虹膜识别作为“终极BOSS”具有个体唯一性、一致性、防伪…

你们还敢去看张学友的演唱会吗?AI之人脸识别上市公司研究来源:市值风云前不久看到一篇有趣的新闻,一个潜逃多年的罪犯,因为去看了一场张学友的演唱会,被演唱会安检系统——人脸识别技术确认身份,最终落网,真是杯具啊。目前,各地机场、高铁站都在推进应用这一新技术,风云君借此跟各位聊聊人工智能之人脸识别技术。一、人脸识别技术人脸识别其实并不是一种新兴的识别技术,正相反,它是人类社会中应用时间最久也是最广泛的一种身份识别技术。两只不认识的狗在一起要先互相闻一下气味以确定对方的身份,而我们人类会记下对方的长相。

所以我们很讲究一个“面子”,因为脸面就代表着我们自己的身份认证。所有人类社会现有的身份识别技术一直在追求或者说在平衡两个目标:便捷性和安全性。但这两个目标在一定的技术和经济性范围内,是相互矛盾的。对于这两个目标的取舍,正是各种不同的取舍,造成了各种不同的技术流派。比如同在生物识别技术的范围内,指纹识别技术因为较高的便捷性和安全性率先获得了应用。虹膜识别和静脉识别技术虽然安全性高,但是验证方式较为复杂。

而且这两类检验也需要增加特殊的装备,经济性较低。语音识别和人脸识别虽然验证方式简便,但是安全性较低,识别正确率达不到商用级别。但是随着近年来AI技术和各种算法的不断发展,使得人脸识别的正确率进步明显。根据支付宝自己提供的数据,其人脸识别的准确率目前达到99.6%的水平,再配合其他因子,准确度可达到99.99%。虽然99.6%和99.99%的差别在数值上看来并不大,但是这却是在支付领域商用和非商用之间的鸿沟,而且要缩小这千分之四的差距的难度是巨大的。好在并不是所有的使用场景都对正确率有着苛刻的要求,在某些领域(如大范围的安防监控),可允许的误差范围稍大于支付领域。

目前的人脸识别技术按应用场景大约可以分为三种模式。(海康威视的动态对比安防摄像技术)其中前两种模式都是以验证为主要目的,而第三种是以识别为目的。所以前两种模式要求的是识别的精度。而动态对比模式最看重的是高可用性(同时大量人群同步检测)和实时性。为了解决识别精度问题,3D扫描技术应运而生。以往的2D人脸技术其实是基于二维图片的人脸识别技术。

我们生活的世界是一个三维的世界,任何我们或者电脑看到的图片或者视频都是三维世界在二维的投影,在这个投影的过程中数据被极大的压缩并产生了严重的失真,这也导致2D人脸识别技术面临着许多挑战,例如识别正确率低下特别实在复杂光线环境下,或是人脸被部分遮挡时,这种技术上的缺陷是非常严重的。3D扫描技术利用多摄像头或者激光扫描技术,完整的复原人脸的三维数据,使得人脸识别的可靠性获得极大增强。3D识别技术从某种程度上解决了人脸识别技术准确度低的软肋。二、产业内主流公司目前中国涉足人脸识别领域的公司可以分为三类1. 以计算机视觉识别+算法为核心的科技类公司 2. 以安防设备为主业,并涉足人脸识别领域的公司 3. BAT为代表的,追踪科技前沿的综合类科技巨头其中第一类公司多为未上市的公司,以旷世科技、商汤科技、云从科技和依图科技为代表,这些公司有着优秀的学术背景,以人工智能算法为看家本领。人脸识别只是这些公司在商业应用方面的一个切入点。这些公司的主要商业模式是收取SDK(SoftwareDevelopmentKit)及技术支持费用。

这类公司虽然多为非上市公司,但是为了更好地使自己的技术商业化,他们大多都与有需求的下游企业建立了深度合作关系。(旷视科技的技术领域说明图)第二类公司是我们研究的重点,因为大多数参与人脸识别研究的上市公司都属于在这一类,比如海康威视,大华股份,千方科技等。