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导语：在国家“智慧安防”的呼吁之下，人脸识别作为结构化数据的突破口之一，也成为了旷视在安防领域的重点攻关方向。
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旷视科技产品总监李晨光：人脸识别有哪些应用场景
[ 亿欧导读 ]
日，“读脸·对话——AI 技术风暴沙龙”在深圳高交会上举行，会上多位人工智能领域公司的部门负责人发表了演讲。以下是旷视科技Face++智能商业产品总监李晨光所做的，主题为“让机器看懂世界”的演讲。
日，“读脸·对话——AI 技术风暴沙龙”在深圳高交会上举行，会上产品总监李晨光、神州云海销售总监沈剑波、思必驰产品总监张岩、萝卜科技销售负责人程道馗分别进行了精彩的演讲。
以下是旷视科技智能商业产品总监李晨光所做，主题为“让机器看懂世界”的演讲，整理者李基祥。
带动图像识别发展
（图为Venture Scanner 为人工智能公司所做的分类）
这一波的人工智能浪潮非常火爆，它也确实给图像识别带来了很大的变化。
早先图像识别类技术，以为例，是把人脸划分成若干个小部分，然后比对每个小部分之间的相似之处，最后把比对结果进行结合得到一个值，从而判断人脸之间的相似程度。
现在整个人工智能界都认为，图像识别技术不应该是以图像的比对来完成的，这样提升空间非常小；而是通过一些人工智能的方式，建立神经网络来完成，就像人对于世界不断认识一样。
以婴儿为例，一个三岁的孩子，在没有什么教导的情况下，他其实已经能认知世界上很多物品，这是怎么做到的呢？
事实上，基于某一件物品，虽然没有人教他，但在此之前他可能已经接触过上亿张这个物品的图片信息，并且有了简单认知。其实这样的认知程度非常高。
所以说在人工智能界看来，图像识别不应该是简简单单的比对，而是应该给机器建立一个大型的神经网络，再通过输入上亿张相关的图片信息进行认知。事实证明这样做让人脸识别技术有了极大的提升。
什么是人脸识别？
人脸识别技术是图像识别里面的一类，现在已经在我们的日常生活中有了比较多的应用。人脸识别主要分为两类，1：1和1：N。
1：1就是有两张照片，需要判断这两张照片是不是同一个人。
而1：N的技术就是在人脸识别库中有一万个人，要凭借一张照片或者一段视频，从这一万个人中找到某一个人，或者判断这个人在不在这一万个人当中。
简单来说，1：1更侧重“核对”，而1：N更侧重“搜索”。
现在1：1人脸识别技术发展到了什么样的状态？
目前人脸识别已经可以在准确率99.999%的要求下，判断出95%的人的身份，再将剩下的5%将交由人工判断。因此，这个技术现在已经非常成熟，达到了金融级别的安全使用标准，可以进行商业应用。
（从时间轴上，看人脸识别技术产品化、商业化的不同阶段）
现在人脸识别在金融行业的应用比较广泛。目前，包括中信、招商和平安在内许多银行的信用卡开卡业务都可以用人脸识别的方式来完成。
人脸识别在中的应用
（人脸识别在服务机器人上的应用方向）
人脸识别在机器上的应用，是旷视科技的技术主要应用方向之一。
人脸位置检测和人脸关键点检测，主要用于一些家用小型机器人。在这种家用型机器人中，人机之间的交流更为重要。通过人脸识别，可以实现机器人与用户之间更好的交互。
对于人脸属性分析、年龄性别分析和人脸娱乐化应用。主要会在商场和一些餐饮场所中使用，可以为用户提供一定服务并且满足商场引流的需求。并且还可以通过收集人脸数据，为商家提供客户人群、年龄、性别的数据分析，这一数据相较于传统客户数据更加准确。
人脸识别在商业楼宇中的应用
除了上述应用场景之外，人脸识别在商业楼宇的智能管理中也有许多应用场景。
人脸识别技术可以为商业楼宇提供人脸识别闸机、门禁识别、陌生人提醒、VIP 贵客迎宾、考勤管理、企业CRM系统集成、会议签到等功能。
