人工智能人脸识别系统,人工智能应用人脸识别

手机人脸识别的原理是什么？

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不同品牌机型采用的面部识别技术方案不同，面部识别效果也会不一样；目前vivo/iQOO系列手机，仅NEX双屏版采用3D人脸识别技术，其余机型均采用FaceWake面部识别，通过识别面部特征点，与录入信息进行匹配从而实现解锁。

注：3D人脸识别技术介绍：3D人脸识别技术能实现面部信息的立体捕捉，通过识别面部的立体特征，降低误识别的可能性，可带来更准确安全的识别。

人脸识别怎么做的

人脸识别原理：传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史常见的神经网络结构。

但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

人脸识别优点：1、非接触的，用户不需要和设备直接接触；2、非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取；3、并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。

人脸识别的缺点：1、对周围的光线环境敏感，可能影响识别的准确性；2、人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸变老等因素，需要进行人工智能补偿；（如可通过识别人脸的部分关键特性做修正）。

人工智能人脸识别并不是百分百安全，该如何扭转目前人脸识别被滥用的现状?

人脸识别技术的滥用已经相当普遍。去年有媒体报道，部分客户带头盔看房是为了防止被精明的房地产开发商的隐藏人脸识别系统锁定，无法通过不同渠道获得更大的折扣。当时很多人都把这当成笑话。

现在大家都知道了，不知不觉中，他们的脸已经被“偷”了，但是在315党的影响下，这个圈子里所有人都知道而看不到的“潜规则”被摆了出来。人脸识别一直被认为是一种基于生物特征的高安全性身份认证方法。

而且由于在信息采集、分析判断过程中对用户的干扰相对较小，需要用户做特殊的动作或停顿，所以这种便利性受到青睐。

正是因为这些特点，当刷脸变成“偷脸”的时候，让人觉得很吃力——因为用户的生物特征的唯一性和安全性，经常被作为身份认证的最高安全等级选项，所以这种生物特征被无限制的收集和滥用，背后的安全隐患是巨大的。

为了扭转人脸识别的滥用，我们需要探索这种情况的原因。事实上，人脸识别技术的快速发展路径完全符合一种典型新技术早期发展的曲线。

这一技术市场的起源可以追溯到2017年推出的苹果iPhoneX，它将用户认证从触控ID指纹识别升级为FaceID人脸识别，也将这一应用于专业领域的传统技术带入了消费产品，经受住了市场的考验。

从此，人脸识别市场的后来者蜂拥而至，与AI这一热门概念的结合，使其市场一路上扬。

根据《2019年计算机视觉人脸识别市场研究报告》，中国计算机视觉人脸识别市场将从2018年的151.7亿元快速攀升至2021年的530亿元，年均复合增长率为53%。

什么是人脸识别？

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人脸识别是资本和人才的比拼应用场景日渐多元化• 人脸识别是起点，独角兽们的人工智能会走得更宽• 人才助力人脸识别独角兽大鱼吃小鱼、优胜劣汰资本一向是判断某个领域前景的风向标，人工智能成了毋庸置疑的风口——人工智能领域的投融资在迅速增多，人工智能的企业数量也在随之增多。

公开资料显示，从2016年1月到2017年2月这一年间，人工智能领域融资事件共发生360余起，几乎平均一天达成一项融资。

不过，科技互联网领域盛极一时的领域都有周期性，经过了非理性的疯狂生长，终会退烧，重回理性成长轨道。创新工场创始人兼CEO李开复曾表示，明年初将会出现第一波倒下的AI公司以及投资人。

一个新兴细分领域刮起台风之时，总会吸引众多的创业者和热钱投入其中，但最终经过几轮淘汰赛的比拼和角逐，最终市场上只会剩下几个寡头甚至一个超级巨擘的局面，从百团大战、打车软件大战、到共享单车，再到人工智能以及更细的人脸识别，都将会是这样一个优胜劣汰的过程。

目前，人脸识别的江湖中，商汤、旷视、云从、依图，被李开复称为人脸识别的四个独角兽。热钱和融资再燃烧一两年，除了这四家之外的人脸识别公司，或许将迎来其生命周期的尾声。

与此同时，即便独角兽们在人脸识别领域有着深耕，但一方面依然面临着Facebook、谷歌、腾讯等国内外互联网巨头强敌的环伺，另一方面也将应对着人工智能技术日新月异的自我挑战和颠覆。

