公赌船jc710人脸识别随着iPhone X的到来而崛起，以往科技中显示的场景已经悄然走进我们普通人的生活中。此前小米Note3、Vivo V7+也推出具备人脸识别功能的智能手机。人脸识别已经大跨步迈入消费领域。
手机设备以外的众多领域也同样在发生重大变革。武汉火车站宣布全面刷脸进站;百度宣布与首都国际机场签署战略合作协议打造刷脸登机的智慧机场;支付宝宣布商用刷脸支付;杭州大量宾馆免身份证，刷脸即可入住;京东苏宁开启刷脸支付;农业银行总行在自动取款机试点“刷脸取款”，目前已下发通知要求全国推广刷脸取款，将为全国24064家分支机构、30089台柜员机、10万个ATM机安装人脸识别系统;招商银行也已于近期在全国重点城市的ATM取款机系统上线了“刷脸取款”选项，用户可不带、身份证，不用输入银行账户，靠“刷脸”就能取款。由此可见，人脸识别技术加速渗透进入安防、银行、支付等众多领域，并且已经从政府级别应用、商业级别应用开始进入到消费级别的爆发时期，验证了人脸识别技术巨大的市场需求与广阔的应用前景。
据Yole数据显示，全球人脸识别市场规模预计将从2017年的40.5亿美元增长至2022年的77.6亿美元，这期间的复合年增长率可达13.9%。推动市场增长的主要因素包括：iPhone X带动更多智能手机集成3D人脸识别，公共场所日益增长的监控需求，以及政府部门等各个产业对人脸识别技术的应用增长。
人脸识别的工程应用始于20世纪60年代，经过50多年的发展，人脸识别技术已经取得了重大突破，很多经典算法和人脸库相继出现。目前人脸识别系统最高的正确率可以达到99.5%，而人眼在同等条件下识别的正确率仅为97.52%，人脸识别的准确率已经做到了比肉眼更精准。
人脸识别大致分为两种应用模式四步流程。两种模式包括1:1比对和1: N识别，1:1是比对两个人脸的相似度，只需要确定是否授权人;1:N是识别对象是否在人脸数据库中。四部流程依次是人脸检测、检测、人脸特征提取和人脸匹配识别。
与其他生物特征识别技术相比，人脸识别技术在实用性方面具有独到的技术优势，主要体现在以下方面:
1、非接触:人脸图像的采集不同于指纹、掌纹需要接触指掌纹专用采集设备，指掌纹的采集除了对设备有一定的磨损外，也不卫生，容易引起被采集者的反感，而人脸图像采集的设备是摄像头，无须接触。
2、非侵扰:人脸照片的采集可使用摄像头自动拍照，无须工作人员干预，也无 须被采集者配合，只需以正常状态经过摄像头前即可。
3、友好:人脸是一个人出生之后暴露在外的生物特征，因此它的隐私性并不像指掌纹、虹膜那样强，因此人脸的采集并不像指掌纹采集那样难以让人接受。
4、直观:我们判断一个人是谁，通过看这个人的脸就是最直观的方式，不像指掌纹、虹膜等需要相关领域专家才可以判别。
5、快速:从摄像头监控区域进行人脸的采集是非常快速的，因为它的非干预性和非接触性，让人脸采集的时间大大缩短。
7、可扩展性好:它的采集端完全可以采用现有视频监控系统的摄像设备，后端应用的扩展性决定了人脸识别可以应用在出入控制、黑名单监控、人脸照片搜索等多领域。
长久以来，技术创新不足、应用推广有限、价格成本高企是制约人脸识别发展的三大因素。研究人脸识别算法优化、轻量化的团队较少，算法的优化尚未完成，在功耗小的情况下保持一定的速度和精度是人脸识别应用发展的难点。因此最近几年人脸识别虽然被广泛应用到出入境通关、机场安检等政府部门中，但一直没能真正进入到更广泛的商业化应用领域中。
第一，在技术层面上，人脸识别的精准度和核心算法的原始创新不足、技术标准 制定还不完善，快速准确完脸识别需要解决很多技术上的难点:
