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→ 借贷宝人脸识别失败怎么办
借贷宝人脸识别身份认证失败解决教程
1.0.2 iphone/ipad版
类型：生活服务大小：16.6M语言：中文 评分：10.0
是一款提供借贷服务的应用软件，而且为了更好的保障用户的财产安全，借贷宝推出了人脸识别功能，不过有些用户在进行人脸识别的时候失败了这是怎么回事呢，借贷宝人脸识别失败怎么办，下面小编就给大家带来借贷宝人脸识别身份认证失败解决教程。借贷宝官方最新版：借贷宝QQ交流群：邀请码：E154TZG特别说明：注册必须填本邀请码才能立即获得30现金奖励哦。借贷宝人脸识别版本，只要您绑定银行卡后选择肖像识别，以后登录就以肖像认证来识别借贷宝人脸识别怎么不成功？小编觉得借贷宝人脸识别不成功有两方面的原因，一方面是因为这一功能刚刚上线，功能还不够完善；另一方面由于个人操作失误等等的原因也会造成人脸识别失败。借贷宝人脸识别失败解决办法如果是第一种原因造成的人脸识别不成功，我们用户是不能够解决的，只有等待借贷宝方面的技术日趋成熟。但如果是第二个方面的原因，小编建议你这么做：首先，检查你的摄像头，确认手机相机授权给借贷宝app。不然不能开启摄像头的话，当然识别不了。然后，检查你的网络，如果你的网络不畅通，即使能够识别，也不能够检测成功，导致的结果当然是失败。借贷宝人脸识别：新一轮热潮蓄势待发值得一提的是，采用肖像认证替代绑卡是借贷宝目前正在测试的一个新方案，实名认证后，可以选择绑卡，或者选择肖像认证，两者通过一个，用户就算该地推商的推广用户，地推商和用户的奖励就会到账。“借贷宝和其他借贷平台不同，其主打的是以借款人实名、出借人匿名的单向匿名借贷模式在目前常见的投资理财平台中，借贷宝的这种模式堪为创新。”借贷宝推广负责人介绍说，从产品因素来看，借贷宝具备四大优势“一键借款，快速达成”、“自由出借，安全投资”、“赚取利差，白手起家”等产品特色，在安全性方面，借贷宝好友均来自你的真实朋友圈，并经过严格实名认证，从而保证借贷安全;在出借利益方面，借贷宝可以自由选择朋友发布的借款项目匿名出借，获得利息收益……这些特征，都是大多其他竞品所不具备的产品优势。这就是小编给大家带来的借贷宝人脸识别失败的解决方法及其相关介绍了，希望对大家有用。
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名称大小下载人脸识别终端NF2011+
NF2011+门禁考勤机，使用3.5寸大屏幕触摸，更佳感官体验，不带机械键盘，结构精致，配合人性化的GUI界面、语音提示操作及WEB管理软件，操作简便，符合企事业单位用户的使用习惯。采用主动式辅助光源技术，光线适应能力强，24小时全天候工作，该产品还具备智能自学习、USB数据导入导出、网络远程管理等众多功能，支持多种识别模式，支持节假日管理等功能，广泛适用于企业、事业单位等需要考勤门禁的管理的场所。
●&人脸识别更准确
&&&&&全新的人脸识别算法，全面提升识别的速度及准确性；
●&识别方式更灵活
&&&&&NF2011+&可以根据独立用户更改识别方式的人脸门禁考勤识别终端一体机。
●&识别模式更齐全
&&&&&具备最齐全的识别方式包括1:N、1:1、人脸识别，除此之外还有照片抓拍、人脸抓拍、IC/ID/身份证读卡等识别方式，并可设定多种识别方式合并或是单独使用。
●&接口更齐全
& & &NF2011+拥有网口、韦根输入、输出、两进两出共计四口I/O、1个RS232、1个SD卡插槽，1个USB接口，&
●&定时开关机节能更环保
&&&共有最多四个时段的定时开关机选择。最大程度提高NF2011+的使用寿命，同时减少不必要的能源消耗。
人脸识别门禁考勤系统，能有效提高企业的门禁考勤管理方式，规范员工考勤操作，防止出现代打卡、弄虚作假的行为，也方便有效的提高考勤效率。同时支持TCP/IP联网方式，考勤数据自动上传管理部门，管理考勤数据。
广泛适用于企事业单位、中小学教育机构、酒店、会所、医院等门禁考勤应用系统。
