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對于刷臉支付，是因為互聯網+數據的積累、計算機算力的躍升和算法的優化而衍生出來的。刷臉支付基于人臉識別，人臉識別研究始于上世紀60年代末至70年代初，與指紋識別、掌紋識別、虹膜識別等都屬于生物識別技術的一種。
2019年支付寶、微信、銀聯宣布入局刷臉支付，推出了自己的刷臉支付產品，支付從移動支付時代正式進入刷臉支付時代。刷臉的優勢主要在于：
1、未來我們的市場勞動力的轉型，自助模式是不可逆轉的趨勢；
2、方便快捷，可以解放移動支付對手機的依賴；
3、生物支付中刷臉的體驗較好，也是大眾能接受的方式。
所以刷臉支付成為各大機構重要發展和關注的方向。江西刷臉支付
刷臉支付技術主要使用人臉識別技術，通過AI識別的方式進行識別，結合生物識別技術和圖形數據處理技術，可以分為人臉圖像采集及檢測、預處理、特征提取以及匹配與識別。
人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于幾何特征的方法和模板匹配法；另外一種根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來判斷。
人臉匹配與識別是把提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。
人臉圖像采集即通過攝像鏡頭采集人像，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、結構特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。當用戶到達采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。
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