google人脸识别（google人脸识别算法）

google人脸识别（google人脸识别算法）

人脸识别系统哪家好？

本人从事人脸识别相关工作，这一波人工智能投资风刮起来，很多人脸识别公司恨不得马上往自己脸上贴几吨金，有个朋友说了一句很有意思的话：

外行一般觉得很科幻，内行一般觉得很绝望，业界领袖和领袖各种打鸡血。

大部分AI公司都在烧钱阶段，未来变现有很大的不确定性。看看百度自动驾驶的系统和google图像识别系统的开放可以预知未来免费是大趋势，那可是曾经投入数百亿美元。但是资本投进来，必须拉着媒体一起吆喝，不然本都回不了（进入AI行业才知道很多资本方原来什么也不懂乱投）。

人脸识别作为一项模块技术很少有独立应用（独立的业务层设计），大部分只是为已有的业务软件体系上做增强，比如客户人脸校验（在过去密码基础上增加一层），人脸检索（比人工高效，摄像头结果过滤），相似人脸推荐（比如婚介社交，整容设计），不过这个过程中已经死掉大量公司，因为利润太少，非强需求。

目前相关产业公司在已知的主要商业模式中都在实践，但卖货，卖授权，卖服务，后台流量变现这四大商业模式中，都没有看到一个公司真正赚钱了（常见主要为人脸sdk授权和api服务）。作为行业中人，所谓的绝望无非如下：

1. 算法再好，也只是调味料，最终出路还是做到最终产品中，通过业务层叠加开发，形成产品和方案，更多时候是一个方案服务商，更像过去传统软件商，规模难有爆发。

2. 使用门槛、成本很低，目前市场上终端算法部署比较低端的产品授权就500元/套（1：1的远程接口调用所使用的前端授权），市场竞争的结果就是低价倾销。甚至还有特例，算法完全免费。

人脸识别行业真实情况:

人脸识别目前就是为了各种噱头立项、经费申请瓜分用的，有个别一些公司靠这个拿国家各种科技补贴。但真正赚钱都是那些中间商公司，人脸识别一家都没有。至于未来有没有新商业模式出现，暂且无法推断。

这几年许多公司扎堆做万亿级市场的安防和最新的手机摄像头识别，但是在整条产业链中，只是极小的参与者（没有太大话语权），比如安防的，在过去最大的赢家是有全套安防软硬件监控体系的海康和大华，人脸识别增强了其本来的产品优势。做手机人脸解锁，最重要的是手机摄像头部件厂商集成（比如做3D结构光识别），而这些厂商的利润经过这几年的竞争几乎透明化了，部分配件龙头上市公司的年报营收300亿，毛利润才几个亿，最终可以给人脸识别技术提供商提供多少专利费还是个未知数。对于一些埋头玩算法的公司是巨

比较好的开源人脸识别软件有哪些？

开源的人脸识别没有一个靠谱的。OpenCV等自带的很弱，face++等是服务接口，不是开源代码。这两年随着深度学习的流行，人脸识别技术提高一大截，主要是归一化和特征提取部分。人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

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。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。

目前国内人脸识别做的好的公司有哪些？

? 1、旷视科技

旷视科技

北京旷视科技有限公司以深度学习和物联传感技术为核心，立足于自有原创深度学习算法引擎 Brain++的创新企业，其核心技术就是人脸识别技术 Face++。Face++在过去几年中屡获嘉奖，风采夺目。2018年，旷视科技搭乘新零售的快车，与国内便利店数字新零售赋能商——鲜生活达成战略合作，并共同成立人工智能新零售研究院。

