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银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗（二） 3、有人说虹膜识别技术*性较高，银行为什么不选择呢？答：生物识别方法的确有很多种，虹膜也是其中一种。但是人脸相对于其他生物特征识别在应用上有显着的优点：**，人脸识别使用方便，可非配合，不需接触，没有侵犯性，*接受。其次，人脸识别简单直观，符合我们人类的识别习惯，交互性好，方便人工处理。还有，人脸识别设备通用，使用通用设备，摄像头、PC机、手机、平板。最后，人脸识别不宜仿冒，有活体识别功能，难以通过照片等简单手段欺骗系统。4、通过“远程人脸识别 + 身份证核实”的方式进行身份验证似乎有望成为银行的标配，那么身份证照片和本人差别很大怎么办？答：中国公民身份证一般时间都在 10 年以内，成年人脸的变化较大的经过统计，一般在 5% 左右。经过计算机人脸识别与人的对比，变化较小的 95% 的人与身份证照人脸进行比对，计算机识别率 99.5%，人眼识别率 91% 左右。而差别很大的，计算机识别率 78%，人脸识别率降到 20%。所以，计算机还是比人眼的准确率要高很多。一般差别很大计算机判断错误的，可以通过目前已有的密码或者人工核查其它身份信息等手段解决。   5、 不用带卡就可以从 ATM 机上“刷脸”取款的确方便，但如何***性呢？答：我们可以将人的脸理解成银行卡，ATM 机通过人脸识别比对可以将对应的银行卡关联起来，用户还是要输入密码来进行取款。另外，系统还会通过活体识别技术判断“刷脸”取款的是否为真实人脸，对于拿图片和视频进行冒充他人的情况予以杜绝。人脸配准研究现状传统人脸配准研究和其他人脸技术类似，光照、头部姿态、表情等的变化，以及遮挡都会很大程度影响人脸配准的精度。但是人脸配准也具有自身特点，**特征点描述了人脸的结构（轮廓和五官），人脸结构是完整稳定的，五官相对位置固定；其次，头部姿态、表情等变化造成的特征点位置变化明显。较直接被采用的特征描述符是颜色、灰度，利用肤色的不同对人脸各部分进行检测定位。 稍复杂些可选择各种纹理特征描述，如基于类Haar纹理特征和Adaboost训练级联分类器的人脸配准。以上特征描述都没有考虑特征点之间的位置关系，因此不具备维持合理的人脸结构。主动形状模型（Active   Shape   Models,   ASM）和主动外观模型(Active   Appearance   Model,   AAM)可以同时表达纹理和形状（shape）两种特征。二者的形状特征都由点分布模型（Point   Distribution   Model,   PDM）来表达。图4为600张人脸图像中人脸特征点的统计分布图，红点表示各特征点的均值。图5中蓝色圈定区域用于计算响应图，红点指示实际人脸特征点位置。深度人脸配准研究从2006年开始，深度神经网络已经逐步在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等多个领域**了**的成功，同样也给人脸配准研究带来了习习春风。学者们*再挖空心思构建各种繁琐复杂的人脸描述符了。目前学术界工业界比较认可的深度人脸配准方法有两类：级联卷积网络人脸配准(Cascade   CNN) 和多任务深度人脸配准。。多任务有助于提升特征点检测定位精度。然而不同的任务会有不同的收敛速度和难度，训练难度加大。目前学界提供了两种解决方案调整不同的任务的训练进程：任务提早终止准则（task-wise   early   stopping   criterion）和参数动态控制机制。
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