人脸支付基于人脸识别，人脸识别是针对人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统需要先产生人脸的特征模板并存储在数据库中，这些模板将被用于与提交来比对的模板一一匹配，如果相似程度超过系统预先的设定值，系统就认为比对成功。

人类的日常生活中每天都在进行人脸识别，因此也使得人脸识别最能接受这种身份认证方式。全球人脸识别的发展大致可以分为四个阶段。

第一阶段（1964s-1990s），人脸识别的探索阶段，被当作一般性的模式识别问题智能访客系统，主流技术是基于人脸的几何结构特征，但没有突出的研究成果，也没有获得实际应用。

第二阶段（1991s-1997s），人脸识别初步发展阶段，出现了很多经典的方法，例如Eigen Face（特殊脸）, Fisher Face和弹性图匹配，主流的技术路线为人脸表观建模。

第三阶段（1998s-2014s），人脸识别技术快速发展阶段，光照、姿态问题成为研究重点，主要技术路线是“人造或基于学习的局部描述子(如LBP，Gabor)+度量学习(DML)”。以美国、德国和日本的技术实现为主，人脸识别商业系统被逐渐开发，通常用于检查证件照等反恐安全领域，如美国911后在115座机场和14个主要港口设立的“美国访客和移民身份显示技术”系统。

第四阶段（2014s至今），人脸识别应用快速渗透阶段，主流技术转为“深度学习+人脸图像大数据”，被广泛应用于公安、安防、金融、教育、交通等各个领域。从应用层面看，安防作为人脸识别的热点领域，除了在全市布局视频监控系统外，还增加了“刷脸进站”、“刷脸登机”等应用场景。

行行查，行业研究数据库

剖开深度学习基础上的人脸识别产业链，可以看到，产业链上游为基础层，包括人工智能芯片、算法技术和数据集；中游由视频人脸识别、图片人脸识别和数据库对比检验等技术层构成，大体包括人脸检测、活体检测、人脸识别、视频对象提取与分析等技术；下游则是具体的场景应用，即应用方案、消费类终端或服务等。下游以摄像头为主的硬件采集端和应用端采集人脸数据智能访客系统，为数据集丰富数据，对于基础层算法的更新迭代形成正反馈。

人脸识别主要包括图像采集、人脸检测、预处理、 人脸特征点提取和人脸匹配/识别等一系列 流程。

图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。

人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。

人脸图像特征点提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。

人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。

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