自身生理变化。在人脸比对的过程中，如果自身与数据库里面存储的人脸发生了较大的生理变化，例如经历剃须、换发型、戴眼镜遮挡等变化。即使外貌并没有发生太多变化，人通过脸部的变化产生很多表情，都有可能会引起 比对失败。
外部环境影响。人脸受到很多外部因素的影响:在不同的角度进行拍摄，人脸的视觉图像相差很大;容易受到光照条件影响，比如白天和黑夜、室内和室外的光照存在较大差异。
除了这两种情况，还有人为的整容行为、双胞胎等极端情况存在。如何规避这些外因对于人脸识别速度和识别效果的影响，一直都是科研的重点研究方向。
第二，应用方面上，人脸识别基本局限在门出入境管理等政府部门中，未能渗透到大规模商业级别应用和个人消费级别当中。在应用层面上，尽管在实验室等科研条件下，许多人脸识别技术的精准度已经达到99%、甚至99.5%以上的水平，但是这些技术和方案很难落地到实际应用层面上。人脸识别技术落地的过程中，需要考虑到不同的场景运用。在实际落地过程中，指纹识别等其他生物识别由于技术成熟，不易受到外界因素影响，早已经运用到考勤认证、智能手机账号登录中，可替代物的成熟发展也制约了人脸识别产业化的进程。
第三，价格方面，市场竞争不足和技术不成熟导致价格处于高位。由于技术不成熟，人脸识别技术并未应用到商业场景和消费级领域，大部分被运用到政府和门，且采用系统集成的方式交付，一套系统的成本和价格非常高昂。
技术方面，深度学习算法的成熟，使得人脸的准确率得到大幅提升。以深度学习算法为基础的计算机技术的进步，为人脸识别提供了强大的计算和分析工具。反过来，巨量的生物特征数据也为机器训练提供了丰富的素材，“大数据成为人工智能的燃料”。人脸识别方面，Face++团队创造了世界上最高的人脸识别正确率，曾在人脸检测FDDB评测、人脸关键点定位300-W评测和人脸识别LFW评测上，接连拿下了三项世界第一。
应用方面，目前，生物识别的应用场景已经极大地拓宽。银行在客户身份核验场景下应用生物识别，覆盖了弱实名电子账户开户、结算账户开户和存取款等不同风险层级的场景。第三方支付和手机银行等移动支付应用开始使用生物识别方案。门在视频监控和多类场所的人员进出管理中大力引入人脸识别技术。在政策推动下，人脸识别也已入驻社保、教育、医疗系统。近几年，国内智能手机消费剧增，手机用户的移动支付习惯逐渐养成，智能家居渐受青睐，三方面个人消费需求的增长推动手机端的消费级人脸识别开始爆发。
价格方面，人脸识别设备近两年不断下降。近年来，技术的进步和算法的改善让人脸识别技术迈上一个新的台阶，在国家政府推动和政策支持下，我国人脸识别技术和应用都取得了非常大的进步。
结构光(Structured Light)：结构光投射特定的光信息到物体表面后，由摄像 头采集，这些光斑打在物体上后，因为与摄像头距离不同，被摄像头捕捉到的位臵也不尽相同。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位臵 和深度等信息，进而复原整个三维空间。苹果iPhone X人脸识别技术即是采用了3D结构光技术。
收的飞行时间，判断物体距离。TOF的硬件实现方式和结构光类似，区别只是在于算法上，结构光采用编码过的光信息进行投射，而TOF直接计算光往返各像素点的相位差。此技术被微软用在了第二代的Kinct上。
双目测距(Stereo System)：原理类似人的双眼，在自然光下通过两个摄像头抓取图像，通过三角形原理来计算并获得深度信息，目前的双摄像头就是双目测距的典型应用。在移动设备上的应用较少，多用在户外机器人。
由于双目测距技术受限条件较多，不能在黑夜中使用，所以商用的3D深度视觉包括飞行时间和结构光两种技术。