人脸识别是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。使用摄像头或者摄像机采集含有人脸的图像或视频，自动检测图像信息和跟踪人脸，对检测到的人脸进行脸部的一系列相关分析技术。

未来至少在3-5年人工智能领域都是人才战，是脑力游戏。全球也就是几十个人来做突破性工作，核心是看最顶尖的研究人员的智商PK，看谁能够做出突破。

商汤拥有亚洲最大的深度学习研究团队，包括18名教授，以及来自麻省理工学院、斯坦福大学、北大、清华等世界名校的120余名博士生。

此外，商汤科技已与香港中文大学、清华大学、浙江大学、上海交通大学等众多高校院所建立了合作。其中与香港中文大学、浙江大学分别建立有联合实验室，共同推进前沿基础研究。

商汤科技也会进一步继续利用名校+名企的模式，为企业培养精英人才，加速科技转化，通过产学研结合的模式，共同打造培养创新型、复合型高层次人才的示范平台，促进地区产业升级，实现高校、企业与地区的三赢局面。

商汤的人才优势体现在系统性，从导师制到各个共建研究室，实习生机制，商汤建立了系统性的产学研体系。

云从科技创始人周曦师从美国工程院院士、计算机视觉之父——黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的机器视觉研究。周曦带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠。

云从科技目前由上海、成都、重庆三个研发中心，美国UIUC和硅谷两个前沿实验室，及中科院、上海交大两个联合实验室组成三级研发架构。云从科技研发团队成员300多人，80%以上拥有硕士学历。

目前，云从与公安部、四大银行、民航总局建立联合实验室，推动人工智能产品标准的建立。

旷视科技汇集了来自清华大学、美国哥伦比亚大学、斯坦福大学、微软亚洲研究院等国际顶级院校、科研机构的技术极客，以及来自谷歌、阿里巴巴、华为、微软等跨国企业的一流产品牛人。

依图技术团队来自MIT、Google、阿里巴巴等知名学术和工业机构。

创始人朱珑在美国加州大学洛杉矶分校，获统计学博士，师从霍金的弟子艾伦·尤尔（AlanYuille）教授，从事计算机视觉的统计建模和人工智能的研究。

在麻省理工学院人工智能实验室担任博士后研究员，深入研究大脑科学和计算摄影学。为什么人脸识别在国内这么红？一方面，人工智能大赛道中，人脸识别算其中发展较为成熟的应用领域。

另一方面，人脸识别是符合国家政策趋势，是惠及民生的领域，国家863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出了专款资助人脸识别的相关研究。

在国家政策的支持和完善下，人脸识别技术将会被推向更广阔的日常领域。金融、安防是目前人脸识别应用最广泛的两个领域。商汤、旷视、依图、云从，几家公司都在金融和安防领域有深入布局。

•金融：个人身份验证的攻坚战云从科技是我国银行业人脸识别应用最普及的供应商，包括农行、建行、中行、交行等全国50多家银行已采用云从的产品，市面上许多银行的金融身份认证与远程认证平台是使用的云从技术，这种情况不仅仅因为技术实力强，更因为云从是受邀起草与制定人脸识别国家标准的人脸识别企业，有着过硬的技术指标与研发背景。

其中，中国农业银行超级柜台、刷脸取款，是全国首先应用人脸识别技术的四大行之一。商汤科技与京东、银联、招商银行、拉卡拉、融360等多家金融机构和银行均有合作。

例如，用户在京东钱包上扫描人脸，即可完成比对，实现密码解锁，代替传统密码登录方式，更加方便安全。

商汤提供人脸搜索技术，帮助拉卡拉快速完成新用户照片与已有黑名单人脸库的比对，高效准确地筛选出潜在诈骗分子，保护普通用户的权益。

通过人证比对和活体检测技术，拉卡拉将获知用户的注册信息是否与操作者本人一致，有效的防止了身份信息盗用情况。

商汤为融360平台提供一体化解决方案包括人脸识别、人证比对、证件识别，完成比对，实现远程身份认证，让金融服务更加方便安全。

旷视背靠阿里巴巴，为支付宝客户端提供人脸登录功能支持，人们无需再输入繁琐的密码，只需对着手机镜头眨眨眼、转转头便可轻松完成登录。同时，旷视也为支付宝提供了从端到云的FaceID远程身份验证服务。

