2013年，研究中心启动了以人脸识别为技术的人脸识别支付方式的研究。
截止2014年8月，该中心已经完成了人脸识别支付系统的关键性技术研究。该中心的人脸数据采集阵列，能够从91个角度对人脸同步采集，能对人脸识别影响大的多变光照、多角度、遮挡等状态进行优的识别效果。智能多媒体技术研究中心的人脸识别系统已应用在边检站自动通关系统、动态人脸识别考勤机、多属性动态人脸识别系统等。在此基础上，中心研发出了人脸识别移动支付系统，已能够实现支付只需“刷脸卡”。
人脸配准
“人脸配准（Face Alignment）”是定位出人脸上五官关键点坐标的一项技术。
人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义（常见的有5点、68点、90点等等）。
当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸识别厂商，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。
人的这种抽象、变换及补力却是计算机所缺少的，我们可以模仿人眼的这种识别手段，让计算机将注意力转移到鼻子、嘴巴等重要特征上，从而拥有部分程度的智能。
在计算机存储的时候，不再是整个脸部的信息，而是眼睛、鼻子、嘴巴等脸部部件，通过这些部件间的比对来判断是否为同一对象。这种方法叫做基于人脸关键特征的识别技术，通常是通过边缘、轮廓检测来实现的。
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