受益于三大技术难点的逐步解决，国内人脸识别产业正迎来前所未有的发展机会，其应用范围和市场规模有望实现快速扩张。近红外人脸识别与可见光技术的结合、3D结构光、深度摄像头的发展都给人脸识别技术带来了技术革新。深度学习算法的突破则大大促进了人工智能和人脸识别技术的发展，提高了识别的效率和精确度。
互联网+：人脸识别技术在互联网领域得到了广泛应用。商汤科技通过深度学习算法，在新浪微博“面孔专辑”功能实现人脸检测并且分类;旷视为美图旗下的美图秀秀App、美颜相机、美颜手机等一系列软硬件产品提供了人脸识别技术支持。其中美图秀秀和美颜相机App通过旷视(Face++)的人脸检测和关键点检测技术，可以在图像中精准定位人脸和五官位置，从而进行人像美白、五官美化等处理，快速完成精准修容。
新零售&支付：人脸识别技术也被应用在新零售领域，推动着无人零售的发展与实现。2017年9月KFC与蚂蚁金服合作在其第一家升级店K PRO采用人脸识别系统等技术，消费者微笑就可通过人脸识别系统完成支付。店内没有设臵点餐台和收银员，消费者到店点餐不仅可以通过设臵在门口的自助点餐机点餐，也能通过手机扫描餐桌上的二维码自助点餐、支付。在未来，人脸识别技术还可用于客流统计、消费者心理和行为分析。通过客流统计数据，分析不同区域、通道的客流和顾客滞留时间，与销售业绩报表结合，可以分析顾客购买行为，顾客性别年龄组成。
智能手机：人脸检测和分类技术早已经被运用到智能手机应用中，例如OPPO、小米等手机中，应用了商汤的人脸聚类功能，云端存储照片将被自动分类，避免了手动分类 照片的繁琐操作，优化了用户体验。
2017年苹果、小米、Vivo等智能手机厂商不约而同地在新上线的新机型中搭配人 脸解锁功能。除了可以应用到解锁功能，苹果FaceID人脸识别还可以取代以往TouchID指纹识别的功能，包括身份验证、支付等。在安全性方面，根据苹果官方消息，被相同指纹破解Touch ID的概率是五万分之一，而遭遇相同的面部能破解Face ID的概率则是一百万分之一，安全性提升20倍。众多手机厂商在人脸识别的布局，有望引爆人脸识别消费级领域的爆发。
总而言之，除了政府、安防、公安、金融之外，互联网 、消费电子、汽车电子、 零售、医疗、教育等诸多领域都 在逐步引入人脸识别，人脸识别正在逐步渗透进消费级领域方方面面。
目前从事人脸识别技术的公司包含三类：工业巨头、互联网巨头和创业公司，都已相继开始布局。Google、Facebook、百度等互联网巨头都在人脸识别产业链不同领域布局，传统垂直领域厂商如苹果、海康、大华、华为都在研发技术巩固自身原有业务。巨头发展的方式为外延和内生并行，例如Facebook收购苹果收购PrimeSense。同时也可以看到有旷视、商汤、依图、云从等创业公司已经发展壮大成独角兽。
从终端厂商来看，苹果、三星、华为、Facebook、谷歌的多项专利显示，各大终端巨头都在纷纷布局人脸识别技术。各家科技巨头主要是采用自研为主，并购为辅的发展战略。外延并购的例如苹果、Facebook等。苹果在人脸识别的应用专注于手机端，先后收购PolarRose，PrimeSense，Perceptio，Faceshift，Emotient，Turi等人脸识别相关技术公司;Facebook 2012年收购了以色列脸部识别公司。以下表格总结了国外巨头公司 近几年在人脸识别领域及其上下游发生的外延并购。
