刷脸支付是一种以AI人脸识别为核心的新型支付方式。既然以人脸识别技术为核心，作为专业的人脸识别算法的开发者，我来简单的介绍一下人脸识别的原理吧~

　　目前的人脸识别主要基于深度学习实现，利用卷积神经网络（CNN）对海量的人脸图片进行学习，卷积出包括表征人脸的脸型、鼻子、眼睛、嘴唇、眉毛等等的特征模型，对输入的图像提取出对区分不同人脸有用的特征向量。通过特征向量在特征空间里进行比对，同一人的不同照片提取出的特征，在特征空间里距离很近，不同人的脸在特征空间里相距较远。通过人脸的特征提取、比对进行的人脸识别。

　　人脸识别技术的原理大概就是这样了，为了让大家更好的理解到人脸识别技术的原理，我再来给大家介绍一下人脸识别的过程，也就是刷脸支付中的“刷脸”到底是怎么个过程呢？

　　首先要建立人脸库，将需要检测的所有人脸照片的包含的人脸数据提取出来，再将这些海量数据基于深度学习卷积网络训练出人脸特征模型组成人脸库。然后就是在人脸识别过程中，对于前端在各种环境下采集到的人脸图像，先采用光线规整、图像增强、关键点分析、人脸对齐等先进行人脸图像预处理，使人脸图像更加清晰容易检测出人脸，检测出人脸后采用训练出来的特征模型进行人脸特征值的提取，并对提取出来的特征值与之前建立的人脸库中的人脸特征值进行比对，输出比对结果确定是否为同一个人。当然在整个人脸识别过程中还可以加入活体检测环节，增加人脸识别的应用安全安全性。

　　以上是对刷脸支付中的人脸识别相关的原理介绍了~如果想了解更多关于人脸识别技术相关的讯息，欢迎继续访问咱们的网站。