此外，旷视也为小米金融、你我贷等互联网金融公司，中信银行、江苏银行、北京银行提供人脸识别服务。

依图科技拥有完整的实名认证解决方案，依靠人脸比对及活体检测技术，为金融企业提供全渠道解决方案（柜面、移动端、自助机具等），并且拥有为招商银行、浦发银行、京东金融、360金控等各类金融企业实施落地的丰富经验。

•安防：防患未然、惠及民生的保卫战在惠及国计民生的安防领域，商汤目前在布局智慧城市安防项目。智能视频方面，商汤的SenseFace人脸布控系统已经开始广泛落地。

该系统专门用于大规模视频监控系统中的实时大库人脸识别应用场景，不仅支持1000+路监控视频中的实时人脸捕捉与识别，更可以在千万级人员库中300ms内获得比对结果，现已帮助全国各地公安机关抓获了上百名犯罪分子。

而在图侦（以图搜图）方面，商汤的图腾系统，可以在亿级大库秒级返回结果，快速实现涉案人脸的身份鉴定与身份关联，从而帮助一线警员及时准确出警，实现重大案件的侦破，提升常规案件的破案效率。

在广州市公安局刑警部门应用中，图腾系统上线半年来，实际比对800次，比中357人，已经成功抓捕嫌犯83人。同时在重庆、河北等地也有广泛应用。

在安防领域，云从的产品已在22个省上线实战，获得公安部高度认可，引领了公安行业战法的变革。

广东省公安厅采用云从科技人脸识别技术在地铁、车站、重点小区等重要场所进行布控和实战并取得了良好的效果，抓获了一批嫌疑人，为公安破案提供了新的思路和战法，受到全国公安系统广泛关注。

云从曾在一个火车站，通过技术来帮助警察进行针对性布控，在短短一个月的合作中，帮助警方控制了两百多个犯罪嫌疑人。依图用技术实力让江苏的公安部门惊叹其秒刷逃犯的效率。

江苏省公安厅曾运用依图系统，将当地常住人口和暂住人口与通缉犯库进行人脸比对，依图系统当天就成功比中17个通缉犯，警方立即抓到了3人。随后，其他省市的公安部门也主动找上门寻求合作。

旷视为公安部第一研究所推出的“网上身份证”提供了人脸识别技术支持。

有了网上身份证，每个人都可以在网上生成一本终身唯一编号的“身份证网上副本”，今后办理一些实名认证业务时即可“刷脸”完成认证，不用再携带实体身份证。

通过多因子认证技术实现互联网上的“实名+实人+实证”的真实身份认证，在保护公民隐私信息的同时有效解决了“我就是我”的问题，让市民在网上办事变得更加可靠、安全。

安防的人脸识别应用，如今还逐渐在各项会议和赛事中被大量采用。商汤在深圳文博会期间，实现了近20万人次的人像识别，并比中20多名前科人员，保障了文博会零案件的发生。

此外还应用于夏季达沃斯、东南亚商洽会等。

此前，博鳌亚洲论坛“深圳·开放之城创新之都”投资交流活动曾采用商汤的智能自动签到机，为参会嘉宾带来便捷的刷脸签到体验，不仅能够认出嘉宾的身份，还能告知他们的座位桌号。

依图在第53届世界乒乓球锦标赛上，通过动态人脸识别系统，智能、准确、灵敏的黑名单报警功能，有效地核实了进场人员身份，保障身份安全。

在2016年G20二十国集团领导人杭州峰会期间，杭州各城区1000多家酒店全面采用由旷视提供核心算法的人脸识别身份验证系统，并在杭州市拱墅区实现了全区登记系统并网，方便公安部门随时排查各登记信息，了解人员进出状况。

博鳌亚洲论坛采用云从的动静态结合的人脸比对系统，以视频人像数据为基础，通过大数据监控平台，充分利用视频监控及图像资源完美取代原始的图侦系统。

在互联网领域，商汤通过深度学习算法，帮助新浪微博全新的“面孔专辑”功能实现检测出图片中的面孔，并分类归纳。

商汤科技的图像处理技术，针对图片中的暗光以及雾气等进行处理，还原出清晰的图片，已广泛应用于微博相机。

与此同时，商汤的SenseAR增强现实感引擎，可为面部、手势实现各种好玩的AR特效，它基于商汤的人脸关键点检测、人脸跟踪技术，可以实现精准定位效果，目前Faceu就在应用商汤的技术。

