隨著互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)據(jù)的積累、計算機算力的躍升和算法的優(yōu)化，人工智能正在讓生活變得更加便捷。"刷臉"進站、"刷臉"支付、"刷臉"簽到、"刷臉"執(zhí)法……人臉識別技術(shù)正走進更為廣闊的應用場景。新零售+刷臉支付的落地，更是讓許多軟硬件企業(yè)去提供人臉識別的解決方案。

人臉識別研究始于上世紀60年代末至70年代初，與指紋識別、掌紋識別、虹膜識別等都屬于生物識別技術(shù)的一種。

早期人臉識別技術(shù)，是測量人臉上根據(jù)眼角、鼻孔、嘴巴、下巴幾個部位的幾何關(guān)系，通過圖像庫中的人臉模板，與待識別人臉在灰度上的相似程度，來實現(xiàn)人臉識別。

這樣的方式失誤率極高，而且不夠安全，應用范圍狹窄。

不過到了現(xiàn)在技術(shù)不斷發(fā)展，人臉識別的精準度極高，人臉支付也在逐漸代替掃碼支付，那么這個刷臉支付到底有哪些優(yōu)勢呢？

1. 降低人工成本

不管是大型超市還是小型門面都需要有人工的服務，收銀員的工資在商業(yè)成本中占比雖然不多但是也不少，而刷臉支付結(jié)合自助收銀系統(tǒng)，可以極大降低人工成本刷臉支付結(jié)合自助收銀系統(tǒng)，可以極大降低人工成本。

對商戶來說解決了高峰期人流問題，減少了消費者付款時的等待時間也少了一些因為買單難放棄消費的變數(shù)，緩解了排隊時的焦慮情緒，讓消費者收銀更加便捷，何樂而不為呢？

2. 精準識別，減少出錯率

人臉識別是計算機視覺和人工智能研究領(lǐng)域一個重要挑戰(zhàn)，在公共安全、執(zhí)法、移動互聯(lián)網(wǎng)和娛樂領(lǐng)域都有大量應用。它也成為檢驗人工智能是否可以在解決某些特定智能問題上達到甚至超越人的重要測試基準。

中國香港中文大學教授湯曉鷗、王曉剛及其研究團隊不久前表示，他們研發(fā)的DeepID人臉識別技術(shù)的準確率超過99%，比肉眼識別更加精準。

湯曉鷗的研究組在人臉識別領(lǐng)域有十幾年的研究經(jīng)歷。他們從2011年開始開展深度學習方法的研究工作，在2013年達到了92.52%的識別率。過去一年，他們將這一數(shù)字提高到99.15%，可被用于研究計算機視覺領(lǐng)域的許多重要問題，包括人臉對準、行人檢測、姿態(tài)估計、人體圖像分割、車型識別、大規(guī)模人群監(jiān)控、通用物體識別和檢測、互聯(lián)網(wǎng)圖像檢索等。

3. 識別自然性，無需多余動作

自然性即該識別方式同人類進行個體識別時所利用的生物特征相同。指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。這一識別方式利用的生物特征相同，是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認身份。

系統(tǒng)具有自然性的識別還有語音識別和體形識別，而指紋識別和虹膜識別等因人類不能通過此類生物特征區(qū)別個體所以不具備自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人抵觸，而指紋識別或虹膜識別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖像，在采集過程中體驗感不佳。

4. 省去了手機這種支付介質(zhì)

相比二維碼和其他刷卡等移動支付手段，刷臉支付這樣的支付方式省去了手機這個媒介，進一步給消費者提供了便捷。雖然現(xiàn)在的人大部分都是手機不離手，但是難免會遇到手機沒電或者沒有網(wǎng)絡的時候，手機在線下支付場景中就有了一定的問題。

同時在不方便攜帶手機或者禁止使用手機的地方，比如游泳池附近、海邊游樂場以及還有一些易燃易爆的工廠等地方，那么刷臉支付就優(yōu)勢更凸了。

不僅僅是這些方面，對于很多商家來說"開店容易，營業(yè)艱難"，很難對自己的客戶做到精準定位，也無法獲取用戶數(shù)據(jù)，無法進行后續(xù)的二次營銷。

像遇到這種問題的商家可以選擇合適的管理系統(tǒng)，微陣科技一直緊跟支付寶的腳步，不僅有自己的刷臉支付系統(tǒng)，還有一款數(shù)字化智能運營系統(tǒng)的APP"微米圈"。

刷臉支付系統(tǒng)應用AI人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈技術(shù)，為用戶提供全方位的人臉識別智能解決方案和智能數(shù)據(jù)服務。

對線下場景中的消費人群、商品、場景、終端等要素進行全方位的數(shù)字化升級，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、存儲、分析到營銷的智能化管理，讓線下商家的生意不再難做。

真是因為這幾大優(yōu)勢，刷臉支付將比二維碼支付的普及速度更快，商家都會擁有自己的刷臉支付設備，以后買東西購物手機都不需要拿出來，"刷顏值"就可以了。