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谈及“刷脸”大家都不陌生，百度，支付宝，京东很多公司已经全面开启了人脸识别的这种认证和支付方式。
2015年马云在德国汉诺威消费电子、信息及通信博览会开幕式上向包括德国总理默克尔和中国国务院副总理马凯在内的嘉宾，现场演示蚂蚁金服的Smile to Pay扫脸技术，实现人脸识别支付。
什么是人脸识别技术？
人脸识别，是计算机视觉里面的一个分支问题，应该也是最难解决的问题。
车牌识别我们接触的比较多，其实车牌与人脸识别的实现也是相同也有不同的。
人类通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、
本，还是什么别的东西。
然而这项看似简单的任务，对机器来说却并不那么容易实现。
对计算机来讲，一幅图像信息，无论是静态的图片，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像，是一个由1980*1080个像素点组成矩阵，每个像素点，如果是8bit的rgb格式，则是3个取值在0-255的数。
机器需要在这些数据中，找出某一部分数据代表了何种概念：哪一部分数据是水杯，哪一部分是书本，哪一部分是人脸。
AI深度学习助力人脸识别技术
定位到人脸之后的另外一个问题就是如何去区别你是不是你，计算机理解人脸不是一整张的人脸，而是将人脸的上一些特征比如单眼皮，高鼻梁，眼球颜色等划分为某一个特征值。主流识别算法在特征值个数在5到100之间。
计算机将一张脸按照（特征1，特征2，特征3，特征4，特征5）这样的模式存储起来。但是这5种特征值和区分维度是没办法区分全球全球70亿人脸的。
当特征值和区分维度增加后特征空间的库就变得巨大无比，传统算法不足以计算，2012年基于神经网络算法的深度学习算法出现，使得人脸识别的效率和准确率得到质的飞跃。
人脸识别更便捷具安全性
我们常见的生物识别有指纹，虹膜，指静脉等，但是指纹因为会磨损，换季脱皮等印刷影响给用户带来不少的麻烦，再加之指纹可通过简易方式复制获取后完成破解，安全性上并没没有想象中那么好。
目前主流的指纹硬件识别速度在1秒左右，但是最大的一个限制是需要人走近伸出手指才能识别，相比于在运动中靠近就开始识别的人年识别效率上低了不少。
安全性上人脸识别算法在通过大数据的人脸库的深度学习，更加智能，即使戴眼镜，化妆，遮挡，双胞胎，等情况都能准确识别，还能活体检测，安全性上更胜一筹。
人脸识别无疑是市面上较为安全与方便的生物识别方式之一，人脸识别已经应用在很多领域了，银行，火车站，加油站，小区等。
