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人脸识别支付系统2013年，科xue院重庆绿色智能技术研究院智能多媒体技术研究中心启动了以人脸识别为---的人脸识别支付方式的研究。 [3] 截止2014年8月，该中心已经完成了人脸识别支付系统的关键性技术研究。该中心全球sho创的人脸数据采集阵列，能够从91个角度对人脸同步采集，能对人脸识别影响多变光照、多角度、遮挡等状态进行识别效果。智能多媒体技术研究中心的人脸识别系统已应用在边检站自动通关系统、动态人脸识别考勤机、多属性动态人脸识别系统等。在此基础上，中心研发出了人脸识别---系统，已能够实现支付只需“刷脸卡”。

人脸比对面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：特征向量法该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，考勤人脸识别价格，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。面纹模板法该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器guan、模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归1化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。人脸识别技术的---实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体---各器guan及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。