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1.人脸识别准确率达到什么多少？该准确率的具体含义是什么？（是活动与照片匹配，还是活动脸与活动脸匹配，识别错误的时候是把同人识别为不同人还是把不同人识别为同人等等）
2.是否足以在金融领域应用：比如开户、挂失、支付等环节的身份验证？境内外金融领域应用的实例，曾经听说美国有银行应用人脸识别进行小额支付，国内蚂蚁金融也即将投入使用，请问是否属实，能否描述一下具体的细节和应用场景？
3.法律上是否有对人脸识别的法律效率做出规定？或者是否有纳入立法讨论？
4.如果采用现阶段的识别技术，是否需要其他手段辅助识别？
5.全球范围内比较优质的服务商有哪些？各有哪些优劣？
6.双胞胎、整容（毁容）、戴眼镜（换眼镜）、肥胖（减肥）、年龄增长等特殊情景下，如何保证识别的准确率？不同的表情是否会影响识别的准确率？
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5 回答
公安部哪个砖家啊, google baidu, 在标准的数据集(LFW)上 机器判别 已经超过 人眼的判别了. 而实际的应用中,还可以让用户高度配合(光照, 姿态, 遮挡 等等),错误接收率是很低的.
人脸算生物特征里面, 最容易采集, 最容易接受的 方案, 随着技术的推广, 人脸识别 肯定是 会大规模商用的.
问题太多了，我抽不需要动手查数据的回答吧。
1.没有你理解的那种意义上的泛准确率概念。现在如果是证件照水准，大家都很高，你可以理解为99%的准确率；但实际由于成像、光线、姿态、表情、年龄变化的影响，远远达不到这个水平。假设你身份证是10年前的照片，现在用手机逆光或者昏暗条件下偷拍你一下，完全没办法判断，没有准确率可言。
2.金融领域，可以辅助用，不足以作为关键要素。明显不匹配的我可以拒绝你，其他要素验证了80%了，这个要素明显很匹配我可以确认你。我觉得这是趋势，你在google找回密码，google让你输入曾经用过的密码，这个要素就是配合确认的；你在facebook登陆，facebook让你确认几个朋友的照片，原理是一样一样的，在多要素条件下，出错的概率很小，用户体验反而更好了。所以，做单一因素确认是不够的，做配合现在是足够的。
3.法律上我没听说过。
4.是的。
5.海外好的貌似都被收购了。国内呢，根据我看到的评测结果吧，一流的相差极少，就算是有差异也不是本质差异。比如有些检测性能好，有些证件照稳定性好，有些光线和姿态适应性好。国内一流的跟二流的差距比较大，一流的在5家之内，而且全自主的知识产权。利益相关，我就不说了，夸自己多难为情。
6。都会影响，多少而已。比如年龄影响较小、墨镜影响极大，一般眼睛影响很小，等等。
