人脸识别在我们的日常生活中每天都在进行，这使得它成为最容易被接受的身份认证方式。人脸支付基于人脸识别，人脸识别是一种识别人的面部特征的生物识别技术。人脸识别还没有取代指纹识别，至少现在还没有。除了苹果，大部分手机都可以同时支持指纹解锁和人脸解锁。
现在的手机有人脸识别功能，用照片也可以打开手机，这安全吗？
人脸支付基于人脸识别，人脸识别是针对人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，通常也叫做人像识别面部识别。人脸识别系统需要先产生人脸的特征模板并存储在数据库中，这些模板将被用于与提交来比对的模板一一匹配，如果相似程度超过系统预先的设定值，系统就认为比对成功。
人类的日常生活中每天都在进行人脸识别，因此也使得人脸识别最能接受这种身份认证方式。全球人脸识别的发展大致可以分为四个阶段。第一阶段1964s-1990s，人脸识别的探索阶段，被当作一般性的模式识别问题，主流技术是基于人脸的几何结构特征，但没有突出的研究成果，也没有获得实际应用。第二阶段1991s-1997s，人脸识别初步发展阶段，出现了很多经典的方法，例如Eigen Face特殊脸, Fisher Face和弹性图匹配，主流的技术路线为人脸表观建模。
第三阶段1998s-2014s，人脸识别技术快速发展阶段，光照姿态问题成为研究重点，主要技术路线是人造或基于学习的局部描述子(如LBP，Gabor) 度量学习(DML)。以美国德国和日本的技术实现为主，人脸识别商业系统被逐渐开发，通常用于检查证件照等反恐安全领域，如美国911后在115座机场和14个主要港口设立的美国访客和移民身份显示技术系统。
第四阶段2014s至今，人脸识别应用快速渗透阶段，主流技术转为深度学习 人脸图像大数据，被广泛应用于公安安防金融教育交通等各个领域。从应用层面看，安防作为人脸识别的热点领域，除了在全市布局视频监控系统外，还增加了刷脸进站刷脸登机等应用场景。行行查，行业研究数据库 www.hanghangcha.com剖开深度学习基础上的人脸识别产业链，可以看到，产业链上游为基础层，包括人工智能芯片算法技术和数据集中游由视频人脸识别图片人脸识别和数据库对比检验等技术层构成，大体包括人脸检测活体检测人脸识别视频对象提取与分析等技术下游则是具体的场景应用，即应用方案消费类终端或服务等。
下游以摄像头为主的硬件采集端和应用端采集人脸数据，为数据集丰富数据，对于基础层算法的更新迭代形成正反馈。人脸识别主要包括图像采集人脸检测预处理 人脸特征点提取和人脸匹配/识别等一系列 流程。图像采集不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像动态图像不同的位置不同表情等方面都可以得到很好的采集。
人脸检测人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像预处理对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。人脸图像特征点提取人脸识别系统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。
有人说，手机的人脸识别已逐渐取代指纹识别，人脸识别是伪需求还是未来的趋势？你怎么看？
随着全面屏的普及，大部分新手机都失去了home键，取而代之的是人脸解锁屏幕指纹解锁背部指纹解锁和虹膜解锁。其实人脸识别还没有取代指纹识别，至少现在还没有。除了苹果，大部分手机都可以同时支持指纹解锁和人脸解锁。但是现在价格较高的屏幕指纹解锁用户体验并不是很好，各种漏洞新闻层出不穷。前段时间甚至爆了，可以用橘子皮解锁。
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