数码店有刷卡机吗

网上关于数码店有刷卡机吗的刷卡知识比较多，也有关于数码店有刷卡机吗的问题，今天第一pos网(www.pos-diy.com)为大家整理刷卡常见知识，未来的我们终成一代卡神。

本文目录一览：

1、数码店有刷卡机吗

数码店有刷卡机吗

“年度最受期待动画片”《寻梦环游记》中的这桥段似乎也在告诉我们刷脸的大热:墨西哥人相信死者会在另一个世界继续生存，并在一年一度的“亡灵节”返回人间与他们重逢。亡灵们在节日来临前拖家带口地踏上花瓣桥，在此之前他们通过关卡时必须进行一道刷脸检测，如果他们的照片在人间不被供奉，他们就无法回家探亲。

现实生活中的刷脸也如火如荼：近日，一则“国内多家银行上线了ATM机‘刷脸取款’功能”的消息刷爆了朋友圈。随着“刷脸取款”的推广和普及，中国将真正加速迈入“靠脸吃饭”的时代！

我们只知道刷脸时代已经开始，但绝没想到一切会来的这么快！人脸识别技术的应用似乎迎来了爆发！

8月25日，武汉火车站全面宣布：刷脸进站；

9月1日，支付宝打响第一枪，宣布商用刷脸支付；

9月5日，杭州大量宾馆不用身份证，刷脸也可入住；

9月6日，汇丰银行宣布使用人脸识别技术；

9月7日，京东苏宁开启刷脸支付，一张脸拿走货物；

9月9日，北京所有公租房将推行“人脸识别”门禁；

9月11日，北师大宣布学生宿舍全面启用“刷脸开门”；

此外，还有“刷脸考勤”、“刷脸住宿”、苹果手机的刷脸解锁等……

刷脸支付更是把刷脸用到了极致！在美国权威科学杂志《麻省理工科技评论》发布的2017年全球十大突破性技术榜单中，“刷脸支付”轻松入榜。

短短半个月，我们的这张脸就已经开始取代：银行卡、身份证、手机、火车票，乃至开门的钥匙。

▲ 名词解释：刷脸

刷脸是一种电子考勤方式，即通过人脸识别技术进行考勤。人脸识别具有自然性、人脸通类似于以前用的刷卡机、指纹考勤机的东西，只不过是通过人脸识别技术进行考勤或者门禁设置。它是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。只要把信息采集输入人脸通之后，每次上班刷脸对准人脸通就实现了考勤记录。

人脸识别是一种基于人的相貌特征信息进行身份认证的生物特征识别技术，技术的最大特征是能避免个人信息泄露，并采用非接触的方式进行识别。人脸识别与指纹识别、掌纹识别、视网膜识别、骨骼识别、心跳识别等都属于人体生物特征识别技术，都是随着光电技术、微计算机技术、图像处理技术与模式识别等技术的快速发展应运而生的。可以快捷、精准、卫生地进行身份认定；具有不可复制性，即使做了整容手术，该技术也能从几百项脸部特征中找出“原来的你”。人脸识别系统在世界上的应用已经相当广泛。在中国就已广泛的应用于公安、安全、海关、金融、军队、机场、边防口岸、安防等多个重要行业及领域，以及智能门禁、门锁、考勤、手机、数码相机、智能玩具等民用市场。

在全球倡导数字化生活的大环境之下，人们对于“刷脸”需求和热情几乎是与日俱增。中国是拥有世界上第一庞大人口基数的大国。人脸识别应用的发展潜力在现阶段的中国显的尤为重要，巨大的人口基数以及越来越频繁的流动性，14亿人口如何充分利用高新技术进行准确的识别，进而在各行业进行广泛应用，是关系到整个国家管理的大话题。

参赛团队需要在百万量级人脸数据库中找到目标人脸或判断其在不在库中。查询照片来自出入境等真实业务场景，包含识别对象不在摄像头前特定位置的“非配合性”照片。机器面临曝光过度、逆光、侧脸、远距离、低像素的挑战。衡量指标在于搜索的准确率，以千万分之一误报率下的性能为评估标准。检索准确率越高，就意味着参赛者的算法可以在更大规模的人脸数据库中获得可靠检索结果，可以更准确、高效地完成身份验证。

赢得冠军的中国团队——依图科技的首席执行官朱珑认为，这除了说明来自中国的算法技术超过了全球的竞争对手，还有更大的意义：我们的算法已经在十亿分之一的误报下达到超过90%的识别率，已经能够超越所谓的国际主流标准。

人脸识别就是科学家口中的计算机视觉，作为人工智能极其重要和关键的领域，目前正处在超乎想象的快速发展阶段。“从我们自己的经验看，我们的算法效率几乎以每年100倍的速度在提高。现在在几亿量级的面孔中识别出一个人，并不是什么难事。”之前，依图科技搭建了全球首个10亿级人像比对系统。

朱珑说，简单讲，计算机视觉是制造有人类视觉能力的机器，让计算机通过学习算法接近人类对图像的理解程度。而当计算机实现了对图像和视频的初始理解，计算机视觉就能帮助人类突破局限性，改善生活。例如，目前依图的主要技术聚焦在计算图像识别和自然语言理解在安防、医疗、金融领域的应用，同时也在进行人机交互、人工智能芯片等研发。

不同于计算机，人一睁眼就能迅速看到和看明白一个场景，因为人的大脑皮层至少有一半以上的海量神经元参与了视觉任务的完成。在互联网、云计算、大数据等帮助下，科学家们也开始利用深度学习、神经网络等模型和方式来教会计算机识别物体。有意思的是，尽管人类希望计算机视觉接近人类智慧，但在很多场合特别是机器得到海量数据的学习训练后，科学家们发现计算机视觉处理能力似乎已经超越了人类大脑。

“计算机识别人脸和物体的时候，有点像从人眼看见物体到大脑译出最终结果的过程。我们的计算模型也类似人的神经元传递方式，一层一层搭建起高级的神经网络。”朱珑和导师、著名科学家霍金的弟子艾伦·尤尔，最早在实验室中研发出新系统，通过递归式塔状结构来表示物体的结构，而不是像传统识别方式那样，需要事先被告知物体特征，从而会导致巨大的数据存储量。朱珑认为，技术人才的储备、市场环境的成熟和实践的基础、数据资源，是中国人工智能可以和全球最强对手竞争的巨大优势。无论是对国家还是从业者而言，人工智能都将迎来极其难得的机遇。

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