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。

在手机领域，商汤可以为手机拍照提供人像背景虚化功能，以及智能相册中的人脸聚类功能。目前OPPO、小米等手机中，应用了商汤的此项技术。

譬如在小米MIUI7中，商汤人脸识别算法就实现了“一人一相册”的面孔相册分类功能。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。

在零售领域，商汤表示餐厅等线下服务行业，针对前来的顾客进行身份识别，当遇到VIP客户时，便可自动激活后续的定制化服务机制。如此一来，VIP客户将不需要主动出示VIP会员卡，大大增强了用户的体验。

无独有偶，龙湖长楹天街今年与旷视合作，在该商场一家咖啡店试点上线了智能会员识别系统。

当消费者一步入门店，旷视的智能摄像头和智能感知技术便会自动抓捕消费者的面部图像，随后回传回至会员人像数据库中进行比对，并准确识别出会员的身份信息，而当会员进行消费或二次到店的时候，智能零售系统便能快速地识别出来并提醒商家。

在出行领域，旷视开拓了去年6月底滴滴出行宣布上线五大安全举措保障用户安全出行，其中的人像认证是由旷视提供的FaceID身份验证系统完成，用来保证司机注册账户和本人信息相符。

e代驾、易到用车也采用了旷视的人脸识别技术对司机身份进行核验。

神州租车则通过旷视的实名验证系统，进行线上用户实名认证，在用户需要租车时，需要通过客户端进行活体检测、人脸比对判断是否为本人办理业务；在线下环节，工作人员对用户进行二次核验，来确保取车人与申请人是同一人，降低业务风险。

在医疗领域，依图的技术还服务于交通、医疗等行业。

依图正在寻找让人工智能技术帮助和实现医疗领域的突破，利用最前沿的深度学习技术，将医学领域的专家知识和经验去普及，辅助医生为病人作出精准的诊断，制定适合的医疗方案，提高诊断治疗和体验。

人工智能的应用帮助医生摆脱繁重的重复工作，利用医疗专家的知识和经验建议辅助医生做出准确判断和合理治疗方案，从而更智能和更准确的为患者提供医疗诊断和服务。

总而言之，除了金融、安防之外，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，遍地开花是大势所趋。

未来几年是包括人脸识别在内的人工智能技术产业爆发的几年，无论是产品种类、产业规模还是生活方式都会有爆发性的增长和改变，比如农业银行这次应用在刷脸取款上验证用户身份，社保机构也将应用该技术帮助退休老人异地身份验证，而边防、机场、铁路等行业也会在智能通关系统上发力。

有关机构预测，到2020年，人脸识别的市场规模预计达到2000亿，其中通关安防产品达到700亿，在线支付达到500亿，这将是一个很可能产生新的阿里巴巴、腾讯或百度体量级公司的行业。

人工智能的浪潮涌起，让人脸识别公司发展迅速。国内大中城市的人脸识别创业公司们，均表示自身拥有独创科技，姑且不论真正拥有核心技术的公司并不多，并且技术革新的速度之快，也会让目前的核心技术并非无可替代。

但以人脸识别为代表的计算机视觉技术在人工智能中并非中流砥柱。况且，有分析指出，Google图像识别系统的开放或将预示着未来图像识别免费是大趋势。自动驾驶等高阶的系统，更能代表人工智能的未来。

商汤科技创始人徐立表示，公司最新一轮融资之后，公司将进一步拓展AI技术的应用领域，包括无人驾驶、智慧医疗等。

云从科技创始人周曦表示，做人脸识别或图像识别这类计算机视觉技术只是第一步，它们是人工智能的“眼睛”，云从的最终目标是人工智能的“大脑”。

依图基于海量交通、出行数据的模型建设优化管理城市交通运行策略，力图做城市数据的大脑，开展大数据综合治堵。

人脸识别是人工智能吗？

人脸识别系统，究竟是怎么识别的？

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通常人脸识别系统由前端人脸捕获采集子系统，网络传输子系统和后端分析管理子系统组成，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，包括人脸照片和视频流，网络传输子系统负责数据，图片和视频流的传输和交换，后端分析应用平台收到前端收集的人脸图像后，将进行收集，处理，存储，应用，管理和共享相关数据。