2、商汤科技

商汤科技

商汤科技SenseTime是全球领先的人工智能平台公司，在人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶等技术领域的创新成果，支撑了十多个垂直行业的AI变革。2018年4月25日，在creAIte创以智用——2018商汤人工智能峰会上，商汤科技发布首款智能汽车产品SenseDrive DMS驾驶员监控系统。该系统以原创领先的计算机视觉与深度学习技术，通过深度学习技术和嵌入式芯片优化技术结合，实现对驾驶员疲劳驾驶、驾驶分心、危险动作等驾驶员状态的实时智能检测与提醒，为驾乘安全保驾护航。

3、无图科技

无图科技

无图着重于保护隐私前提下实现的智能算法，它利用人工智能技术，将图像预处理提取人脸特征等步骤在设备本地完成，不存储或向服务器传输视频、图像等，保护用户的面部信息安全。同时无图人脸识别研发从参与公安部项目而来，专对东亚人脸做过准确率增强。将人工智能技术应用于校园教学、智慧养老、门禁管理、远程工作等实际应用中，减轻管理人员的工作压力。

4、智慧眼

智慧眼

智慧眼科技以计算机视觉技术为核心，专注于人工智能技术在安防、司法、交通、医疗、人社等领域创新应用。其中人脸识别技术在由Google举办的megaface百万干扰级的人脸识别算法挑战中成绩一度名列前两名，指静脉识别技术连续三年荣获全球算法挑战赛的冠军。其以人脸识别技术为核心打造的身份认证平台获得国家发改委“互联网+”重大工程项目，以视频结构化大数据平台为核心的解决方案在智慧城市建设中被多方应用。2018数博会上，智慧眼展示了基于FPGA芯片的人脸识别实时动态布控系统，获得广泛关注。

5、依图科技

依图科技

依图科技主要从事人工智能创新性研究，致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合，建设更加安全、健康、便利的世界。2018年3月23日，在青岛举办的“华为中国生态伙伴大会2018”上，华为携手人工智能公司依图科技，共同发布“华为-依图视频云人像大数据”解决方案，可以支持静态图片、动态视频流、动态图片流、低清画质、网纹噪音等各种复杂前端设备采集的数据处理，十亿级数据检索比对可秒级返回结果，误报率低至百亿分之一。

6、海康威视

海康威视

人脸识别技术在安防行业可以说是应用最早以及最广泛的。海康威视作为安防行业龙头企业，专注于安防产品、解决方案的供应，在扩大安防领域的同时，在人工智能领域不断深入。如传统人工智能企业不同的是，海康威视不仅做人脸识别的算法，也做人脸识别相关的产品及系统方案。2018年上半年，海康威视也推出了系列新品，人脸识别也是这些产品的核心支持技术之一。

7、云从科技

云从科技

云从科技是一家拥有自主知识产权核心算法，并参与人脸识别国家标准起草与制定的企业。2018年5月，云从科技发布“御眼人脸卫士”新品，作为云从科技专为公安用户量身打造的明星产品，旨在辅助公安快速便捷布控。以像机代替人眼的方式，对小区、商超、政府大楼、学校、医院、车站、监狱等重点场所进出人员进行实时监控。通过实时预警、陌生人识别、过往人员追踪，达到全方位掌控进出人员、维护重点场所治安的目的。

8、佳都科技

佳都科技

6月11日上午，佳都新太科技股份有限公司在广州会展中心正式发布了首款商用智能人脸识别终端产品。这款PCI-R6002系列人脸识别终端一体机是一款高性能、高可靠性的人脸识别产品，相比传统的人脸门禁考勤设备，佳都科技的这款产品通过了人脸识别设备研发的铁人三项，在算法、设计、应用三个方面均实现了突破。

9、深醒科技

深醒科技

同样专注于计算机人脸识别研发的深醒科技，其识别技术主要是基于人的面部特征，针对图像或者视频检测其是否存在人脸，采用多视角人脸检测定位，并在人脸存在的区域进行检测，最终将面部各器官的信息与人脸库进行对比，完成识别。6月4日消息，深醒科技对外宣布，已获得由国科嘉和领投，国投资本、凯旋资本跟投的B融数亿元人民币融资。