专用双摄像头
人脸；工号+人脸；卡+人脸;人脸识别或刷卡拍照
最大用户数
水平：&20&,&垂直：&20&
内置读卡器
可选（ID/IC）
内嵌WebServer
考勤记录存储数量
简易开关量
数据存储功能
USB数据导入导出
选配（最大支持32G）
识别照片存储
配置SD卡时自动存储识别照
I/O（两进两出）
支持开关量输出
支持TCP/IP（RJ45接口）
设备管理功能
内嵌WebServer
内置管理员
存储容量报警
当存储容量超过90%时，报警指示灯显示信息,&LCD显示信息
内置RTC,&网络自动对时(SNTP)
License控制
支持（内置加密芯片）
标配&TFT,3.5寸&LCD&320*240
红（警告/失败）、绿（工作中/成功）
支持（语音、指示灯）
支持TTS语音播报姓名
支持中英繁
适用工作环境
适应光线：0-20000LUX、防水等级3、防尘等级6
173*130*50&mm
壁挂式、支架式
终端应用方向
企业考勤、门禁
目前大多数企业/工厂的考勤，采取刷卡考勤，但员工常常相互代打卡，考勤管理形同虚设，部分企业使用指纹识别考勤，但总有5%左右的误识率，且识别速度慢，上下班高峰时需要排长队。
门禁应用示意图
1、唯一性:每个人都有一张脸，且无法被复制，仿冒，因而可以提供更准确的考勤管理。&
2、自然性好:人脸识别技术同人类（甚至其它生物）进行个体识别时所利用的生物征相同，其他生物特征如指纹、虹膜不具备这个特征。
3、简单方便:无需携带卡,识别速度快，操作简单便捷，仅凭人脸便可轻松识别
4、非接触性:无需接触设备，不用担心病毒的接触性传染,既卫生，又安全，不易招致反感。
连锁企业、单位广域网联网应用
目前越来越多的跨区域的企事业单位，希望实现总公司统一部署，分布管理，集中实时监控各地考勤，与此同时随着Internet的普及和信息产业的深化.&近几年网络的发展尤为迅速。这也提供了一个实现这种可能的契机。将处在不同地域的公司的各个分支机构，可以按需求将考勤数据上传到总部管理系统服务器上；通过管理系统，集团总部可以及时了解整个集团公司，包括各个分支部机构地考勤情况，获取所有人的出勤明细信息，公司的员工亦可通过登录考勤管理系统，进行个人考勤查询、班&&次查询和请假查询等。
系统特点：
(1)可降低成本&&通过公用网来建立的连接，可以节省大量网络架设成本，而不必投入大量的人力和物力去架设专线网络。&
(2)连接方便灵活&&只要中心服务器设置了固定的IP，人脸识别终端在任何Internet网络覆盖到的地方，都可以安装此设备。&
(3)中心控制&&像管理局域网内的设备一样，中心可随时控制各分支设备。
社保&退休金领用应用
社会保险是国家通过立法建立的劳动者年老、患病、生育、伤残、失业时从社会获得物质帮助和服务的制度。社保管理局将按照相关政策给符合领取社保基金的民众按期发放款项。&由此，为了规范社保基金的发放，切实有效的保障广大人民群众的利益，十分有必要建立一个全面、高效、统一、智能的参保人员信息管理系统，并能通过该系统对社保金领取人员实现智能化的身份认证。
(4)扩充性和灵活性――随时可增加设备，不受任何限制。
●能利用人脸识别技术的特点，对人员身份的精确核实和认证；
●规范社保相关业务办理的身份认证流程，确保各个环节均能有效记录和复核查询；&
●结合国家授权的EID身份认证管理服务系统，减少工作人员的主观核实和对身份的判断&；
●解决参保人员方便就医安消费的全管理问题，形成更有力的监督；&
深圳市南山区桃源街道学苑大道1001号—南山智园C1栋11楼
业务专线：400-069-1688备案号：粤ICP备号-10本文主要介绍了中华人民共和国社保卡常见问题及解答方法。
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高西庆：调整经济结构最重要的还是转变政府职能，这个说了好多年了，但我感觉政府职能转变还有很大空间。做任何事情，资源总是有限的，不管政府多么强大，没有无限的资源和...
