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银行业务光凭“刷脸”真的靠谱吗明明可以靠脸吃饭”这句话不再只是一个网络段子，随着人脸识别技术的普及，不光可以靠“刷脸”支付吃喝玩乐的花费，现在连银行办业务都可以“刷脸”了。较近两年，国内各家中小银行和四大行地方分行已经陆续将人脸识别技术用于日常业务，前几日，四大行中的农行较是**在全国范围应用人脸识别技术。1、 云从科技近日中标农业银行人脸识别项目，为何银行会开始大规模使用人脸识别技术呢？主要用在哪些业务上呢？答：人脸识别技术在过去一年以来，平均 6 - 8 个月，识别率就会提升一个数量级，测试结果表明，人证合一对比，人眼的识别率平均为 72.5%，而机器识别率普遍已经**过 99.5%，相对机器识别会较准确。银行的 11 个不同部门有 46 种不同的需求，主要涉及的业务有：有远程开户、支付、柜台对比、VIP 迎宾、智能机具、智能金库等。   2、银行在选择人脸识别技术时，**考虑哪些技术指标，对你们提出过哪些具体要求？答：银行一般会**考虑两个技术指标和一个性能指标。两个技术指标分别是：正确接受率，也叫*。主要考量两张人脸照片为同一个人时，系统判断成功并予以通过的概率，越大越好；错误接受率，也叫误识率。主要考量两张人脸照片不是同一个人时，系统错误的判断为同一人的概率，越小越好。一个性能指标是：比对速度，即两张人脸图片比对所花的时间。总的来说，银行一般会要求将误识率控制到万分之一以下，***达到 90% 以上，比对速度控制到 1 秒以内。深度化的人脸检测与识别技术—进展与展望（一）   人脸检测技术具体到人脸检测的问题，在深度学习技术出现之前，几乎所有人脸检测都是采用滑动窗口式的方法。也就是说，我们会**设计一个分类器。拿上图中图片举例来说，我们会设计一个40x40的窗口，然后去检测那个部分是不是人脸。此外我们还需要对图片进行缩放再进行检测，这个方式其实是2000-2012年以来主流的方法。物体检测：内涵与总体思路不管是人脸检测还是物体检测，都需要进行考虑的是这两个问题：有没有？在哪里？2014年以来的变迁“有没有”部分从人脸特征——分类器学习“两步法”转变为特征和分类器End—to—End学习从二类分类转变为多类分类“在哪里&有多大？”部分从Check所有可能位置和大小转变为只Check可能位置和大小或者回归位置和大小（较准确）江西人脸识别数据平台-中博晨鹰科技-浙江人脸识别数据结构化平台由中博晨鹰科技发展江苏有限公司()提供。

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