例如小米、华为等主流智能手机生产商与旷视科技都有合作。 旷视科技风靡人脸识别领域，依赖的正是Face++技术，在106/83多点识别、多场景复杂识别、不受光线影响等多方面的技术优势。 作为新一代的云端视觉平台，Face++为用户提供世界领先的人脸检测、面部识别、面部分析的视觉服务，在地铁闸道、监控识别等多个领域广泛应用。 但和百度AI人脸识别以及腾讯优图相比，旷视科技的AI识别技术更加精确，因而更受市场好评。 相比之下，百度的AI人脸识别产品更偏向于多方面的应用场景和用户体验，腾讯则更为注重QQ、企鹅FM的生态整合。 从三家的对比不难看出，在人脸识别技术上，旷视科技在人脸识别技术的优势更为明显。 不只是“狗脸识别” 2018年4月，旷视科技收购艾瑞思机器人公司，开始发展物流机器人业务，正式进军物流机器人市场。
问：现在百度的人脸识别技术，有没有一个计划，怎么跟百度内部做一个落地的结合？ 林元庆：人脸识别的商业化，我们内部定了四个大方向。 第一个是闸机的情况，就是1：N的高精度识别。 因为跟市场上的竞争者相比，我们确实是有非常独特的优势的地方。技术的壁垒非常高。我们要落地到景区，还会落地到百度这样的大企业、写字楼，这是第一个方向，1：N的人脸闸机。 人脸识别，我举一个例子，比如我们现在装在百度的人脸闸机系统。半年之前，就开始了两条线，先试。 刚才我们提到人脸识别，进景区的闸机，其实我们也需要在硬件上一体化的来做优化，比如说很多景区可能到了下午阳光就非常晒，摄像头会受影响，我们能不能开发出来足够好的摄像头，把主要的曝光集中在人脸上。 其实人脸识别里非常重要的就是需要做很好的防攻击，比如百度闸机，我们和吴恩达录了一个视频，他先过了闸机，让我拿着他的工卡，我把他的工卡这么拿看能不能过得去，百度的系统是拒绝的。因为那识别出那不是真人。
基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务
盾悟系列主要是面向存量市场，比如高清摄像机不具备智能功能，加了这个盒子后普通的摄像机就具有人脸识别，人体、车辆的抓拍功能。 地铁在人流量高峰期，一个镜头可能有上百人，如果他们走到闸机面前再在千万人的人脸库检索，依然需要等。 从地铁通道到闸机一般至少有几十秒间隔，其实可以提前将云端人脸检索出来，将检索结果放到闸机上，当乘客走到闸机前时，快速识别通过。 第三是本地库智能筛选。 闸机快速比对后开门，所有进站的人信息放到进站人脸库，出站时同样在站内做预筛，到所有进站人员库里做比对，比对后在闸机开始识别，此时乘客进出记录已经发送到计费系统，连接的电子钱包自动扣费。 机动车不礼让行人是通过行为识别判断路人是否有过人行道的意识，以此判断机动车是否礼让，其中涉及很多边缘算法。
百度方面主要将利用ABC（人工智能AI、大数据Big Data、云计算Cloud Computing）技术，赋能首都机场，让首都机场智能化，提升机场运营效率，促进机场商圈商业升级。 目前，百度AI机器人与首都机场的合作已经开始实施，将在机场承担信息咨询的职责。 合作达成之后，进一步被乘客体验到的AI技术还将包括： 人脸识别。 不仅可以实现身份验证，维护安全，同时以人脸闸机的形式让旅客直接“刷脸坐飞机”，提供更加便捷、人性化的智能服务体验。 目前人脸闸机已经开始入驻首都机场运控中心进行测试，主要承担楼内办公人员的出入打卡、数据监测的工作。 在人脸识别技术带来的身份识别之外，百度将和首都机场一起在航空服务领域开辟更多场景的智能服务。 当然，航空公司也早已看到了这种趋势，去年乌镇世界互联网大会上，百度还与南方航空达成了战略合作关系。
今天是地球一小时日 估计大多数人参与关灯一小时的姿势 都是酱婶儿的↓↓↓ ? 或者酱紫的 ? What？已经9012年了！！！ 为什么你还在用这么古老的关灯方式？！ 大楼中的人脸识别门禁系统使出入更加便捷；智能照明等能源管理系统对灯具、空调等设备进行综合管控，降低能源使用量；会议预定系统通过对会议室智能调配，提升了工作效率。 （龙华外国语学校的腾讯微瓴系统应用） 踏入校门的那一刻起，学生们便享受到炫酷的智慧化校园生活，校门口的人脸识别闸机可以精准记录下每一位学生的容貌，刷脸即可通行。 ? (龙华教育科学研究院附小人脸识别闸机） 以深圳市龙华区外国语学校（以下简称龙外）为例，在这座充满了“黑科技”的学校里，腾讯为其搭建覆盖全区的腾讯微瓴平台，承载了学校所有物联传感设备，在辅助智慧教学方面， 如果某个时间段某个教室的耗电量特别大，教育局和学校监控到变化后，可根据数据进行后续调查，优化后勤管理。 ?
