深圳活体人脸识别一体机联系电话

　　人脸识别是基于生物特征识别技术的身份认中主要的方法之一，涉及计算机图形学、计算机视觉、模式识别、机器学、感知科学、人工智能、计算智能等技术，3D人脸识别主要分为人脸检测、人脸特征和人脸识别三个过程。为了提高人脸的识别精度，本文对3D人脸的自动识别系统及识别算法进行了研究，给出了3D人脸识别存在的问题。 1 3D人脸自动识别系统     普通的人脸识别一般分为图1所示的三个过程。图2所示是一个典型的3D人脸识别系统的组成框图。其中，图像获取部分负责获取来自于摄像机或是扫描仪等设备的图像，通过程序将其转换为可处理的数字图像格式；检测定位是通过对输入的图像进行处理分析，判断图像中是否有人脸，如果有人脸，则作出准确的定位；特征提取是在预处理后的人脸图像中按照某种策略抽取出识别的特征。

　　人脸模型主要分为刚性模型和塑性模式，刚性模型可以满足对人头部跟踪检测的要求，主要用于表示人的头部位置、姿态、方向等；塑性实体主要处理人脸识别、表情识别、唇语识别等问题，它涉及面部器官、肌肉和表皮的运动。     目前主要的三维建模工具有3DSMAX，MAYA，AUTOCAD等。 1．1 结合一般人脸模型的建模     由于人脸的复杂性和相似性，直接采用视觉重建算法进行3D人脸的重建，在精度和实用性上，相对于昂贵的硬件采集方法，都不能达到很好的效果。为了重建精度较高的人脸模型，下面引入了一般人脸3D模型。

　　人脸识别产品广泛应用于金融、司法、军队、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企业事业单位等。随着技术的进一步成熟和社会认同感的提高，人脸识别技术将应用于更多领域。 人的脸与人体其他生物特征(指纹、虹膜等)一样是内在的，它的复制的好特性为身份确认提供了必要的前提，与其他类型的生物识别相比，面部识别具有以下特征: 非强制性:用户不需要配合面部采集设备，几乎可以在无意识的状态下获得面部图像。

　　人脸识别付款,能保证的不仅是付款:

　　而当人脸识别配对到客户的支付宝钱包/微信ID以后,实体线店面也提升了对客户认知的盲点,客户的信息内容也将被纪录,能够更加精细化管理地进行导购员和商品推荐。

　　在买东西进行以后,线下推广数据信息将进一步添加和健 全客户的互联网大数据。运用多线数据信息效正客户画像,保持下一次更加精确的客户营销推广、客户消費。