人臉識別，重慶綠色智能技術研究院智能多媒體技術研究中心啟動了以人臉識別為核心技術的人臉識別支付方式的研究。 [4] 截止2014年8月，該中心已經(jīng)完成了人臉識別支付系統(tǒng)的關鍵性技術研究。該中心的人臉數(shù)據(jù)采集陣列，能夠從91個角度對人臉同步采集，能對人臉識別影響多變光照、多角度、遮擋等狀態(tài)進行的識別效果。智能多媒體技術研究中心的人臉識別系統(tǒng)已應用在邊檢站自動通關系統(tǒng)、動態(tài)人臉識別考勤機、多屬性動態(tài)人臉識別系統(tǒng)等。在此基礎上，中心研發(fā)出了人臉識別移動支付系統(tǒng)，已能夠實現(xiàn)支付只需“刷臉卡”。




識別數(shù)據(jù)人臉識別需要積累采集到的大量人臉圖像相關的數(shù)據(jù)，用來驗證算法，不斷提高識別準確性，這些數(shù)據(jù)諸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神經(jīng)網(wǎng)絡人臉識別數(shù)據(jù))、orl人臉數(shù)據(jù)庫、麻省理工學院生物和計算學習中心人臉識別數(shù)據(jù)庫、埃塞克斯大學計算機與電子工程學院人臉識別數(shù)據(jù)等。配合程度現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。




人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在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：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。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、模板特征、結構特征及Haar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(xiàn)人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。