知识普及 对于人脸识别技术你究竟懂得多少

近日，人脸识别技术因多次在抓逃犯的过程中“立功”，再度走“红”。从20世纪60年代起，人脸识别研究开启，发展到今天有哪些进展？该产业里的竞争，是人工智能投资泡沫带来的浮躁，还是市场规模将持续突进？

何谓人脸识别技术？

20世纪60年代，人脸识别工程化应用研究正式开启。初期的方法主要利用了人脸的几何结构，通过分析人脸器官特征点及其之间的拓扑关系进行辨识。这种方法简单直观，但是一旦人脸姿态、表情发生变化，则精度严重下降。

如今的解决方案多是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。

划重点！

1.人脸识别技术原理：

一是建立一个包含大批量人脸图像的数据库；二是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像；三是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选。

2.人脸识别技术流程：

（1）图像的采集与预处理

人脸图像的采集一般分为两种途径，有人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集；预处理的目的是在系统对人脸图像的检测基础之上，对人脸图像做出进一步的处理以利于人脸图像的特征提取。

（2）人脸检测

人脸检测方法可分为三类，分别是基于肤色模型的检测、基于边缘特征的检测、基于统计理论方法。

（3）人脸特征提取

目前主流的人脸识别系统可支持使用的特征通常可分为人脸视觉特征、人脸图像像素统计特征等，而人脸图像的特征提取就是针对人脸上的一些具体特征来提取的。

（4）人脸识别和活体鉴别

实际的人脸识别系统一般需要增加活体鉴别环节，因为生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体，这种信号包括要求人左右转头，眨眼睛，开开口说句话等。

技术不断发展

市场上应用最多的是三种方案，包括3D结构光方案、ToF 3D方案和双目立体成像方案。

1.3D结构光技术

3D结构光技术（Structured Light）是通过光学手段获取被拍摄物体的三维结构，再将获取到的信息进行更深入的应用。这种方案在未来将很有前景，可拓展空间更加广阔，比如5G通信、AR以及其他与3D建模等相关的领域都可以发挥它独有的关键作用。

例如，iphone x/xr/xs/xsmax、oppo Find x、mate20pro等都是采用了3D结果光技术原理。

3D 结构光也有它的局限，相比传统的摄像头，3D 结构光可以工作的距离要短一些，最长距离一般在 1 米左右，OPPO给出的数据是60cm远精度也能控制在±1mm范围。

2.ToF

ToF（Time Of Flight，时差测距技术），简单来说，是指发出一道经过处理的光，碰到物体以后会反射回来，捕捉来回的时间，因为已知光速和调制光的波长，所以能快速准确计算出到物体的距离。

ToF技术的普及与发展指日可待，vivo已经抢占先机，而且苹果分析师也曾预测2019年iPhone也许会有重大创新就包括采用ToF技术。

3.双目立体成像

双目立体成像（Stereo System）是利用双摄像头拍摄物体，再通过三角形原理计算物体距离。已经上市的华为nova3采用的就是双目3D人脸识别方案。

双目方案的原理最简单，成本也比较低。

技术发展方向

结合三维信息：二维和三维信息融合使特征更加鲁棒多特征融合

多特征融合：单一特征难以应对复杂的光照和姿态变化

大规模人脸比对：面向海量数据的人脸比对与搜索

深度学习：在大数据条件下充分发挥深度神经网络强大的学习能力

我国人脸识别主要企业

在我国从事人脸识别的企业有很多，包括腾讯、四川川大智胜、上海阅面科技、北京猎户星空、北京飞搜科技、珠海人人智能等等。以下列举这条产业链上的一些主要企业，排名不分先后。

1.北京旷视科技

业务：FaceID 在线身份验证服务、Face++ 人工智能开放平台、智能地产解决方案、智能安防解决方案

特点：动态人脸识别、在线/离线活体检测、超大人像库实时检索、证件识别、行人检测、轨迹分析

旷视科技团队成员除了几名来自清华校友外，还有来自美国哥伦比亚大学、英国牛津大学和美国南加州大学的科研及开发人员，截至目前员工仅有100余人。

2016年获得上亿元C轮融资，最后选择通过计算机视觉技术与NLP技术的结合，制造出能“识别万物”的智能机器人，提供硬件模组，里面内置他们家的算法。目前，他们正在准备启动IPO的步伐，VIE架构让他们得以绕过A股，不用达到连续三年盈利的标准实现快速上市。

2. 北京商汤科技

业务：智慧金融、智慧商业、智慧安防、互联网+

特点：人脸技术、智能监控、图像识别、文字识别、图像及视频编辑、深度学习框架

SenseTIme（商汤科技），获IDG资本投资，主攻金融、移动互联网、安防监控三大行业。其主要案例是围绕各个美化软件与直播平台制作人脸贴图，重点强化了人脸识别的关键点检测及跟踪技术。目前，商汤从toC转向toB领域。

3. 广州云从科技

业务：快速部署平台、智能硬件、智能系统

特点：人脸信息检测、特征提取融合、质量属性分析、人脸相似度比对、特征相似度对比、ocr识别

2015年4月，周曦拿到战略投资成立云从科技，同年针对金融和银行业推出了40多种解决方案，包含从算法、产品、销售、售后的全产业链打造，针对农行、建行、交行、中行及多地公安提供定制化服务。

