研發背景
人臉識別技術起源於20世紀60年代，但由於技術難度較高在2010年以後才取得較為實際的套用。人臉識別系統成功的關鍵在於核心算法，模糊數學、機器學習、神經網路等在2010年以後發展較快的數學或計算機基礎理論逐漸套用之後，人臉識別技術才具備滿足精度和速度等多方面要求的實用功能。由於核心算法原理的不同，人臉識別技術具有較大差異性，但通常對核心圖像樣本資料庫均有較高數量要求。截止2015年最成熟的算法模型已經能將人臉識別技術準確率提高到99%，超過人類肉眼水平。
套用條件
人臉識別是最自然的身份識別技術之一，新的套用場景催生了多種套用需求。人臉識別技術是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術，包括人臉圖像採集及人臉檢測、人臉特徵提取，以及特徵相似度匹配與識別等過程。在種類身份識別領域，人臉識別不僅具有唯一性與低可複製性，還具有非強制性、非接觸性、並發性等特點。人臉也是人類在自然環境中最主要的身份識別基礎。公共安全中對複雜環境的身份快速識別、網際網路金融對客戶身份的遠程認證等新的套用場景要求都是推動人臉識別技術需求的重要原因。光照環境和年齡變化是目前人臉識別技術中的難點之處，但不影響在網際網路金融等領域的套用。由於基於需要對面部圖像進行採集，人臉識別技術對光線環境要求較高，識別效果對環境較為敏感；由人類年齡增長帶來的面部特徵變化、被識別主體的姿態表情變化也是影響識別效果的重要因素。由於強制性認證場景可以要求被識別主體提供最優的圖像輸入，因此當前階段的技術缺陷不影響人臉識別在網際網路金融遠程身份認證等領域的套用。長期來看，成熟完備的人臉識別技術和自然語音識別技術將是人工智慧最重要的組成部分。
性能介紹
人臉識別ATM機依靠人臉識別技術對取款者面部進行掃描，並與資料庫中銀行卡持有者進行對比，從而實現確定取款者與持卡者相吻合，有效降低ATM犯罪的發生。該ATM機與銀行、公安等系統聯網，持卡人只能從自己的銀行卡中取款，他人銀行卡，即使知道密碼也不能取錢。
主要作用
一、有效打擊罪犯。對於一個犯罪嫌疑人來說，在基於人臉識別技術的ATM機技術之前，他完全可以使用他人的銀行卡進行提現交易。而現在，若沒有持卡人的臉，任何人都將無法使用他人的卡進行提現活動了。
二、有效遏制犯罪。在這項基於人臉識別技術的ATM機技術出現之前，密碼被盜、破解而導致用戶經濟損失的事情時有發生，包括一些搶劫行為的發生也是基於獲得用戶銀行卡密碼。而“刷臉”ATM機的出現，將對這方面犯罪事情的發生起到明顯的遏制作用。
三、有效助力法院執法。一些資產轉移的老賴，一直是擺在法院執行層面的一個現實頭疼問題。在“刷臉”ATM機出現之前，這些老賴們完全可以將資產轉移至親人名下，並使用親人的卡進行各種小額的提現活動，而現在親人的卡再也不管用了。
產業鏈條
一、基於人臉識別技術的感測器與攝像技術將會成為最大受益對象；
二、生物識別技術在智慧型穿戴設備中的套用將會被重視；
三、基於生物識別技術的智慧型穿戴設備將在金融支付領域中率先突圍；
四、雲服務平台與大數據市場將被有效激活；
五、物聯網時代的數據安全市場將會成為接下來的一個熱點。