自研技术方面，谷歌在2012年获得人脸识别解锁手机的专利;苹果获得相应专利的时间为2015年。在国内市场，BAT也在人工智能领域奋力竞争。资本方面，把深度学习算法运用到人脸识别上目前走在最前列的是百度等互联网公司。同时，很多创业型企业技术也不弱，比如商汤科技(Sense Time)、旷视科技、依图科技、云从科技四家独角兽公司。这些公司无论是从技术上还是从应用能力上都 相对成熟，获得了资本市场的高度重视。下面对比四家人脸识别独角兽公司的技术和应用场景。
人脸识别在众多领域遍地开花已经是大势所趋，四家独角兽公司在应用方面的布局也有所侧重，他们各自凭借先进的技术，在各自擅长的领域进行深度布局，积累了丰富的客户资源。商汤科技侧重在金融、安防、移动互联网和手机领域;依图科技侧重在金融、安防、医疗和交通领域;旷视科技侧重在金融、安防、零售、出行等领域;云从科技侧重在金融、安防、酒店，以及其他创新领域。
盈利模式从传统的硬件销售、软件按量或按时收费 (SaaS模式/PaaS模式)、软件技术支持、软硬件一体化解决方案再到未来可能会 实现的大数据变现，变现模式多样。当一个企业能够在某个场景中沉淀大量优质数据，并且有足够的能力挖掘这些数据的价值，就拥有了数据变现的能力。Google搜索引擎就是其中的例子。图像和视频比文字的数据量更为庞大，未来拥有数据源的公司在数据变现方面会有良好的商业前景。人工智能数据源也将会是争夺热点。
苹果的优势在于，能引领着整个手机行业的发展，从今年三款新iPhone来看，玻璃外壳、无线充电都会被快速普及，而iPhone X的Face ID（3D人脸识别）技术也会被越来越多的厂商来采用。 现在，产业链给出的消息称，高通正在加快推进SLiM相关技术和产品推进，这是他们跟奇景光电一起打造的3D深度传感解决方案，其可以为厂商们提供完整3D摄像头模组（台积电代工）。 据悉，SLiM的3D摄像头模组方案将会在明年1月份量产，而搭载它手机也会在Q1亮相，目前三星、小米都在筹备基于这个技术的新机，而且进度非常快。 产业链消息人士还爆料，小米预计在明年Q1发布小米6的升级版，除了要首发骁龙845处理器外，还会提供这个
“人工智能表面上看起来很好，但冷暖自知；企业在落地应用的竞争上要做好‘打持久战’的思想准备……” 当这句话从图麟科技CEO魏京京口中说出的时候，笔者颇为诧异。毕竟，在安防和工业检测领域，图麟科技这两年的扩张可谓风生水起。 坚持原创算法算力，不断突破核心技术 “以原创算法，引领AI商用化”。这是图麟科技企业宣传册封面上的一句话，一个关键信息是原创算法。 在国内的AI公司中，具备算法、算力的公司并不多，图麟科技将自己定位于一家算法与应用解决方案服务商。坚持原创算法和技术创新，公司的核心技术已涵盖 人脸识别 、物体检测、工业视觉、图像检索等领域。 其中，在人脸识别方面，基于顶尖深度学习算法的人脸检测与人脸识别，
电话铃声、闹钟声和门铃声，是许多人生活中最常听见的三种声音。它们在带来便利的同时，也往往带来骚扰。一家名为214.io的初创公司，正在试图用它们设计的家居硬件，把人们从门铃声中解救出来。 智能门铃Chui，它能通过手机推送你访客来访的时间、对方头像。如果你照片库中有存档的话，通过人脸识别直接告诉你访客的名字。 如果访客是你的家人，智能门铃Chui会比对备份数据库中的亲人头像信息，自动解锁，也无须起身开门;如果对方是快递员，你能通过手机上对应的App，直接告诉他把快递放下，自己抽空去拿;如果对方是你的极品前任或是推销员等你不喜欢的人，你可以事先录制一些理由，果断自动循环播放打发它们走。 当然，如果因为邻家