团队成员除了来自中科大的校友外，还来自中国科学院各大研究所、UIUC、IBM、NEC、MicroSoft等全球顶尖学府及研究机构。

4. 上海依图科技

业务：智能安防平台、城市数据大脑、智慧医疗健康、智能硬件设备

特点：计算机视觉、自然语言理解、知识推理、智能硬件、机器人技术

依图科技从图像识别入手，首先与全国省市级公安系统合作，对车辆品牌、型号等进行精准识别，随后扩展到人像识别，通过静态人像比对技术和动态人像比对技术，协助公安系统进行人员身份核查、追逃、监控、关系挖掘等。

6年多来，依图科技的产品已经应用到全国二十多个省市地区的安防领域，安防领域之外，依图也进入智慧城市领域和健康医疗领域，它要协助政府构建“城市大脑”，也希望将医疗领域的巨大知识鸿沟缩小，改善医患体验。

5. 北京汉王科技

业务：个人和家庭相关的电子产品、企业和办公相关的电子产品

特点：手写技术、OCR技术、键盘技术、公式识别、输入法

汉王科技曾助力银川市政府应用生物识别技术打造智慧政务平台，助力杭州市国税局实现人脸生物识别比对技术开展”刷脸“办税。其技术授权已与华硕、海尔、长虹、海信、平安银行等达成合作。

6. 合肥科大讯飞

业务：语音引擎、教育产品、手机应用、互动音乐

特点：语音识别及合成技术、自然语言处理技术、语音评测技术、声纹识别技术、手写识别技术

科大讯飞联合香港中文大学污晓鸥教授团队，共同推出世界领先的人脸识别技术，提供人脸验证、在线/离线人脸检测和人脸关键点检测等功能，联合中国银联和微商银行发布”声纹+人脸“融合认证个人转账应用，科大讯飞在用的身份认证考勤，全国各地分公司通过APP进行”人脸+声纹“打卡即可。

7. 湖南视觉伟业

业务：智能安防平台、城市数据大脑、智能医疗健康、智能硬件设备

特点：人车云智能识别系统、人脸识别、图像增强处理引擎、人脸自动老龄化推算、前端到云端的计算架构

视觉伟业依托于国防科大生物识别技术及一流的研发团队。它的人脸识别卡口系统已在长沙坡子街、两馆一厅、国际会展中心等重点区域得到系统的运用。

8. 百度

业务：智能零售、地产物业、智能工厂、智能政务、信息服务

特点：人脸属性分析、人脸对比、人脸检索、活体检测、离线识别SDK

百度内部正在使用人脸识别闸机，2016年11月与乌镇景区合作，游客刷脸便可自由进出景区；与首都机场签订协议，未来首都机场将实现刷脸登机；与“宝贝回家”公益平台合作利用人脸识别寻找走失儿童。

9. 阿里

特点：人脸检测定位、人脸属性识别、人脸对比、人脸查找1：N

（阿里人脸识别产品计费说明）

阿里的“人脸识别技术”早已应用于政务、金融、消费等多元场景。阿里云数加平台提供的人脸服务分为三个独立的模块，提供三个独立的API，模块之间可以通过API参数来进行自由组合，不同的模块及组合可以实现不同的人脸技术功能。基于深度学习和海量人脸标注数据，再加阿里云的技术实力，能够提供稳定、可靠的大流量服务。

10. 深圳云天励飞

特点：数据采集、算法训练、算法升级（行人“闯红灯”解决方案）

云天励飞是一家专注于视觉人工智能领域的公司，致力于打造基于视觉芯片、深度学习和大数据技术的“视觉智能加速平台”。自 2015 年年底开始，云天励飞与华为合作搭建出一个云端一体的人脸识别抓拍系统。目前，它即将完成B轮融资，估值近100亿元，有望成为深圳本土AI独角兽。

写在最后

随着人工智能的发展，在全球信息化、云计算、大数据的背景下，生物识别技术的应用面会越来越大。其中人脸识别技术会朝着网络化、云技术、多模式融合的趋势发展。

国内外巨头纷纷加码人脸识别技术，我国相关集成应用的企业就有数百家，至于谁家算法更胜一筹，并不是重点问题。此时，我们是否要考虑：避免热点过度炒作，企业推出真正符合用户需求、市场所需的技术服务，才是关键所在？

文章链接：中国安防展览网 http://www.afzhan.com/news/detail/73090.html

（行人“闯红灯”解决方案）

云天励飞是一家专注于视觉人工智能领域的公司，致力于打造基于视觉芯片、深度学习和大数据技术的“视觉智能加速平台”。自 2015 年年底开始，云天励飞与华为合作搭建出一个云端一体的人脸识别抓拍系统。目前，它即将完成B轮融资，估值近100亿元，有望成为深圳本土AI独角兽。

写在最后

随着人工智能的发展，在全球信息化、云计算、大数据的背景下，生物识别技术的应用面会越来越大。其中人脸识别技术会朝着网络化、云技术、多模式融合的趋势发展。

国内外巨头纷纷加码人脸识别技术，我国相关集成应用的企业就有数百家，至于谁家算法更胜一筹，并不是重点问题。此时，我们是否要考虑：避免热点过度炒作，企业推出真正符合用户需求、市场所需的技术服务，才是关键所在？