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借贷宝人脸识别怎么不成功？借贷宝人脸识别认证失败解决办法
来源：手机百事网
编辑：王新和
借贷宝人脸识别版是一款增加了登录安全身份验证的手机借贷宝人脸识别版本，只要您绑定银行卡后选择肖像识别，以后登录就以肖像认证来识别，借贷宝人脸识别怎么不成功？下面就请随小编一起来看看借贷宝人脸识别失败解决办法吧！新用户怎么使用借贷宝？在app store或者应用下载市场下载借贷宝，注册要填写邀请码EFHEZ8K（填邀请码后才能领取20元现金,不填写邀请码是没有现金红包的，小编亲测）借贷宝人脸识别怎么不成功？小编觉得借贷宝人脸识别不成功有两方面的原因，一方面是因为这一功能刚刚上线，功能还不够完善；另一方面由于个人操作失误等等的原因也会造成人脸识别失败。借贷宝人脸识别失败解决办法如果是第一种原因造成的人脸识别不成功，我们用户是不能够解决的，只有等待借贷宝方面的技术日趋成熟。但如果是第二个方面的原因，小编建议你这么做：首先，检查你的摄像头，确认手机相机授权给借贷宝app。不然不能开启摄像头的话，当然识别不了。然后，检查你的网络，如果你的网络不畅通，即使能够识别，也不能够检测成功，导致的结果当然是失败。大家在使用过程中遇到问题可以扫描二维码加小编微信咨询！另外小编也会分享一些好用的软件给大家！
本月排行本周排行全部排行赵薇老公卷进人脸识别惹的祸,刷脸时代还有多远
来源：钛媒体
　　有则花边新闻热度还未减，称赵薇老公黄有龙被告上法庭，原因是有人买了他的房子，却迟迟无法入住，因而提告，要求黄有龙腾退房屋。可这房子却不是黄有龙卖掉的，而是他的司机卖掉的。
　　那么问题来了，司机为何能卖掉黄有龙的房产呢？究其原因，竟然是该司机冒充黄有龙到公证处，通过人脸识别技术办理了委托公证证明，委托另一人将房屋卖给了武某。新闻还有一个细节：某品牌人脸识别系统的广告称，识别率高于98.3%。
　　啼笑皆非。人脸识别如此高的识别率也被人利用了漏洞，也难怪“科技新闻”登上了娱乐版呢。
　　那么，果真是人脸识别技术不靠谱吗？人脸识别技术在国内已经发展了不短的时间，技术成熟到什么程度、到底有什么样的技术应用？钛媒体编辑尝试让你更了解我们所处的这个“刷脸”时代：
　　提到人脸识别，最近让人印象最深刻的可以说是微软不久前推出的How-Old.net，这是一个颜龄识别网站，通过大数据和机器识别技术，智能判断照片中人物的年龄。因为足够“好玩”而引爆了社交网络。
　　中美互联网论坛期间，周鸿t随习大大访美，也展示了一把奇酷手机拍照功能的人脸识别功能。
　　当然，这两个例子更多的还是娱乐属性。
　　事实上，人脸识别的应用要回溯到2013年。当时芬兰创业公司Uniqul推出了一款基于脸部识别系统的支付平台，该系统不需要钱包、信用卡或手机，支付时只需要面对POS机屏幕上的摄像头点个头，并点击OK即可。Uniqul 还把此技术申请了专利，并号称拥有“军用级别算法”的保护。这也是全球第一次将人脸识别运用到支付领域的案例。
　　而近两年，巨头们对人脸识别是宠幸有加。根据钛媒体的梳理，业界刷新了这么几个动态：
　　在国外：
　　2013年12月，Facebook在纽约创建了深度学习人工智能实验室，力邀深度学习鼻祖Yann LeCun加入，在他的推动下，2014年Facebook的DeepFace技术脸部识别率的准确度达到97%；
