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除此以外，在公安、金融、公证、互联网支付等越来越多行业，人脸已经作为身份鉴别或业务授权的重要依据之一。在人脸识别技术应用之前，已经诞生了很多对人员身份进行识别技术手段，可分为生物识别和非生物识别两大类，但在长期的应用过程中，其不足之处逐渐暴露出来：遗失、窃取、盗用、损坏、不卫生、磨损、影响通行、用户反感、逃避等。人脸识别的出现及应用并不能取代其他的技术，作为一种新的可应用的身份识别技术，与其它的身份识别技术手段相互补充，扬长避短。而人脸识别在应用上，具有先天性的隐蔽、方便、直观等优势，使得人脸识别在某些特定的场所、行业，有的应用优势。
功能方面：
人员信息库数据对接：系统有的数据接口，用于与公安的居民信息库、人员信息库进行人员信息数据对接，在保障公安数据的安全性的同时，能够快速抽取人脸数据。
人脸特征提取：人脸特征值是决定人脸识别度的关键因素，也是影响人脸检索速度的因素。系统基于深度学习神经网络算法，进行人脸特征提取，并将人脸的结构化特征数据储存袋人脸特征库，进行人脸检索。
人脸比对检索：系统可提供1：1人脸比对、1：N人脸检索功能。支持多条检索任务并发处理，当任务数量超过上，系统进行排队处理。
零售场景“刷脸”互动
1、人脸识别在零售场景应用，可实现“刷脸”互动，比如说在美妆店应用智能试妆设备，通过人脸识别技术识别面部特征，进行数据分析给顾客提供智能化体验，推荐合适的商品。
2、或是双屏互动小游戏与人脸识别结合，让用户通过“刷脸”的方式参与游戏，借助科技提升线下互动体验，拉近商家与顾客之间的距离。
人脸识别在零售场景应用，可通过智能技术助力传统行业升级转型，向智慧化场景转变。随着人工智能技术的进步，人脸识别系统在零售场景将会有更多的应用。
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