1樓：匿名使用者
這個是不要緊的，這是一個人臉識別系統，通過照相，確認你和身份證上的**是一個人嗎？如果是一個人，他們會很快的，通過你的驗證，這種技術在很多領域已經運用了。我們國家的科學技術發展的也很快，這些技術運用到各行各業。
現在已經不是什麼奇怪的事情。現在國家正在加大對資訊洩露的管控力度。相信以後用網路越來越安全。
只要你不相信天上會掉下餡餅，一般都不要緊。
2樓：礦啦嗯你
首先現在的人臉識別技術並不是很精準，如果有很相似相貌特徵的人很可能會誤解你的密碼，但是機率很低，相比虹膜識別安全效能低一些
3樓：
沒風險，放一百個心吧，人臉識別技術，最先進安全的技術。
4樓：戶外工人
沒有沒有。下一步都要人臉識別了。
5樓：匿名使用者
人驗識別，沒有風險。
6樓：
不會的只是讓資訊更安全
7樓：洛開宇
這是一個人臉識別系統，通過照相，確認你和身份證上的**是一個人嗎？如果是一個人，他們會很快的，通過你的驗證，這種技術在很多領域已經運用了。我們國家的科學技術發展的也很快，這些技術運用到各行各業。
現在已經不是什麼奇怪的事情。現在國家正在加大對資訊洩露的管控力度。相信以後用網路越來越安全。
只要你不相信天上會掉下餡餅，一般都不要緊。這是一個人臉識別系統，通過照相，確認你和身份證上的**是一個人嗎？如果是一個人，他們會很快的，通過你的驗證，這種技術在很多領域已經運用了。
我們國家的科學技術發展的也很快，這些技術運用到各行各業。現在已經不是什麼奇怪的事情。現在國家正在加大對資訊洩露的管控力度。
相信以後用網路越來越安全。只要你不相信天上會掉下餡餅，一般都不要緊。
8樓：匿名使用者
不會有風險的，只是驗證是不是你本人操作
9樓：月夜劍影
習慣了就好，現在的軟體都要求這樣了！
10樓：
祝群裡的小姐姐：
落雁沉魚 蘭質蕙心 明眸皓齒 靡顏膩理 清詞麗句 清辭麗曲 琪花瑤草 曲眉豐頰 螓首蛾眉 水木清華 爽心悅目 天生麗質 天香國色 我見猶憐 宛轉蛾眉 霞光萬道 小家碧玉 杏臉桃腮 煦色韶光 杏腮桃臉 雄偉壯觀 香消玉殞 杏雨梨雲 涎玉沫珠 妍蚩好惡 魚沉雁落 宜嗔宜喜 旖旎風光 遠山芙蓉 豔色絕世 餘霞成綺 宜喜宜嗔 瘞玉埋香 豔紫妖紅 硃脣皓齒 左家嬌女 章臺楊柳 阿嬌金屋 閉月羞花 逞嬌呈美 春暖花香 春色滿園 春深似海 彩雲易散 奼紫嫣紅 鬥美夸麗 盡態極妍 鬥豔爭輝 蛾眉皓齒飛閣流丹 國色天香 胡天胡帝 花顏月貌 絕色佳人天生麗質 慧質蘭心 秀外慧中 暗香盈袖 閉月羞花 沉魚落雁 傾國傾城 溫婉嫻淑 千嬌百媚 儀態萬千 美豔絕世 國色天香 花容月貌 明目皓齒 淡掃峨眉 清豔脫 俗香肌玉膚 清麗絕俗 儀態萬端 婉風流轉 美撼凡塵 聘婷秀雅 娥娜翩躚 俏麗多姿 如花似月 風姿卓越 顧盼流轉 清絲糾纏 舉步輕搖 美若天仙 美愈天人 清秀高雅 豔冠群芳 剪水雙瞳 美豔絕倫 神仙玉骨 楚楚動人 貌賽西施 姿容絕代 如花似玉 窈窕淑女 氣質高雅 美麗四射 櫻桃小口 靜若處子 動若脫兔 小鳥宜人 善解人意 明眸善睞 嬌豔嫵媚 玲瓏剔透 玉指如蔥 膚如凝脂 眉如新月 秋波流轉 櫻桃小口 粉妝玉琢 桃腮杏臉 亭亭玉立 楚楚動人 賢良淑德 秀色可餐 水靈秀氣 小家碧玉 完美無暇 嬌羞可愛 婀娜多姿 美麗動人 人面桃花 柳眉杏眼 溫文爾雅 明豔動人 天生尤物 芙蓉如面 嬌豔驚人 冠壓群芳 風華絕代 絕代佳人 一代佳人 一代容華 絕色美人 月裡嫦娥 華如桃李 桃羞杏讓
支付寶實名認證我為什麼驗證不了人臉，總是說請對本人拍攝，怎麼回事呢？
11樓：匿名使用者
因為本人變化較大，無法識別，比如髮型的變化遮住臉型，也可能是因為拍攝角度和之前不一樣導致識別部分有錯位，請正對手機，確保光線充足，再次嘗試。
根據支付寶官網資訊，是手機設別無法識別的問題，裝置等暫時不支援刷臉功能，換一臺裝置就可以。一般情況下，人臉識別失敗，並不會影響使用者正常使用支付寶進行實名驗證。
擴充套件資料：
人臉識別系統主要包括四個組成部分，分別為：人臉影象採集、人臉影象檢測、人臉影象預處理、人臉影象特徵提取以及匹配與識別。
人臉影象採集：
不同的人臉影象都能通過攝像鏡頭採集下來，比如靜態影象、動態影象、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的採集。
當使用者在採集裝置的拍攝範圍內時，採集裝置會自動搜尋並拍攝使用者的人臉影象。
人臉檢測：
人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在影象中準確標定出人臉的位置和大小。
人臉影象中包含的模式特徵十分豐富，如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵及haar特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的資訊挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基於以上特徵採用adaboost學習演算法，adaboost演算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。
