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更新時(shí)間：2019-05-27 11:35:48瀏覽次數(shù)：807次
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國(guó)內(nèi)新的的人臉識(shí)別技術(shù)公司排名
人臉識(shí)別技術(shù)的比較維度很多，比如圖像比對(duì)級(jí)的1：1，1：N，N：N;衡量的標(biāo)準(zhǔn)和維度都不同。單單是精確度上面，國(guó)內(nèi)國(guó)外的人臉識(shí)別技術(shù)大多數(shù)在開源OPENCV等開源庫(kù)上進(jìn)行新規(guī)則添加，公司之間的識(shí)別正確率差異僅僅在小數(shù)點(diǎn)上，提升意義不大，關(guān)鍵的強(qiáng)化方向是商業(yè)適用性，使用表現(xiàn)的準(zhǔn)確率和高可用性。
先看看人臉識(shí)別的基本流程：
人臉識(shí)別難的部分是有充分適應(yīng)各大光線環(huán)境的人臉預(yù)處理算法，需要在各種復(fù)雜的光線環(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影下，也可以在昏暗的街燈下，以及深夜出租車內(nèi)，這對(duì)算法的魯棒性考驗(yàn)*。同時(shí)還要考慮照片和視頻欺詐，二次成像的光線污染等問(wèn)題。
人臉識(shí)別的主要用法有兩個(gè)方向：
1vs1，主要用于快速的人臉識(shí)別比對(duì)，作為身份確認(rèn)的一種新方式，比如考生身份確認(rèn)、公司考勤確認(rèn)、各種證件照和本人確認(rèn)，由于這些照片源不一定有統(tǒng)一的接口調(diào)用，所以一直沒有用起來(lái)。目前市面上做的都是用戶自傳照片，比如支付寶的人臉比對(duì)。
還有一些公司使用中心返照接口的照片進(jìn)行消網(wǎng)紋處理，進(jìn)行比對(duì)，我們做過(guò)實(shí)驗(yàn)，成功率大概只有6成，因?yàn)槿四樀暮芏嗵卣鼽c(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(xiàn)在只有銀行有這個(gè)接口)。
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可靠的是直接用攝像頭跟調(diào)用中心的人臉源照片比對(duì)。連接人臉庫(kù)，可以解決很多問(wèn)題，比如用戶對(duì)傳照片的不信任，對(duì)持照拍攝的抵觸等，以及未來(lái)信息泄露的隱患擔(dān)憂。特別是P2P，婚戀社交以及各種需要實(shí)名上傳的醫(yī)療APP，并可以通過(guò)這種方式直接12306的黃牛票販，以及*解決遠(yuǎn)程登記的實(shí)名制問(wèn)題。(從黑市得知，很多大型P2P的整套用戶驗(yàn)證照片在拍賣，包括照片、本人持證照片)。
下圖來(lái)自的圖片搜索結(jié)果截圖：
1vsN，這個(gè)主要用于部**、失蹤人口的全庫(kù)搜尋、一人多證的重復(fù)排查，以此相似度列出相應(yīng)的結(jié)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(duì)服務(wù)器的計(jì)算環(huán)境要求嚴(yán)苛，目前的算法系統(tǒng)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(gòu)的。該應(yīng)用主要在一些高級(jí)賽事會(huì)議場(chǎng)合，以及安保公司的人臉警報(bào)系統(tǒng)。
人臉識(shí)別的技術(shù)發(fā)展方向：
結(jié)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(yīng)對(duì)復(fù)雜的光照和姿態(tài)變化
大規(guī)模人臉比對(duì)：面向海量數(shù)據(jù)的人臉比對(duì)與搜索
深度學(xué)習(xí)：在大數(shù)據(jù)條件下充分發(fā)揮深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力
人臉識(shí)別的算法能力：拒識(shí)率、誤識(shí)率、通過(guò)率，準(zhǔn)確率
在視頻級(jí)N:N的校驗(yàn)中，如果要提高通過(guò)率，很多時(shí)候是采取降低準(zhǔn)確率的方式;同樣在一些比賽中為了降低誤識(shí)率，大大提高了準(zhǔn)確率，所以算法在校驗(yàn)的過(guò)程中必須遵循至少一個(gè)固定標(biāo)準(zhǔn)，追求的是速度效率還是準(zhǔn)確率。
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