【后记】以旷视科技为代表的人脸识别技术公司，正处在技术产品化和商业化不断加深的时期。随着技术发展进步，未来必然会有更多的新技术投入到各行各业应用中去。
近年来，粤港澳大湾区在打造创新驱动新引擎，科技创新带动资源集聚等方面着力颇多，创新机制、产业升级、人才引流、协同发展等带来了多方面的机遇。相应的，人工智能、人才赋能正深刻地影响着商业步伐。
-19日，亿欧将在深圳举办，集合智能制造、智能产品、智慧城市、智慧安防、智慧交通等一众热点问题展开探讨，分析科技创新未来趋势，盘点技术革命下的发展契机。
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来自科学教育类芝麻团
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旷视科技动态人脸识别是目前比较前沿的科技成果，对人脸进行动态检测是个技术活，不是谁都能驾驭，而旷视科技可以对人脸精准定位，还可进行比对，在业界口碑良好。
来自科学教育类芝麻团
听过关于旷视科技人脸识别的介绍，但是没有接触过，估计是很高端的东西，不过听说如今不少企业都已经引进了这样的识别系统。
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。北京旷视科技有限公司-动态人脸识别系统解决方案发布时间： 09:28 星期三来源：法制网　　项目摘要：应杭州市地铁公安分局要求，分别在杭州市地铁1、2、4号线，选择31个点位，按照人像识别要求建设动态人脸识别卡口系统，通过人脸识别技术检测、控制、抓捕各类违法在逃人员，在确保地铁运营环境安全稳定的前提下实现对嫌疑人员的有效预警和预防。
　　旷视为杭州地铁公安分局提供的人脸识别卡口系统，又称旷视洞鉴人像卡口系统。该系统以人脸识别技术为支撑，涵盖人脸信息、视频信息、终端设施、人脸布控、预警分析等诸要素。系统采用CPU+GPU双架构处理器方案，可实时对接入视频进行信息结构化处理，提取人脸特征并与目标库进行快速比对，识别重点人员。系统具备综合卡口、事中侦查、事后研判、统计分析等功能，拥有不同环境下的高准确率人脸识别、亿级超大库人脸搜索比对、人员轨迹/落脚点/同行人分析等智慧能力，能为公安“重点疑点目标早发现”、“维稳态势能预测”、“指挥处置快反应”的工作目标提供坚强有力的技术保障，全面提升公安抓捕追逃、反恐防爆、应急处突反应能力和处置水平。
　　项目评价：创新性：核心的人脸识别技术基于旷视自研深度学习算法框架Brain++，拥有世界领先的识别精准性，能克服不同角度遮挡、逆光、暗光等恶劣环境的影响；系统搭载旷视自研的视频结构化算法，可实现对人员性别、年龄、衣着颜色、运动方向、是否背包、是否打伞等属性的识别。在功能创新上，旷视洞鉴人像系统可支持单机30路视频流分析和告警、单机人脸图像入库速度可达400张/秒、单机路人库容量3000万/集群路人库容量20亿，双屏业务操作、视频监控及地图展示展示协同联动，针对可疑人员快速一键布控等ALL IN ONE架构设计。
　　项目战果：自项目上线以来，旷视洞鉴人像卡口系统已经帮助杭州地铁警方控制、抓捕各类非法人员总计1200余名。作为全国试点单位，帮助公司做了大量行业内的宣传，其辐射到的项目包括成都、南昌、南京、无锡等地的地铁人像识别项目。
　　获得评价：杭州地铁分局曾因人机结合的抓逃机制，受到公安部领导的一致好评，同时成为全国城市轨道交通安全建设体系的领头单位。
责任编辑：田琦
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10月16日《经济参考报》刊发题为《人脸识别技术商用迎来&井喷期&》的报道。文章称，近期，&刷脸&成为了热词，人脸识别技术不断进入大众视野。苹果新机iPhone　X具备&刷脸&解锁功能，并且可运用到Apple　Pay以及各种需要身份验证的App中；首个&刷脸&支付的商用试点也在杭州一家肯德基餐厅开启；一些银行正尝试启用自动取款机&刷脸&取款功能；高铁检票、宾馆入住也在使用&刷脸&技术&&
