人臉識別和虹膜識別或將掀起刷臉時代新浪潮！

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　　而人臉識別體系成功的關鍵在于能否擁有的中心算法，并使識別后果具有適用化的識別率和識別速度。

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　　因而，“人臉識別體系”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型實際、專家體系、視頻圖像處置等多種專業技術，是生物特征識別的運用。其中心技術的完成，展示了弱人工智能向強人工智能的轉化。

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　　而隨著深度學習的算法、大數據、云計算，這三個條件成熟，人臉識別技術也迎來了它的拐點，正逐步呈現在大規模的商業化使用中。據有關數據顯示，2010年到2015年，我國人臉識別市場規模的均勻復合增長率爲15.9%;至2020年，人臉識別市場規模增速爲166.6%， 國際人臉識別市場規模將到達1000億元。

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　　目前，在生物識別范疇，除了指紋和數字密碼，人臉識別和虹膜識別都是較爲成熟的生物識別技術，其識別速度快捷、流利，且使用普遍。

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　　不過，受限于其本錢過高，虹膜識別在智能機上仍未大規模采用。

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　　作爲生物識別技術，虹膜識別的誤識率低至百萬分之一，是目前安全性較高的生物識別技術。

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　　所以，目前局部銀行正開始添加虹膜識別驗證，即只要虹膜掃描信息和賬戶信息完全相同時，客戶才可以取得資金提取的受權，安全級得到全面晉級。

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　　將來，隨著虹膜識別在消費范疇和生活范疇中的不時使用，其將獲得讓世人震驚的社會效益與經濟效益。不只會拉開全民“刷臉”科技時代的尾聲，還將開啟身份識別技術運用的浪潮。

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