银行的人脸识别系统可以分为两种类型：系统型和人工型。
1. 系统型人脸识别：这种类型的人脸识别系统是通过计算机视觉技术实现的，主要依赖于算法和模型来识别人脸。系统型人脸识别系统通常具有较高的准确率和稳定性，但可能存在一些局限性，如对光线、角度、表情等因素的影响较大。此外，系统型人脸识别系统需要大量的训练数据来提高识别效果，这可能导致隐私问题。
2. 人工型人脸识别：这种类型的人脸识别系统是通过人工操作来实现的，主要包括以下几个步骤：
（1）收集人脸信息：银行工作人员通过摄像头或其他设备获取客户的面部图像或视频。
（2）预处理：对收集到的人脸图像进行预处理，包括去噪、二值化、边缘检测等操作，以便于后续的识别过程。
（3）特征提取：从预处理后的人脸图像中提取关键特征，如人脸轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等。这些特征可以用于后续的识别过程。
（4）匹配与识别：将提取的特征与数据库中的模板进行比较，判断是否为同一人。如果匹配成功，则认为该客户是银行的客户。
（5）反馈与验证：对于疑似客户，银行工作人员需要进行进一步的身份验证，如电话验证、短信验证码等。同时，银行还可以采用生物识别技术（如指纹、虹膜等）进行双重验证，以提高安全性。
总之，银行使用的人脸识别系统既有系统型也有人工型。系统型人脸识别系统具有较高的准确率和稳定性，但可能存在隐私问题；而人工型人脸识别系统则需要银行工作人员进行人工操作，但可以通过多种方式进行身份验证，提高安全性。
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