人脸识别已经在人们衣食住行的各个领域发力，迎来运用的&井喷期&，其中，金融和安防等行业成为应用&先锋&领域。随着人脸识别技术的商用场景不断扩充，市场潜力巨大，资本嗅到商机纷纷涌入。来自前瞻产业研究院的数据显示，2016年我国人脸识别行业市场规模已超过10亿元，预计到2021年将达到51亿元左右。
&刷脸&时代带来巨大市场
刷脸进站、刷脸取款、刷脸支付、刷脸报到&&随着人脸识别技术的日渐成熟，&刷脸&时代正在到来。在业内人士看来，人脸识别技术正在不断突破各个行业应用的&阈值&，带来日趋丰富的应用场景。
&随着深度学习算法登场，人脸识别精度相比五年前已有大幅飞跃。&360公司副总裁、人工智能研究院院长颜水成说，各种设备拍摄人脸所提取的信息会结成数据对，不断积累的海量数据成为反哺技术完善的&充足养料&。
蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东说，近年来得益于深度学习的迅速发展，我们可以基于神经网络让机器模拟出人类大脑的学习过程，并通过卷积神经网络模型和海量的图片数据进行训练。生物识别从以前70%、80%的准确率提升至近两年的99.6%甚至99.7%，具备商用条件。同时，在支付场景中人脸识别技术的误识率已经达到十万分之一。
旷视科技副总裁谢忆楠告诉记者，人脸识别技术主要有三大应用方向，一种为1：N认证，判断某个体是否为特定群体中的一员，用于人员出入管理和城市安防，包括公安抓捕逃犯、小区门禁启用刷脸系统，以及一些商家的VIP管理等。
另一种为1：1认证，即证明本人与证件信息是统一的，主要应用于需要实名制验证的场景。南航今年6月在河南南阳机场启用的&刷脸登机&，武汉火车站和广州南站启用的&刷脸进站&，即属于此类。
第三种是活体检验，证明是真人在操作业务，进而做账户许可授权。中信银行的ATM和移动客户端可以进行远程身份认证，海通证券可以远程开户，滴滴平台则可以查验驾驶者是否为注册司机。
人脸识别正在慢慢从线上走到线下，在无人零售、快捷支付、酒店入住等场景中亮相。资本看准其中的商机，纷纷入局。今年7月，商汤科技宣布完成4.1亿美元B轮融资。上海依图科技与北京旷视科技完成了C轮融资，金额分别为3.8亿元人民币与1亿美元。来自前瞻产业研究院的数据显示，2016年我国人脸识别行业市场规模已超过10亿元，预计到2021年将达到51亿元左右。
&武汉火车站全面启用脸部识别技术自助验证进站通道，让旅客直接&刷脸&进站。（新华社记者 熊琦摄）
商业应用场景不断丰富
《经济参考报》记者了解到，人脸识别技术在金融上的应用呈爆发式增长态势。从我国自主研发的全球首台具有人脸识别功能的ATM机通过验收，到互联网企业蚂蚁金服、京东、苏宁等推出&刷脸支付&应用，再到传统银行如招商银行试点人脸识别应用&&支付、取款、贷款等金融领域的应用走到了其他领域应用的前面。
今年9月，&刷脸&在金融上的应用赚足了眼球。在苹果新机发布会上，iPhone　X具备&刷脸&解锁功能成为了关注焦点，苹果称这一功能可运用到Apple　Pay；金融科技公司蚂蚁金服与肯德基共同对外宣布&刷脸支付&进入商用试点阶段，这是刷脸支付从线上走到线下，首次真正落地到商业场景的消费中。
在杭州万象城肯德基的KPRO餐厅里，《经济参考报》记者看到不少消费者尝试了&刷脸支付&：在自助点餐机上选好餐，进入支付页面，可选择继支付宝、微信移动支付选项后的新选项&刷脸支付&，然后进行人脸识别，大约需要1－2秒，再输入与支付宝账号绑定的手机号，确认后即可支付，过程不到10秒。
在难度系数极高的城市安防领域，人脸识别也在大显神通。以往人脸识别技术只能处理数百人级别的数据比对，但现在已经发展到上万人甚至更高量级的数据比对，且突破拍摄角度不正、光线变化复杂、分辨率低等不利条件，帮助公安机关迅速抓捕逃犯。
