人的面部具有一些特徵，當將面部投影成複數個三角形的時候，就可以透過點和邊之間的相對位置關係來描述一個面部。

為了提高識別的安全性和防偽性，可以採用三維點雲資料去捕捉面部特徵，捕捉的取樣點越多，對面部的描述越詳細，準確性和安全性也越高。

如果加上活體識別技術，就更加難以造假了。

刷臉支付

移動網際網路時代，手機支付普及的今天，手機支付使用起來很方便，所以越來越多的人出門開始只帶手機。但這也會暴露出一個問題，手機沒電了怎麼辦，手機丟了怎麼辦。刷臉支付就能完美解決這個問題。那麼刷臉支付是什麼?

刷臉支付是一種以AI人臉識別為核心的新型支付方式。

人臉識別是一種基於人的相貌特徵資訊進行身份認證的生物特徵識別技術，技術的最大特徵是能避免個人資訊洩露，並採用非接觸的方式進行識別。人臉識別與指紋識別、掌紋識別、視網膜識別、骨骼識別、心跳識別等都屬於人體生物特徵識別技術，都是隨著光電技術、微計算機技術、影象處理技術與模式識別等技術的快速發展應運而生的。可以快捷、精準、衛生地進行身份認定;具有不可複製性，即使做了整容手術，該技術也能從幾百項臉部特徵中找出“原來的你”。

對於刷臉支付，是因為網際網路+資料的積累、計算機算力的躍升和演算法的最佳化而衍生出來的。刷臉支付基於人臉識別，人臉識別研究始於上世紀60年代末至70年代初，與指紋識別、掌紋識別、虹膜識別等都屬於生物識別技術的一種。

據介紹，今年以來，有刷臉支付功能的自助收銀機具已在零售、餐飲、醫療等大型商業場景中得到使用。

如今，刷臉早已經不是什麼新聞，在很多公司，早晚打卡都已經拋棄了指紋，而隨著智慧手機紛紛採用人臉識別，人們在支付的時候採用支付寶提供的刷臉識別支付，已經非常流行。

今年“雙11”的資料顯示，刷臉和指紋完成的支付高達6成，已經成為一種主流方式，意味著生物支付時代已經到來。中國財政科學研究院應用經濟學博士後盤和林認為，刷臉支付比密碼支付更安全更便捷，隨著門檻的進一步降低，刷臉支付或在未來3年內呈現爆發式的增長。

最後，我們設想一箇中國化的場景，在聚餐之後，大家都掙著付錢，以前都是相互按著手腕推著胳膊，以後，是不是應該相互捂臉了呢？

刷臉支付是一種以AI人臉識別為核心的新型支付方式。

人臉識別是一種基於人的相貌特徵資訊進行身份認證的生物特徵識別技術，技術的最大特徵是能避免個人資訊洩露，並採用非接觸的方式進行識別。人臉識別與指紋識別、掌紋識別、視網膜識別、骨骼識別、心跳識別等都屬於人體生物特徵識別技術，都是隨著光電技術、微計算機技術、影象處理技術與模式識別等技術的快速發展應運而生的。可以快捷、精準、衛生地進行身份認定;具有不可複製性，即使做了整容手術，該技術也能從幾百項臉部特徵中找出“原來的你”。

對於刷臉支付，是因為網際網路+資料的積累、計算機算力的躍升和演算法的最佳化而衍生出來的。刷臉支付基於人臉識別，人臉識別研究始於上世紀60年代末至70年代初，與指紋識別、掌紋識別、虹膜識別等都屬於生物識別技術的一種。

刷臉支付的原理是人臉識別技術，人臉識別是生物識別的一種方式。

「生物識別」聽上去高大上，用人話來表述就是：教機器認人——讓機器來判斷現在正在使用賬號的人到底是不是賬號的所有者，來進行身份驗證。

技術原理：人臉特徵模板識別

支付寶的人臉識別技術採用在該領域廣泛應用的區域特徵分析演算法，它融合了計算機影象處理技術與生物統計學原理於一體，利用計算機影象處理技術從影片中提取人像特徵點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，即人臉特徵模板。利用已建成的人臉特徵模板與被測者的人的面像進行特徵分析，根據分析的結果來給出一個相似值。透過這個值即可確定是否為同一人。

說得更加技術宅一些，阿里巴巴提供的材料顯示的技術原理是：這個系統人臉識別中各個環節全部基於深度神經網路技術（CNN），透過人臉檢測、關鍵點定位、特徵提取和特徵比對等技術手段，從影象或影片中發現，定位人臉進而識別出人臉所屬的人的身份。

據稱該系統已累計處理10億人臉影象資料。