　　2014年初，谷歌4亿美元收购了深度学习算法公司DeepMind以及图片分析公司Jetpac，之后推出人脸识别技术 FaceNet。
　　在国内：
　　百度成立深度学习研究院，2014年5月吸收深度学习专家Andrew Ng（吴恩达）加盟，今年百度世界大会发布脸优产品；
　　今年3月，汉诺威消费电子、信息及通信博览会上，马云向德国总理默克尔与中国副总理马凯演示了蚂蚁金服的Smile to Pay扫脸技术，为嘉宾从淘宝网上购买了1948年汉诺威纪念邮票；
　　除此之外，阿里巴巴还创建了生物识别技术团队柒车间，腾讯很久之前内部孵化了对抗阿里刷脸支付的杀手锏优图团队。
　　不难看出，人脸识别技术虽然并没有真正实现大规模落地，但竞争态势已然拉开。当然，入局人脸识别领域的，也不乏Face++、Linkface、Sensetime 、上海依图科技等创业团队，但对于大多数人来说，囿于技术门槛，人脸识别领域属于深入区，呈现的状态是圈内人自嗨，圈外人进不去。
　　一位业内人士告诉钛媒体，国内专注人脸识别研究的人数不超过100人，并且这个圈子的人大多互相熟识。除此之外，底层技术的搭建颇具争议，主要原因是缺乏自己研发的专利。
　　事实证明也正是如此，钛媒编辑在寻访几家创业公司时发现，他们对涉及底层技术的表述都很模糊，唯有Linkface一家声明采用的是香港中文大学教授汤晓鸥团队授权的DeepID人脸识别技术，深究之下发现Linkface四位创始人中有两位是汤晓鸥教授的学生，可谓颇有渊源。
　　除此之外，Face++ 这家颇有口碑的公司的CEO印奇也是汤晓鸥的学生。更令人意外的是，同样专注计算机视觉和深度学习原创技术的Sensetime（商汤科技）背后的大老板正是汤晓鸥。
　　国内人脸识别领域是被汤晓鸥“承包”了吗？究竟他是何人？公开资料显示，汤晓鸥现为香港中文大学工学院副院长。而此人的科研经历包括：
　　1985年从辽宁鞍山一中进入中国科大；
　　1991年获罗切斯特大学硕士，1996年获得麻省理工学院博士；
　　年担任微软亚洲研究院视觉计算组主任，研究领域包括多媒体、计算机视觉、模式识别及视频处理。与微软合作已申请近40 项专利。其中，微软亚洲研究院合作研发的图像识别技术已被用于微软图像搜索引擎，成为世界上第一项图像识别技术被用于大规模商业应用。
　　同时他还担任多个重要的国际会议的主席，包括计算机视觉最顶尖的国际会议ICCV和CVPR，并获得CVPR2009最佳论文奖，是CVPR 25 年历史上唯一获奖的亚洲论文。
　　汤晓鸥教授称得上是人工智能领域的重量级人物。在这个其实挺狭窄的人工智能领域，Andrew Ng（吴恩达） 、百度IDL余凯（已从百度离职）、香港中文大学教授汤晓鸥、格灵深瞳CTO赵勇被行业内认为是学术上的超级大咖，同时又都在做落地的产品。
　　汤晓鸥教授及其团队最大的研究成果是GaussianFace、DeepID、DeepID2 等一系列人脸识别技术，并且在全球最具权威的人脸识别数据库LFW（Labeled Faces in the Wild）屡屡打破记录。
　　截至去年7月份，汤晓鸥团队研发的三个人脸识别算法占据了LFW识别率的前三名，最高达到了99.15%的识别率，其中排在第四位的是Facebook的DeepFace技术（论文全文点这里），排名见下图：
　　不过，如今记录已经被打破，占据榜首的是腾讯优图团队99.65%的识别率。