人脸识别系统可以根据用户的应用需求支持实时的人脸捕获和检索功能。

它还可以提供黑名单库和捕获的图片之间的实时比较信息，从而提供服务以快速有效地查找可疑目标，随着大数据的发展和深度学习的发展，神经网络已经引起了广泛的关注，并且在图像分类，手写识别，语音识别和其他应用方面取得了远远超过传统方法的结果。

香港中文大学的研究人员提出使用卷积神经网络进行人脸识别，利用20万个训练数据，首次在LFW上获得超过人类水平的识别精度，这是人脸识别发展的历史，通过深度学习获得的面部特征表达具有重要的特征，这些特征在手动特征表达中不可用，这些特性是通过数千次大数据培训而自然获得的。

在这种流行病的影响下，口罩没有“密封”面部识别技术。

取而代之的是，越来越多的科技公司突破了戴口罩的人脸识别问题，并且人脸识别的准确性得到了提高，依靠物联网和人工智能等高科技的迅猛发展，人脸识别应用场景将越来越广泛，技术创新的一小步是人类幸福的一大步，展望未来，人脸识别技术将在商业，政府和社会的各种应用领域中发挥更大的作用，并使全人类受益。

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你是人脸识别“最强大脑”吗？

是的，我们的大脑能够通过一些比较特殊的面部特征，利用整体与局部的方法可以进行面部识别。利用这种特征识别人脸时的行为习惯进而优化人工智能识别系统。

究其原因在于我们的亲朋好友与我们相处和见面的时间长，大脑能够形成对他们的长期记忆，因此再见面时，我们能一眼就能认出来，但只匆匆一瞥的人由于记忆和认知的时间较短，大脑并未形成对其面部或行为特征的深度识别和保存，因此一眼认出来的难度自然就增加了。

模拟面部识别的“超级能力者”但并非所有人都是如此，研究显示，有一小部分的人拥有优异的人脸识别能力，在一系列人脸识别任务中优于其他人。

这些被称为“超级识别者”的人有先天“过目不忘”的能力，能够在短时间识别面部特征。

而在最强大脑的参与者中，将所有识别能力极强的人做一个对比研究发现，在观察给出的人物图片时，这些参与者的眼睛会关注参考图片中人物的鼻子等特征明显的部位，有些则关注皱纹等等，而其中有些参与者不仅仅能够准确找出被拍摄照片的真人，还能从相似度极高的人中准确分辨细微差别并一举选中正确的人员。

这些人脸识别的能力者们进行识别时找面部特征的方式，涉及到整体和局部的对比，人脸识别作为一个整体,进而考虑到所有的面部特征和它们之间的间距，这种查看和记忆的方式可能促进最优构形的处理策略。

而在中国一档名为“最强大脑”的节目中，具有优秀能力识别的人不仅能运用自身能力寻找丢失的宠物，还能帮助警方查找监控中出现的犯罪嫌疑人和描摹的人脸，帮助通过照片和真人对比寻找被拐卖的儿童。

然而事实上，在许多警方无法明确判断图片或视频中模糊的形象和真人是否匹配时，都会或多或少的从这些面部识别“超级能力者”中寻求帮助。

而通过分析这些“超级能力者”们识别人脸时的行为习惯进而优化人工智能识别系统，对安保和视频识别等领域起到极大的贡献。

人工智能和人脸识别是什么关系有什么区别？

简单来说，人工智能是让计算机拥有分析、感知等能力，可以模拟人类那样思考并做出反应。

目前人工智能的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等，所以说人工智能包含人脸识别。

近两年人脸识别是人工智能学科中发展的最为快速的一个分支，已有很多落地应用，比如：春节期间各大车站的刷脸验票、Face++技术为支付宝提供的刷脸登录、还有百度家的小度机器人等等。

人工智能做人脸识别的原理的什么

说到底就是一个数学公式。类似三角函数勾股定理那样得一个公式，人们利用计算机技术，拟合了人脸的识别函数，然后我们把人脸的图像输入计算机之后，计算机通过对每一个像素的数据进行计算，最终得出结果。

和三角函数相比，这个人脸识别的函数，稍微复杂了一点，但是原理是一样的。就如同1+1等于2一样。