习算法&的大量训练使其能够&认人&。
有效的图像样本库包括各类生活照和证件照，这是提升人脸识别技术的必要基础。据了解，腾讯采集标注了海量生活照训练样本数据。截至目前，其拥有世界上最大的黄种人人脸模型训练样本库，非常适用于国内环境。与此对应，用户人脸识别技术上已经有非常深厚的储备：在人脸检测、五官定位、特征提取和特征对比等关键步骤上，都已积累了世界顶尖的数据模型和算法。
最重要的证件照是身份证照片。腾讯财付通与公民身份证查询中心的深度合作，大力提升人脸识别的准确率及商业应用可用性。与其他几家公司的人脸识别技术不同的是，腾讯推出的人脸识别技术产品最重要的环节之一就是系统将用户的视频照、身份证照片跟公民身份证查询中心的权威数据三者做交叉验证，通过先进的算法和技术进行匹配，尽量避免假冒身份的情况出现。
传统金融中，用户在申请银行贷款或证券开户时，均必须到实体门店上做身份信息核实，完成面签。
如今，通过人脸识别技术，用户只需要打开手机摄像头，自拍一张照片，系统将会做一个活体检测，并进行一系列的验证、匹配和判定，最终会判断这个照片是否是用户本人操作，完成身份核实。
据了解，腾讯与微众银行正在对金融、证券等业务进行人脸识别的应用尝试，相信不久之后，人脸识别将会出现在更多的应用场景里。
编辑：孙汝祥