此前有研究显示，人们其实可以从他人的脸上看出其健康状况。然而，一项最新的研究竟然把这一能力复制到了机器上。 这款由澳大利亚麦考瑞大学（Macquarie University) 主导研发的计算机模型，仅需对一个人的面部进行分析，就能预测到此人的一些健康指标。这项发表于《心理学前沿》上的研究显示，在经过训练后，计算机模型可以从一个人的脸上看出 BMI 指数、体脂以及血压。 “我们首先用了 272 张的面部照片（包括亚洲人、非洲人、白种人）对一个计算机模型进行了训练，让它从一个人的面部形状就能识别这个人的体脂、BMI（身体质量指数）和血压。在训练之后，当我们提供一些新的面孔给这个模型时，我们发现它可以成功预测到这三项指标”，该研究的第
购物时“刷脸”支付、用手机时“刷脸”解锁，进小区时“刷脸”开门……如今，越来越多的事情可以“刷脸”，用人脸识别技术来解决。 近日发布的一份报告显示，有九成以上的受访者都使用过人脸识别，不过有六成受访者认为人脸识别技术有滥用趋势，还有三成受访者表示，已经因为人脸信息泄露、滥用而遭受到隐私或财产损失。那么“刷脸”时代，我们的人脸信息安全吗？ 人脸识别存在哪些风险 对于人脸识别，多数人是又爱又恨，爱的是它的方便快捷，恨的就是安全风险。嫌疑人“AI 换脸”骗过人脸识别实施犯罪在警方今年破获的两起盗用公民个人信息案中，值得注意的是，犯罪嫌疑人都是利用“AI 换脸技术”非法获取公民照片进行一定预处理，而后再通过“照片活化”软件生成
过去，上政府机构办事是件叫人头疼的难事，不仅要准备繁复资料，还有“办事来回跑、办事地点远、办事点分散”等诸多困扰，增加了办事难度，也拉长了办事周期。 2018年，中央办公厅、国务院办公厅印发《进一步深化“互联网+政务服务”推进政务服务“一网、一门、一次”改革实施方案》，要求审批服务便民化，推动基于互联网、自助终端、移动终端的政务服务入口全面向基层延伸，推动实现全国范围内“最多跑一次”省市县乡村全覆盖。 在该基础上，智慧政务服务自助终端机正在全国范围内快速普及。仅广州白云区就引入了420台，山东泰安也布置了220台，目前全国共有2854个县级行政单位，40906个乡镇级行政单位，智慧政务服务自助终端机的市场潜力不可估量。
如果说人脸识别功能以前被奉为黑科技，那么现在它已经开始普及，离用户越来越近。目前来说，支持人脸识别的国产新机有小米Note 3，而它即将迎来新伙伴。日前小米宣布，小米6上的MIUI体验版已支持小米Note 3同款人脸识别功能，这无疑是广大小米6用户的福音了。 不过小米也提醒，人脸识别的安全性要低于图案数字密码，手机可能会被容貌相近的人解锁。另外，人脸解锁需要保证五官清晰可见，避免戴帽子、墨镜、口罩等，并保证光线充足、避免阳光直射，才能提高录入成功率。 其实自从iPhone X发布之后，人脸识别就被大家玩坏了。某宝上甚至还出现了不少“人脸面罩”类商品，其目的就是为防止用户在睡着时，被别人扫描面部解锁手机。而由此也不难看出
从创建平安广东工作推进会广州片会获悉，广东力争到2017年底，全省公共场所监控视频实现全接入公安视频报警监控中心，社会视频监控实现全覆盖。2022年底，全省视频监控普遍实现人脸识别等智能化升级，公共网络身份识别与安全监控100%覆盖。 据省公安厅相关负责人介绍，广东全省已经有一类、二类视频监控探头180万个，治安卡口1391个，专用摄像机7577个，全省各市公安局都建设了视频监控中心，珠三角已实现派出所拥有视频监控中心。下一步广东将抓紧视频监控不放松，重点抓省市区视频平台联网，推动一些视频监控的普通镜头更换为高清镜头，加大人像识别等先进监控技术的推广。 据介绍，目前广州有26.8万个治安视频监控探头监控
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