记者获悉，人脸识别公司旷视科技已为多地公安系统提供了实时警情数据服务，其中直接协助警方破获案件1032起，抓获、控制的在逃人员超2000人。重庆市某公安分局使用商汤科技的人像比对系统，在40个工作日内辨认出69名嫌疑人，相比人工效率提升200倍。
在人脸识别技术到来之前，指纹识别、虹膜识别等生物特征识别方式已经在生活中得到广泛运用。不过受访人士表示，相比较而言，人脸识别最大的优点在于&非接触性&，这可以大大提升系统响应速度，提高使用便捷度，同时避免指纹等接触式识别产生的疾病传播等卫生隐患。
此外，&非配合、非侵入&式特征，意味着可以在不需要使用者配合的情况下采集到数据，这有利于公安在安防等领域的应用。
人脸识别技术还越来越用于娱乐。面部识别解锁功能成为平板电脑&卖点&、智能相册可通过识别人脸进行照片分类、&美颜&类APP自动识别人脸并为其&化妆&&&例如，一款火爆的&FACE　U&软件，可以将用户头像&变成&大圣、兔子等形象，与朋友圈、微博等社交平台的朋友互动。
业内人士认为，智能家居将会是未来人脸识别的应用场景之一，智能防盗门在主人站在门口时才会打开，智能电视能识别你是谁，并推送给你常看的节目，甚至服务机器人也可以根据对象身份的不同提供相应的服务。未来人脸识别技术会让用户信息的深度挖掘成为可能，商家可以对会员的购买行为进行分析，进而有针对性地安排商业布局或促销活动。
技术准确度突破可期
专家认为，未来，人脸识别技术还会继续突破。一方面，准确度、安全性会继续提升，针对整容、双胞胎等特殊情况的处理能力也在提升。另一方面，人脸识别能够处理的数量级也会继续扩大。当技术已经进步到可以在上亿张照片的数据库中提取、比对某张人脸时，则应用场景会逐步扩大。
据颜水成介绍，通常人脸识别包含以下环节：相机或者专业设备先采集到图片，人脸检测技术定位图片中的人脸，然后从中再定位诸如眼角、鼻尖、嘴角、脸部轮廓线等特征，进行包括光线补偿或者遮挡物剔除等校正。再用深度学习算法进行身份特征提取，跟数据库中的人脸特征做比对，以识别人脸身份。
业内人士认为，其中的技术关键在于通过不同脸部图像上的特征关键点和面部表情网，找出彼此之间的关联，最终判定这些图像是否为同一个人。但人脸是变化的，不同角度、不同妆容都能影响特征关键点的抓取。
此外，&刷脸支付&是在线下公共设备和开放环境下进行，真实场景复杂多变，且安全性要求更高。生物识别技术对人们的生活带来更多便利还是挑战？
疑惑一：&刷脸&如何确保精准度？
在衡量人脸识别能力时，很多公司都会宣称其准确率超过&99%&。对此，长期研究机器学习的西安交通大学电信学院特聘教授、国家&千人计划&专家龚怡宏表示，这里的准确率指的是在一些世界知名人脸数据库比对中取得的成绩，但在现实运用中，这种准确度要大打折扣。
商汤科技联合创始人杨帆也认为，这些准确度是在一定前置条件下取得的，但现实应用场景复杂多变，人群样本更大，不同光线、姿态、分辨率等条件都可能给机器识别带来困难。
不过，这也不代表技术要达到100%准确率才可以使用。&世界上没有完美的技术，任何技术都是有错误率和瑕疵的，但是如果在特定的场景下，技术的准确度能够满足要求、错误带来的风险可以承受，那它就是有价值的。&颜水成说。
苹果方面介绍，新机iPhone　X的面容ID功能利用由点阵投影器、红外镜头和泛光感应元件组成的先进原深感摄像头系统，在A11仿生强劲动力的支持下可绘制面谱并识别面容。该功能会投射30000多个肉眼不可见的红外光点，然后将得到的红外图像和点阵图案传输给神经网络，创建用户脸部的数学模型，再将这些数据发送至安全隔区，以确认数据是否匹配。而且，用户的样貌随着时间而改变，技术也能随之进行调整适应。
蚂蚁金服介绍，支付宝在肯德基KPRO的点餐机上配备了3D红外深度摄像头，在进行人脸识别前，会通过软硬件结合的方法进行活体检测，来判断采集到的人脸是否是照片、视频或者软件模拟生成的，避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。
