支付宝实名认证不了怎么办

这是因为您的支付宝没有绑定银行帐号。

解决方法如下：

1、用您的支付宝帐户登陆支付宝主页并选择进入“我的支付宝”。

2、进入“我的支付宝”后选择“帐户管理信息”。

3、进入“帐户管理信息”后选择“银行帐号管理”。

4、进入“银行帐号管理”后准确填写表格，完成后点击“立即保存”。

5、支付宝将告知您的帐户信息已经保存，即完成认证。

支付宝实名认证认不了怎么办

1、可以去找支付宝客服来进行实名认证的更换，具体操作如下，找到支付宝，打开支付宝。

2、找到下图红框位置中的搜索选项，点击打开搜索。

3、输入我的客服，点击打开。

4、点击下图标注位置中的在线咨询。打开在线咨询。

5、点击下图中的修改姓名。打开修改姓名。

6、提交自己的身份证信息，等待审核通过后就可以再次进行实名认证了。

支付宝无法实名认证手持承诺函不成功怎么办

一方面能够拨打支付宝电话，询问人工解决。另以一方面登陆支付宝首页，点开个人帮助中心，点击“自助服务”，进去以后在“自助服务”里找到“身份占用申述”，点开以后按照上面的提示操作即可。注意：基本上都是一些个人信息的填写，其中比较重要的就是提供能证明自己身份的有效资料的照片。其中身份证是必须要提供的。另外还要提供一个资料，能够是户口本，驾照，医保卡等等。把这些提交后就耐心地等待三天左右的时间。如果申述成功，支付宝会给你发短信通知，到时候你再登陆支付宝进行实名认定就啦！

支付宝实名认证人脸识别失败怎么重新认证

支付宝是现在一款很多人都在使用的应用软件，然而一些朋友在使用支付宝的时候，发现自己的实名认证人脸识别一直失败，那么我们应该怎样解决这种自己的实名认证人脸识别一直失败的情况呢？那么接下来就由我来介绍一下支付宝实名认证人脸识别失败的解决方法吧。

方法一：

检查一下支付宝上的身份证号码与姓名是否正确，确认后重新提交，人脸认证时必须保证支付宝会员资料姓名、身份证号码与登录支付宝账号的姓名、身份证号码完全一致。

方法二：

因网络故障、网络延迟或者是操作超时等原因都可能导致人脸识别失败，我们可以到网络比较好的环境下再次人脸识别。

方法三：

可能因为手机设备系统版本低或者是手机未检测到前置摄像头，所以当前设备不支持人脸识别服务，建议更换一部较为智能的手机后重新认证。

看了我的方法，现在你学会如何解决支付宝实名认证人脸识别失败的情况了吗？学会了的话就快快把这个方法分享出去，让更多的人知道如何解决支付宝实名认证人脸识别失败的情况。以上是支付宝实名认证人脸识别失败的解决方法。

支付宝为什么要实名认证

因为本人变化较大，无法识别，比如发型的变化遮住脸型，也可能是因为拍摄角度和之前不一样导致识别部分有错位，请正对手机，确保光线充足，再次尝试。

根据支付宝官网信息，是手机设别无法识别的问题，设备等暂时不支持刷脸功能，换一台设备就可以。一般情况下，人脸识别失败，并不会影响用户正常使用支付宝进行实名验证。

扩展资料：

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集、人脸图像检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸图像采集：

不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。

当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：

人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。

人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

人脸图像预处理：

对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。

对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

人脸图像特征提取：

人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。

人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。

人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸图像匹配与识别：

提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。

人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：

一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，

另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

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