人脸识别系统的核心是什么？

人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。它集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术。人脸识别主要分四步完成：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别。 楼上已经很详细的说明了人脸识别的技术原理，这里不做过多赘述。

在人脸识别业界，拥有人脸识别技术核心实力，即是拥有自主知识产权的人脸识别SDK。人脸识别技术，可以看LFW榜和FDDB榜：face++ 99.5% , 商汤 Deepid3 99.53% ， 腾讯 Tencent 99.65% , 百度 Baidu 99.77%，颜鉴（ColorReco）99.64%，都是一线了，赶超国外的google 。之所以只列举这几家公司，是因为它们相比于其他公司，优势在于有自己的核心技术，而不是渠道商或传统厂商。值得一提的是，这些公司目前规模都不大，但却像谷歌、微软一样都有自己的人工智能研究院，紧密追随国际最新的科研成果。像前段时间很火的阿尔法狗，其工作原理是深度学习，这一技术其实在中国的这些公司里都已经拥有并投入商用了。

人脸识别系统的优势是什么？原理又是什么？

人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。它集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、视频图像处理等多种专业技术。人脸识别主要分四步完成：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别。 楼上已经很详细的说明了人脸识别的技术原理，这里不做过多赘述。

在人脸识别业界，拥有人脸识别技术核心实力，即是拥有自主知识产权的人脸识别SDK。人脸识别技术，可以看LFW榜和FDDB榜：face++ 99.5% , 商汤 Deepid3 99.53% ， 腾讯 Tencent 99.65% , 百度 Baidu 99.77%，颜鉴（ColorReco）99.64%，都是一线了，赶超国外的google 。之所以只列举这几家公司，是因为它们相比于其他公司，优势在于有自己的核心技术，而不是渠道商或传统厂商。值得一提的是，这些公司目前规模都不大，但却像谷歌、微软一样都有自己的人工智能研究院，紧密追随国际最新的科研成果。像前段时间很火的阿尔法狗，其工作原理是深度学习，这一技术其实在中国的这些公司里都已经拥有并投入商用了。

人脸识别技术有哪些潜在的隐私安全风险？

安全用途的人脸识别，先略过不论。安全和隐私，这个矛盾太复杂。补充：在美国911后，NSA扩大了监控范围，引起更广泛的争议。

商业使用的人脸识别技术也一样有对侵犯隐私的顾虑，但这事关进步。

从上网的第一天起，个人浏览记录和'部分隐私'就奠定了互联网模式的基础。

没有广告追踪、精准投放，互联网广告就无法凸显成本优势，就没有免费应用，甚至没有现在的google。

如何防止这种记录被滥用？我认为可以从技术和制度两方面着手。

技术上，是可以不保存照片或视频记录的，最后用于识别的是编码，理论上也不具有回溯性。严格按照这种技术标准，将大大减轻公众的疑虑。甚至可以有新的商业模式，比如某超市将人脸识别、行为分析用于消费模式研究，可以从厂商处收取咨询费，反过来可以对消费者进行补贴。这是三赢的局面。

大数据时代，有价值的通常是群体行为模式，一定数量的样本才有统计学意义，这对个体隐私的侵犯很微弱，需要防范的是不当的保存和利用个体信息。

所以，在制度上，需要一个透明的机制，既可以约束从业厂商，数据运营方，做好隐私保护，又可以取得公众理解和支持，以获得共赢，而不是陷入隐私僵局。这个机制可以由第三方主导，多方参与的一个委员会来领导。如美国的经验：美国联邦贸易委员会 消费者权益保护局

google每次都在风口浪尖，数次被美国司法部、欧盟隐私委员会起诉或罚款。我国还没有类似的机制，像360这种'违规'保存用户信息，都无法可循。

利益相关：人脸厂商从业人员。厂商态度：欢迎行业透明监督，与公众充分沟通互信。