人脸识别准确率如何确保？ 支付安全如何保障？ 通行速度如何更快？ 光照变化如何解决？ 如何实现的？我们一一来看。 第一个千万 最基础、核心的问题，闸机是否会识别不出或误识别。 回答这个问题要先理解人脸识别三大应用模式。 1:1，终端设备将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，可以简单理解为证明你是你，手机人脸解锁、人脸支付都属于1：1核验。 M：N，是通过计算机对场景内所有人进行面部识别并与人像数据库进行比对的过程。 “更快”、“更顺滑”是人们对刷脸的隐形期待，也是硬性要求。 依图刷脸识别带来的速度和体验可称之为质的提升：1分钟45人的“瞬间”过闸体验。 光线不再是问题 光线一直是实地识别中是无法规避的现实问题，地铁车站的光线环境本就不完全统一，且每个闸机口的光线随时间变化。 各车站光线环境不一下规模化部署下已非易事，另外还需考虑单个车站的光线变化。
4月13日结束的计算机视觉沙龙圆满落幕。本期沙龙从构建图像识别系统的方法切入，讲述腾讯云人脸识别、文字识别、人脸核身等技术能力原理与行业应用，为各位开发者带来了一场人工智能领域的技术开拓实践之旅。 image.png 我觉得从技术的角度来说其实人脸识别一种基于面部特征的比较，能使我们的计算机具备一个身份鉴别能力的一种技术。那么一个完整的人脸识别系统会包括哪些方面呢？ 第三点是对性能的要求，大家知道我们平时过地铁闸机的情况，大部分闸机能识别我们的交通卡或者单程票，直接在闸机上去做验证票和开关闸机，但对人脸识别来说需要把用户的照片上传到云端进行比对再把结果下发下来，这样性能的开销是非常之大的 Q：最基本的种子数据是人告诉机器还是机器告诉人？ A：现在种子数据肯定是需要人来标注的。 Q：人脸识别从测试的角度有什么好的测试？尤其用例设计覆盖率如何保证？ 比如一些公共的数据采集平台，他可能有天然的优势。
这套人脸识别系统建立一部在闸机上，闸机上方有一块装满了传感器的显示屏，当北大师生需要从此闸机入校时，面对屏幕即可被识别出来，闸机开启后进入校园。 除了人脸识别闸机之外，一旁还有宽阔的普通入口，师生依然可以凭校园卡进入。 不过，由于北大数据库中的照片质量不够，这套系统目前并不能保证识别出所有北大师生，无法识别的同学需要到保安室重新拍照。 室外的人脸识别 平常见到的人脸识别系统大部分是在一些室内的公共场合，室外的相对少一些。 不过，据北大官方微信介绍，他们的室外人脸识别技术更具挑战性： 对比技术方案，大家耳熟能详的“刷脸进站”、“刷脸取钱”、“刷脸支付”等应用均采用1:1人脸识别技术，无论照片底库多大，先通过身份证、账号或绑定的手机号找到本人的照片 △ 华理奉贤校区图书馆的人脸识别系统 和北大的校门有些类似，这套系统也是装在图书馆入门闸机上的，刷脸通过后，学生即可进入图书馆。 华东理工大学的官方微信称，华理是上海第三个用上人脸识别的高校。
