科技特訊
先說(shuō)排名：
-----------------國內公司-----------------
1 云從科技
2 曠視科技
3 佳都科技
4. 商湯科技
5 科大訊飛
6 鉑亞信息
7 中科奧森
8 安捷天盾科技
9 銀晨科技
10 駿聿科技
11 飛瑞斯科技
13 科葩信息技術(shù)
14 灝瀧科技（上海）
15 賽為智能
16 智慧眼科技
17 像素數據技術(shù)
18 清大維森科技
19 瑞為信息技術(shù)
20 蘇慧信息技獅
21 眾智益華科技
22 瑞奧風(fēng)軟件科技
23 千搜科技
24 威富安防
25 可信網(wǎng)絡(luò )科技
26 一登科技
-----------------國外公司-----------------
1 美國Identix公司
2 美國B(niǎo)ioscrypt公司
3 德國Cognitec Systems公司
4 西班牙Herta Security公司
5 日本NEC公司
6 日本Softwise公司
以上都是老牌人臉識別公司，對美國公司不是很了解，兩家都是老牌公司，美國Identix公司做的是多模認證（指紋、虹膜），而B(niǎo)ioscrypt公司早期起于指紋識別考勤，在政府市場(chǎng)的份額都不小，美國還有一家叫http://face.com（已被facebook收購）的公司以及一家做MSQDR的動(dòng)態(tài)人臉貼圖公司，方向是AR游戲扮演。德國的Cognitec公司主要做政府項目的人臉識別系統，而NEC公司主要做機器人視覺(jué)識別系統，西班牙Herta公司是一家學(xué)術(shù)很濃厚的公司。此外的還有一些以色列公司技術(shù)也很不錯。
人臉識別技術(shù)的比較維度很多，比如圖像比對級的1:1，1:N，N:N；衡量的標準和維度都不同。單單是精確度上面，國內國外的人臉識別技術(shù)大多數在開(kāi)源OPENCV等開(kāi)源庫上進(jìn)行新規則添加，公司之間的識別正確率差異僅僅在小數點(diǎn)上，提升意義不大，最關(guān)鍵的強化方向是商業(yè)適用性，使用表現的準確率和高可用性。如果說(shuō)在LFW上稱(chēng)王稱(chēng)霸就是世界一流，就要被內行笑話(huà)了。
先看看人臉識別的基本流程：
人臉識別最難的部分是有充分適應各大光線(xiàn)環(huán)境的人臉預處理算法，需要在各種復雜的光線(xiàn)環(huán)境中提取到人臉信息，特別是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，攝像頭拍照的地方可以在斑駁的樹(shù)影下，也可以在昏暗的街燈下，以及深夜出租車(chē)內，這對算法的魯棒性考驗極大。同時(shí)還要考慮照片和視頻欺詐，二次成像的光線(xiàn)污染等問(wèn)題。
人臉識別的主要用法有兩個(gè)方向：
1vs1，主要用于快速的人臉識別比對，作為身份確認的一種新方式，比如考生身份確認、公司考勤確認、各種證件照和本人確認，由于這些照片源不一定有權威統一的接口調用，所以一直沒(méi)有用起來(lái)。目前市面上做的都是用戶(hù)自傳照片，比如支付寶的人臉比對。
還有一些公司使用身份證中心返照接口的照片進(jìn)行消網(wǎng)紋處理，進(jìn)行比對，我們做過(guò)實(shí)驗，成功率大概只有6成，因為人臉的很多特征點(diǎn)被損毀（不過(guò)這個(gè)接口在2016年5月已經(jīng)被關(guān)閉，現在只有銀行有這個(gè)接口）。
最可靠的是直接用手機攝像頭跟調用身份證中心的人臉源照片比對。連接權威人臉庫，可以解決很多問(wèn)題，比如用戶(hù)對傳身份證照片的不信任，對持照拍攝的抵觸等，以及未來(lái)信息泄露的隱患擔憂(yōu)。特別是P2P，婚戀社交以及各種需要實(shí)名上傳的醫療APP，并可以通過(guò)這種方式直接12306的黃牛票販，以及徹底解決手機遠程登記的實(shí)名制問(wèn)題。（從黑市得知，很多大型P2P的整套用戶(hù)驗證照片在拍賣(mài)，包括身份證照片、本人持證照片）。
下圖來(lái)自百度的圖片搜索結果截圖：
1vsN，這個(gè)主要用于公安部犯罪嫌疑人、失蹤人口的全庫搜尋、一人多證的重復排查，以此相似度列出相應的結果，可以大大提高排查效率。
N vs N該算法實(shí)際上是基于視頻流的幀處理所用，對服務(wù)器的計算環(huán)境要求嚴苛，目前的算法系統所支撐的輸出率非常有限，需要等待下一代GPU算法，特別是基于CUDA架構的。該應用主要在一些高級賽事會(huì )議場(chǎng)合，以及安保公司的人臉警報系統。
人臉識別的技術(shù)發(fā)展方向：
結合三維信息：二維和三維信息融合使特征更加魯棒
多特征融合：?jiǎn)我惶卣麟y以應對復雜的光照和姿態(tài)變化
大規模人臉比對：面向海量數據的人臉比對與搜索
深度學(xué)習：在大數據條件下充分發(fā)揮深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )強大的學(xué)習能力
人臉識別的算法能力：拒識率、誤識率、通過(guò)率，準確率
在視頻級N:N的校驗中，如果要提高通過(guò)率，很多時(shí)候是采取降低準確率的方式；同樣在一些比賽中為了降低誤識率，大大提高了準確率，所以算法在校驗的過(guò)程中必須遵循至少一個(gè)固定標準，追求的是速度效率還是最高準確率。
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