支付宝不能实名认证该怎么办？

方法一：
1打开支付宝的主页，输入账号和密码，进行登陆。
2成功登录支付宝之后，点击右上角客服小宝的图像。选择“在线咨询”。
3这时在d出的窗口中，选择人工客服，出问题后，支付宝客服就会要求提供身份z号，支付宝账号，客服会根据反馈情况，提供解决方案。
方法二：
1当身份z在支付宝上不能成功进行实名认证的时候，有可能是身份审核没有通过，也就是身份z信息没有及时更新到国家的“公民身份z号码查询服务中心”。那么需要走支付宝人工审核的流程。
2登陆支付宝实名认证，上传证明文件。
3个人通过上面方法进行认证时，一定要注意支付宝官方的要求，是可以选择那两种情况的进行上传的。请注意证件要求。
不明白的可以拨打支付宝官方客服咨询，也可以上网咨询网上在线客服的。

支付宝实名认证失败的常见原因：
1、身份信息核实时提示失败；
2、银行账户信息核实时提示失败；
你的情况属于第一种：
身份信息核实未通过主要有以下7种可能：
1、证件无效
2、证件模糊
3、身份z名字与提交的真实名字不一致
4、身份z号码与提交的号码不一致
5、申请人不满18周岁
6、证件有效期不足三个月
7、可能是身份信息审核未通过。
两种处理方法：
1、提交两个证件进行人工审核：身份z（新版身份z需要正反两面）、户口本、2007年1月1日之前发的护照（三选一）＋户籍证明、驾驶证、社保卡（有身份z号）、市民卡（有身份z号）、户口迁移证、2007年1月1日以后发的护照；
提供的证件要求：
1）证件必须是彩色原件电子版，可以是扫描件或者数码拍摄照片；
2）IC版身份z只需要您提供正面即可；
3）户口本需要您提供本人这页明细，以及户口本第一页有公安局盖章的这页，共两页；
4）户籍证明请您注意有效期限；
您在提交证件后，支付宝客服会在2天内进行审核处理。
2、办理支付宝卡通，卡通签约成功后激活支付宝卡通，您的支付宝实名认证即完成。
如果上述失败原因未能帮助您解决，建议您点此进入支付宝“帮助中心”咨询，或者拨打支付宝电话咨询。祝你好运！

支付宝认证过程很多朋友出现问题，点击了没反应，或是打不开那个网页，或是点不动。这是因为浏览器的兼容问题。
我之前也出现这样的问题，反复折腾好久，换了好几个浏览器都不行，后来下载了E影安全智能浏览器，才把这个问题解决了。

　账户存在风险由以下几个方面的原因。
支付宝账户出现风险的几种情况：
第一种情况：异地登录。如果不在常用ip下登录了支付宝，支付宝系统会认为账号有被盗的嫌疑，所以会提示账号出现风险。
第二种情况：密码设置的过于简单。如果是这种情况导致的，直接把密码改的复杂点就可以了。
第三种情况：为了让用户下载阿里巴巴自家的手机安全软件。最近阿里巴巴公司自己研发的一款手机安全软件--钱盾，为了获取用户，在登录支付宝的时候它会提示的账号有风险，然后下载个钱盾就不会做提示了。
第四种情况：手机中病毒了，支付宝账号存在风险。

当身份z在支付宝上不能成功进行实名认证的时候，有可能是身份审核没有通过，也就是身份z信息没有及时更新到国家的“公民身份z号码查询服务中心”。
解决办法：
1、登录自己的支付宝
2、点击右上角客服小宝的图像，选择“在线咨询”。
3、这时在d出的窗口中，选择人工客服
4、说出自己的问题后，支付宝客服就会要求你提供给他们你的身份z号，支付宝账号，客服会根据你反馈的情况，马上就会提供你解决的方案了。
注：支付宝实名认证资料包括身份z、护照、户籍证明等明确标有身份z号的证件之一，所以可以跟换其他证件来进行实名认证。

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。

参考资料来源：支付宝-实名认证过程中遇到报错怎么办？

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