人臉檢測過程中使用adaboost演算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特徵(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。
人臉影象預處理：
對於人臉的影象預處理是基於人臉檢測結果，對影象進行處理並最終服務於特徵提取的過程。系統獲取的原始影象由於受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在影象處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等影象預處理。
對於人臉影象而言，其預處理過程主要包括人臉影象的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。
人臉影象特徵提取：
人臉識別系統可使用的特徵通常分為視覺特徵、畫素統計特徵、人臉影象變換系數特徵、人臉影象代數特徵等。人臉特徵提取就是針對人臉的某些特徵進行的。
人臉特徵提取，也稱人臉表徵，它是對人臉進行特徵建模的過程。人臉特徵提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基於知識的表徵方法；另外一種是基於代數特徵或統計學習的表徵方法。
基於知識的表徵方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助於人臉分類的特徵資料，其特徵分量通常包括特徵點間的歐氏距離、曲率和角度等。
人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等區域性構成，對這些區域性和它們之間結構關係的幾何描述，可作為識別人臉的重要特徵，這些特徵被稱為幾何特徵。基於知識的人臉表徵主要包括基於幾何特徵的方法和模板匹配法。
人臉影象匹配與識別：
提取的人臉影象的特徵資料與資料庫中儲存的特徵模板進行搜尋匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。
人臉識別就是將待識別的人臉特徵與已得到的人臉特徵模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份資訊進行判斷。這一過程又分為兩類：
一類是確認，是一對一進行影象比較的過程，
另一類是辨認，是一對多進行影象匹配對比的過程。
12樓：匿名使用者
原來繫結的身份證是誰的，就驗證誰的。很少會拍攝不清驗證不了的。
13樓：匿名使用者
你好。支付寶是這樣開通的。首先使用自己的手機號碼註冊。
然後使用自己身份證的資訊實名認證。需要上傳身份證的** 正面和反面。這是必須要做的。
其他的選項可以填寫，也可以不填寫。包括人臉認證。人臉認證，以後有時間的話再認證也是可以的。
然後按照介面上的提示操作，就可以完成支付寶的認證了。認證成功後，你就擁有自己的支付寶了。
14樓：蘇顏本娜
頻繁操作會卡頓，建議你退出後，過會在去驗證
15樓：石頭之下
和身份證上相片相差太多，化妝過度，或者戴眼鏡在光線太強或太弱的情況下無法識別。
16樓：魚洗翻你
人臉跟攝像頭沒有對好位置，有偏差，應在臉不動的情況下慢慢轉動手機直到提示眨眼就0k了
17樓：匿名使用者
有可能是手機攝像頭的問題，也有可能是光線的問題。請到光線較亮的環境下試試，戴眼鏡好像也不行。攝像頭的問題的話用紙巾擦拭一下看看。還有就是身份證照和你本人差距過大！
18樓：匿名使用者
因為你不是用自己的身份證繫結支付寶！
19樓：匿名使用者
身份證上相片和本人相距甚遠，戴眼鏡在光線不好時也無法識別，再不沒有正對攝像頭
20樓：噠噠硬
可能是身份證不是你的或者系統問題，找客服問問，讓他給你看看。
21樓：匿名使用者
可能是拍攝光線問題，多拍幾次眨眨眼就能通過！
22樓：匿名使用者
我也不行，問支付寶，支付寶說派出所的問題，但是去了派出所，也沒有用啊
23樓：匿名使用者
因為你和身份證上的變化太大了。
24樓：匿名使用者
沒對準,或者支付寶上傳的身份證和你不是同一人
25樓：囉嗦聲音
可能是因為本人變化較大，無法識別
26樓：匿名使用者
是不是胖了啊跟身份證**出入太大了唄
27樓：牛奶布丁
識別的圓圈，包住五官在內才可以識別上
28樓：空明
必須五官都在圈內，還要眨眨眼
29樓：匿名使用者
可能人臉與身份證上面的差別大 或者後期帶有眼鏡之類的物品
30樓：匿名使用者
沒對準或光線不足，再者就是本人與身份證相片差別極大識別不出來（可去公安局重新辦理一張身份證）
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