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用户拍摄自己的身份证信息并上传 App ，App 通过公民身份信息查询获取用户信息及身份证系统证件照片，建立用户档案并关联用户人脸，当 App 扫描用户人像时，经活体检测、人脸质量检测、人脸图像等处理后与先前获取的用户人像照片进行人脸对比，完成身份验证。
3、特点
自然性是指该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等。而指纹识别、虹膜识别等不具有自然性。
人脸识别完全利用可见光获取人脸图像信息，不同于指纹识别需要利用手指接触传感器采集指纹，用户不需人脸与设备直接来接触，可以同时满足多人连续进行人脸图像信息的识别和分拣，可应用于医院测温、小区门禁等一些应用场景下。
4、难点
不同个体之间的区别不大，所有的人脸结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。例如双胞胎现象，全世界平均出生率为 1:89 ，有些双胞胎面部存在差异，有些双胞胎甚至从面部特征来看相似度极高，对于人脸识别系统来说这是一大挑战。
人脸的面部特征具有不稳定性，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不用观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件、人脸遮盖物（口罩、墨镜、胡须、头发）、年龄等多方面的影响。
随着书数字拍照、视频合成技术等发展，越来越容易获得某个特定人的人脸信息或者合成人脸信息。随着对抗训练的深度学习技术的发展，计算机可以合成高精度的任何人的人脸信息。
二、人脸识别技术的应用
1、市场前景
2018 年中国计算机视觉人脸识别市场规模为 151.7 亿元。根据前瞻产业研究院对六大权威机构的汇总，乐观估计 2020 年我国计算机视觉人脸识别市场规模有望突破 1000 亿。
Singh认为，这一数字飙升的其中一个因素是企业没有认识到不同的用户需求，未能尊重这些需求，他发现有些数据领导者允许其组织内的各个业务部门在不建立整个组织范围的标准的情况下遵循自己的数据策略，这种方法会导致效率低下并使许多用户群体陷入困境，无法获得任何支持。
Singh说，其他组织则通过集中所有内容而走到了相反的极端，这有碍于精明的业务用户迅速扩展规模，并且有碍于整个组织充分发挥该计划的全部潜力。
但是，Singh解释说，那些认识到需要在这两个极端之间建立平衡的分析程序的IT领导者是最成功的，他们可以适应用户在组织内的不同需求。
Singh补充说：“你需要整合中心化和去中心化，两者之间的平衡会随着时间的转移而发生改变，也许一开始更趋于中心化。”
辛格以某家公用事业公司所采取的方法为例。其领导者投资分析功能时意识到能源交易集团在数据科学方面拥有丰富的经验，因此他们创建了一个符合组织的数据治理标准和技术要求的自助服务平台。但是他们也意识到其安全部门在分析方面经验不足，因此他们为那些拥有更多具备中心化支持的用户制定了一项策略。
文化变革方面没有提供应有的需求
尽管如此，高管们需要设计的不仅仅是与战略目标保持一致的整体数据程序。他们还需要改变其组织的文化，以便用户乐于使用实时数据驱动的洞察并切实将对数据的了解视为常态。
塔塔咨询服务公司(Tata Consultancy)的Kholkar说：“这是整个业务范式的转变，组织需要为这一变化做计划。”
（编辑：威海站长网）
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