　　是否识别率高就意味着技术更成熟呢？腾讯优图团队负责人黄飞跃博士告诉钛媒体，实验室的理论数据和实际应用还是有很大差别的，比如很相似的双胞胎、天气光线、裁剪部位的不同，对识别都会产生一定的影响。
　　按照黄飞跃博士的看法，如今在人脸识别领域，算法已经不是门槛，最大的门槛在数据。
　　“传统的算法已经很透明，大家从之前微软、谷歌等巨头发布的论文就可以掌握，而有相当规模和实际应用场景一致的训练数据，才能保证人脸识别算法在应用场景中效果足够好”，他说。
　　他还告诉钛媒体，虽然目前各家的底层算法大同小异，但每一家都在发力深度学习，建立独有的网络模型，通过不断的训练和数据积累提升人脸识别的能力。所以，深度学习是未来的大趋势。
　　Facebook 在做的就是这件事，为了研究DeepFace技术，今年年初已经建立了一个来自于4030个人的440万张标签化的人脸池。Facebook 希望通过“深度学习”算法调查用户在社交网络上的行为和习惯，进而精准推送信息。
　　但问题也随着而来，长期的利用用户素材去进行训练和测试，这难免会涉及用户隐私和安全问题。所以，如何让人们相信这些数据能够真正使用户收益而不是为了获利，是包括Facebook等企业在内必然所面临的挑战。
　　而即便技术、算法解决了，人脸识别要实现真正落地，还将面临政策不开放的难题。
　　就目前来看，银行、互联网金融和安防是人脸识别最适用的场景，而“面签”，一直是商业银行触网难以跨越的鸿沟。
　　根据《个人存款账户实名制规定》（国务院令285号）等法规体系的要求，需要严格落实实名制，通过银行柜台进行开户。不过，随着人脸识别技术的不断成熟，央行今年下发的《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见》（征求意见稿）对应用人脸识别等生物识别技术指出了明确的应用方向。
　　在最新版的指导意见征求意见稿中，远程开户对已在银行柜台有开户记录的客户可通过“交叉验证”的方式完成“身份确认”，人脸识别技术等身份识别机制可作为身份核实的辅助手段。指导意见征求意见稿还明确了通过远程渠道（线上）开设“部分功能”的电子账户，其功能大幅扩充，小额存、转、汇等业务均可办理。
　　也就是说即便你使用了“刷脸开户”，最终还是需要经过工作人员来一一核证，而且审核过程很是繁琐。
　　呃......这么一来刷脸技术就略显鸡肋了，到底是硬科技or噱头？
　　一位业内人士（根据采访者意愿隐藏姓名）接受钛媒体采访时表示，人机复合模式的安全认证系统是未来发展的趋势。毕竟计算机和人擅长的工作存在本质上的差异。
　　Paypal之前就用这种人机复合模式为公司每月减少千万美金的损失。他们的做法是，计算机大量筛检可疑交易，然后人工审核其合法性。
　　该业内人士还告诉钛媒体，新的变革总是从鸡肋开始的。“做这行的，就是相信人脸识别是一个风口，多小的尝试我们都愿意去做，而且这是对2B企业有价值的服务”，她接着说道。
　　事实上，在人脸识别领域，我们已经不间断的看到一些成功的合作案例，比如上海依图科技和招商银行、Face++和支付宝、Linkface和京东钱包、腾讯优图和自家的微众银行、财付通等等。
　　应该有理由相信，随着深度学习的不断优化以及政策逐渐开放，人脸识别将会拥有更丰富的使用场景，真正给我们的生活带来快捷便利。不过，巨头们的入局也正在提醒创业者们：在人脸识别领域未明朗前，世界是你们的，但最终可能都是BAT的。
(责任编辑：陈洋)
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