近年来随着深度学习、计算机视觉等技术推进人脸识别技术的不断发展进步，人脸采集和匹配识别的准确性也越来越高，为大范围使用提供了基础技术保障。 2 需求分析 人员身份的核验，对保障社会公共安全有着重要作用，而生物特征对于鉴别人员身份有着准确性、唯一性等先天的优势，在各应用领域中备受关注，第一代居民身份证，仅通过身份证号码作为“身份核实”的依据； 4 建设原则 人脸系统的建设以“高精度识别、高性能处理、统一标准服务、突出实战、加强资源共享”为原则，强化顶层设计和规划，提供技术先进、性能可靠、信息安全、易用性强的综合人脸识别检测应用系统，满足新形势下的公共安全领域的应用 图1 人证核验系统拓扑图 深网视界基于深度学习、计算机视觉推出的人证核验系统，采用国际领先人脸识别算法，通过海量人脸大数据训练，大幅提升人脸数据采集效率与人脸特征提取能力，在人脸识别比对应用方面有较高的准确性 3 快速通关人证核验应用 针对公共交通行业如高铁、航空、汽车、海关口岸等安检应用，前端部署人证核验闸机，通行人员进入闸机时需要刷取身份证，同时闸机会对通行人员人脸照片进行实时采集，将采集的人脸与证件照进行
中兴智能视觉报道：目前科技水平愈发厉害了，其中生物特征数据库也得到了很大的提升和完善，早期的“刷脸”入住，后来被应用于机场火车站等场所检票，再到后面一些执法部门的使用，那么问题来了，人脸识别技术的可能性还有多少呢 r1.jpg 近期一家美国企业集团宣布了它们通过人脸识别技术成功追踪数百万IRL用户的面部及踪迹。此前中国警方也使用人脸识别技术在6万人群当中成功抓获一名犯罪嫌疑人。 还可以广泛的应用于大厦、楼宇、小区、学校、工地、会场等场所的出入控制，比如中兴智能视觉大数据人脸闸机，将其部署在个通道出入口的人脸识别终端、闸机设备和部署于后台的应用管理平台三部分组成。 由人脸识别终端对进入的人进行人脸身份识别，并对验证通过的人员，控制闸机放行。 简单来说人脸识别的应用是非常广泛，具有无限可能性。 不过中兴视觉大数据表示，目前虽然人脸识别被广泛的应用的，尤其是一些机关单位，但是不可否认的是目前在研发商还有很多等着去突破的，后期需要做的是在计算机视觉算法方面更加精确无误 现在随着消费技术的进步
未来，人脸识别技术将会在越来越多的领域应用，受人口基数、互联网普及程度高、人脸识别技术优势等因素影响，我国或将成为人脸识别领域的主战场。 例如在城市中人脸识别主要集中在人员复杂场合的重点监控，基于人脸识别等核心尖端技术，针对长途客运站、火车站、机场、港口、车站、娱乐场所、街道、重点社区等公共场所及重要出入口的安全管理，可以根据现场抓拍机抓拍的人脸照片进行黑白名单实时比对报警 中兴视觉大数据近期发布深眸人脸摄像机，内置深度学习算法，可以对人脸进行快速定位抓拍，有效解决漏抓误报问题。即使周围环境光线不佳，人员戴帽子或一定角度下低头、侧脸，仍然可以做到准确识别。 此外，单机支持30万人脸黑名单布控，人脸1V1比对、以脸搜脸等多项实用功能，可满足各行业的人脸智能分析需求。 而人脸识别技术采用人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及人脸识别算法。实现轨道交通电梯出入口或闸机进出口人员人脸的抓拍采集、建模存储，实时黑名单比对报警和人脸后检索等功能。
为展馆、会场、商场、游乐场、主题公园等线下场景提供人脸特效、人脸签到等AI互动服务。助力实景活动营销，开启智能实景互动新生态。
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