疑惑二：双胞胎、过度化妆和整容能分辨吗？
&人脸的角度、光线、表情、年龄、化妆、遮挡、照片质量等会影响我们的判断，并且随着数据库样本增大，两个不同人长得像的概率会快速上升。&陈继东提出了生物识别技术面临的难题，不过，他认为深度学习会让计算机更聪明，能克服这些困难。
颜水成表示，面对双胞胎或者整容前后等特殊情况，机器能否识别，要看具体情况。比如整容幅度过大，机器无法识别是有可能的。此外，脸部信息也会随着年龄增长而改变。如果到了机器无法识别的程度，使用者只需去系统更新脸部照片就可解决。
为了提高识别率，不少应用场景都需要用户采用除人脸识别技术外的双重验证。陈继东表示，交叉验证方式进一步提升识别率，即使是双胞胎也&判若两人&。在金融等对误识别率容忍极低的领域中，单一识别要素即使精准度再高仍然会有漏网之鱼，因此需要结合多因子综合验证。目前人脸识别准确率已远超肉眼，而且有活体检测算法来判断采集到的人脸信息是否为照片、视频等冒充。&即便出现账户被冒用的极小概率事件，支付宝也会通过保险公司全额赔付。&
疑惑三：用户隐私如何保护？
有专家指出，人脸特征与指纹、虹膜相比，是一个具有弱隐私的生物特征。例如，很多人都会发自拍照，也是相对公开的特征。如何保证用户数据安全尤为关键。
据媒体报道，在一个名为&你的脸就是大数据&的项目中，俄罗斯摄影师叶戈尔&茨韦特科夫在圣彼得堡用了6周时间拍摄100名地铁乘客的人脸照片，之后利用人脸识别工具比对俄罗斯最大社交网站VK（VKontakte）上的5500万用户，找到了大约70名乘客的个人资料。
如何防范类似的隐私泄露风险？旷视科技副总裁谢忆楠表示，旷视在采集到照片后会对照片进行脱敏处理，只提取照片特征，而非照片本身，即使这些特征在传输过程中被窃取，也无法还原出照片，过程是不可逆的。
陈继东说，目前支付宝已经对人脸识别技术进行了加密、脱敏的技术防范，可以将人脸信息变成一个不可逆的数字信息，不能还原、比对。
苹果方面介绍，其所有保存的面容信息都被保护在安全隔区内，以确保数据安全无虞。同时，所有处理都在设备上进行，不会发生在云端，以充分保护用户隐私。面容ID只有在用户注视iPhone　X时才会为它解锁，并采用特别设计，可防止被照片或面具假冒的人脸欺骗。
相关行业标准有待完善
专家普遍认为，人脸识别技术的市场潜力巨大，技术要求高安全性、高准确率、高可用性、高实时性，但目前人脸识别技术还没有一个行业标准，用户隐私安全也亟待保障，建议制定并完善行业标准。
在中科院计算技术研究所研究员山世光看来，经过多年发展，人脸识别近几年确实取得了突破式发展，完成了一些以前&不可能完成的任务&。但用户隐私也值得关注，即用户的照片是如何传输和保存的，有没有在未经允许的情况下被保存或拷贝。相关应用如何设计人脸识别系统，确保用户数据不被盗用，目前看起来还不明确。&人脸识别技术逐渐走向成熟，应用越来越多，人脸识别技术的各类标准，包括保护公民隐私的标准应尽快出台。&山世光说。
华为集团从事模式识别的技术人员田女士说，人脸数据很难更改，&例如，我们不可能因为一次人脸数据被盗就去整容来更改我们独有的生物密码。因此，当下很多技术都在突破活体检测，如用&眨眨眼&&张张口&来进一步确认&。
杨帆表示，人脸识别是一条很长的产业链，保护用户隐私不仅需要靠公司的自律，更需要在政府引导下建立起整个行业的统一标准，共同筑起保护用户隐私的行业堤坝。
颜水成说，人脸识别更广泛运用的基础在于进一步提升识别准确率和安全性，而大量数据作为深度学习的养料是必不可少的。以后，人脸识别采集设备会越来越多，会积累大量的数据，但这些数据如果变成一个个数据孤岛，就无法使人脸识别技术得到提升，建议在数据的共享和开放上加大引导力度，促进技术发展。（完）
(来源：新华社)
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