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人脸识别支付缘何而起?自二十世纪七十年代以来,人脸识别成为计算机视觉和生物识别领域被业界进行研究最多的热门方向之一。2013年7月,芬兰创业公司Uniqul面向全球首次推出人脸识别支付这一创新支付技术。2015年可以被称之为国内人脸识别支付元年,当年在德国汉诺威CeBIT展会上马云第一次向德国总理默克尔展示了支付宝的人脸识别支付技术。2018年8月,支付宝宣布其人脸识别支付已经具备商业化能力并计划进行大规模推广,此举迅速成为支付行业各方热议的焦点。十年左右一个轮回。当前国内移动支付市场的主体地位被以支付宝、微信为代表的第三方支付机构牢牢占据,但表面上看似波澜不惊的支付市场正在等待一场从支付形式到技术手段上的颠覆式的变革,正如二维码当年重新书写银行卡支付的历史一样。将刷卡支付拉下神坛的支付宝与微信支付正酝酿着一场比二维码支付革命更大的风暴,它的到来甚至比当年二维码颠覆银行卡时更为猛烈与迅速。2019年,一场由人脸识别技术引发的线下支付大变革序幕已经拉开。在此轮变革中,科技含量与效率都被成倍提升,支付宝、微信已经悉数上场,银联与商业银行也已经在赶场的路上,人脸识别支付的抢滩战役一触即发。人脸识别支付技术的三个模式人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,具有不易伪造、安全可靠、方便易用、体验友好等优势,可以快捷准确地进行身份认定。首个人脸识别算法诞生于七十年代初。人脸识别技术原理主要由三个部分组成:一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库;二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像;三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。从技术流程的角度来看,人脸识别技术主要涵盖了人脸图像的采集与预处理、人脸检测、人脸特征提取、人脸识别和活体鉴别。人脸识别支付是基于人工智能、机器视觉、3D传感等技术实现的新型支付方式,用户在无需携带任何设备情况下,凭借刷脸完成支付。实现人脸识别支付最关键的部分在于人脸识别算法。人脸识别算法通过对提取的人脸面部特征值进行信息比对,应用人工智能模式识别和计算机视觉技术来鉴别个体身份。进一步的来看,人脸识别支付技术是利用受理终端的人脸采集能力,结合Token、PIN加密等技术来获取存放在系统后台客户人脸所对应的支付账户信息从而实现后续的支付与结算,通常有1:1、1:N和M:N三种实现模式。人脸识别的1:1模式。该模式实际上是核对式(一对一)或称为人脸比对,通过计算机对当前人脸与后台人像数据库进行快速人脸比对并得出是否匹配的结论,可以简单理解为“证明你是不是你”,即是我们先告诉人脸识别系统我是某人,然后系统来验证站在人脸识别设备面前的“我”到底是不是某人。人脸识别的1:N模式。该模式实际上是搜索式(一对多)或称为人脸识别,通过系统采集到“我”的照片,从后台N个人脸数据中找到与当前使用者人脸数据最为匹配的一张人脸图像,可以简单理解为“识别出这人是谁”。当N的值变得越来越大时,为了保证人脸识别结果的精确度,人脸特征提取模型就会变得越来越复杂。人脸识别的M:N模式。该模式是通过计算机对场景内的所有M个人进行面部识别并与后台系统人像数据库中的N个人脸进行比对。该模式经常用于公共安防等领域。

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分行业看,来自传统产业的公司占据大多数,机械设备、纺织服装、公用事业、汽车等行业入围公司数量居多,其中机械设备行业分布最广,有9家公司入围。业绩欠佳成下跌主因业绩问题无疑是造成公司股价大幅下行的主要因素之一。在上述68家股价创历史新低的公司中,64家公司前三季度净利润为亏损或者下滑状态,占比高达94.12%。

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