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人脸识别“刷脸”的战争

发布时间:2018-11-30 01:06:05 文章来源:未来智讯    
    人脸识别 “刷脸”的战争作者:未知   作为类属视觉模式的一个细分领域,人脸识别已经成为继智能语音后的又一块技能热点,巨头和初创们从起跑线上就摆出了火拼的架势,硝烟弥漫,然而谁能在这场商业大战中抢占到人脸识别行业的制高点,或许,还需要些时日方可见分晓。
  对于人脸识别,估计很多人已不陌生。2015年3月,在德国汉诺威IT博览会上,马云举起手机,通过支付宝“刷脸”支付购买了一款1948年汉诺威纪念邮票,从而引爆了国内人脸识别行业的热潮,“刷脸”场景火遍大江南北,众人齐呼“靠脸吃饭的时代终于要来了”。
  作为类属视觉模式的一个细分领域,人脸识别已经成为继智能语音后的又一块技能热点,巨头和初创们从起跑线上就摆出了火拼的架势,硝烟弥漫,然而谁能在这场商业大战中抢占到人脸识别行业的制高点,或许,还需要些时日方可见分晓。
  群雄逐鹿 布局人脸识别
  作为一门技能新热点,人脸识别市场正在疯狂扩张。根据前瞻家当研讨院发布的《2016-2021年中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析汇报》,2009年,全球生物识别市场规模为34.22亿美元,其中,人脸识别占比11.4%,市场规模约3.90亿美元;到2015年,全球生物识别市场规模在110.55亿美元左右,其中人脸识别规模约22.11亿美元,占比在20%左右。由于人脸识别具有非接触、友好、直接、快速、外延性广等特点,在安防、教育、支付、国防、金融等领域潜力巨大,预计未来一段时间人脸识别市场规模将保持15%的年均增速,到2020年,全球人脸识别市场规模将达44.44亿美元。
  比尔・盖茨也曾在博鳌演讲中指出,“深度学习”和“计算机视觉”将是IT界下一个大事件。恰是看到了这个行业巨大的市场前景,国内外各路资本纷纷布局人脸识别。
  Google于2014年收�了4家人工智能初创公司,均涉及深度学习,其中3家涉及计算机视觉;欧比特于2014年收购铂亚信息100%股权,由此涉足人脸识别业务和智能安防领域;佳都科技于2015年5月战略投资专注于人脸识别智能分析算法及产品研发的云从信息科技,之后又在10月收购华之源51%股权,为公司的人脸识别技能在轨交领域的应用铺设渠道;远方光电于2016年2月收购维尔科技100%股权,切入生物识别领域;阿里巴巴旗下蚂蚁金服于2016年9月收购美国生物验证公司EyeVerify,进一步加深其在生物识别领域的布局。
  与此同时,一大批与人脸识别相关的初创公司如雨后春笋般起步,如商汤科技、旷视科技、Linkface、依图科技、云从科技等,这些公司对外都称识别正确率高达99.5%以上,其中很多已经获得多轮投资。
  它们主要通过三种方式实现盈利,提供人脸识别API接口、SDK等服务,支付宝的人脸支付和人脸登录便是在这个基础上开发的;为银行金融等领域提供私人定制式的行业解决方案;直接向客户提供人工智能硬件产品,如向银行、企业等行业型的安防管理通道提供人脸识别门禁硬件。
  在创业时,为何会看善人脸识别这个行业?成立于2014年,致力于打造专注于深度学习的人工智能原创技能的商汤科技CEO徐立如此回答,“科学研讨的热点正迅速增加,学术界的科研突破必将推动风口快速地转移,就如火热的人脸识别技能,在未来一到两年的时间里一旦技能成熟到一定程度,这一市场扩张的风口很快就会转移,未来人群识别、物体识别等等科研问题将会给市场带来一个又一个市场机遇,归根于技能创新的性子,就在于改变生活、服务于人民。”
  面对科技带来的市场机遇,作为中国互联网行业三巨头的BAT(baidu、阿里巴巴、腾讯),自然都不会错过。baidu人脸识别依靠庞大的数据资源得到指数级积累,阿里巴巴旗下蚂蚁金服与人脸识别企业Face++,达成战略合作朋友,将联合自家平台人脸数据优势,推动人脸识别2C的发展,腾讯也在内部组建了人脸识别团队优图实验室。
  能够预见,人脸识别家当或将迎来爆发式增长。中国国家安标委生物特征识别联盟专家成员王海增就曾预言,3年至5年内,这将是一个千亿元人民币以上的市场,仅人证识别设备市场就约有500亿元规模,集成软件和服务市场大概是3000亿元规模。
  在深圳科葩公司总经理高汉平看来,千亿元的市场规模绝非夸张。“多年前,比尔・盖茨就曾预言,生物识别将取代密码;英国广播公司也曾预测,人脸识别技能将在全球拥有每年180亿美元的巨大市场。我赞同这些主见,人脸识别市场相当大,刷脸将会成为人们的生活习惯。”高汉平认为,BAT进入这一领域的好处大于坏处。“一同将蛋糕做大,提升技能水平及用户体验感是业内共识,BAT的进入无疑对行业发展有巨大推动作用。”
  进入“刷脸”时代
  所谓人脸识别,便是利用计算机分析人脸视频或者图像,并从中提取出有效的识别信息,最后判别人脸对象的身份。它是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技能,集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技能,同时需联合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的最新应用。
  然而它并不是最新的技能,早在上世纪60年代国外就对此有了研讨,80年代后随着计算机技能和光学成像技能的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年代后期,并且以美国、德国和日本的技能实现为主,到如今技能日益成熟,并得到越来越广泛的普及应用。
  在人脸识别中,用摄像机或者摄像头代替“人眼”采集含有人脸的图像或者视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列检测验别。人脸识别系统主要包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。
  与传统的身份鉴定方式相比,人脸识别的最大特点便是更具平安、保密和方便性。人脸识别独具的活性判别能力,保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像乃至人头欺骗识别系统,无法仿冒。此外,人脸识别速度快,不易被察觉。与其他生物识别技能相比,人脸识别属于一种自动识别技能,一秒时间内能够识别好几回。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。   而且据香港中文大学教授汤晓鸥在计算机视觉国际顶级会议CVPR上发表研讨称,计算机人脸识别的正确率已经高于人眼,因为计算机算法识别人脸的正确率已经达到99.15%,而肉眼识别的正确率大约在97.52%。
  如果上述这些技能特点太复杂无法直观理解的话,电影中关于人脸识别技能的演绎就大略多了。
  《碟中谍4》中,身穿风衣的哈纳韦特工在熙熙攘攘的火车站用隐形眼镜“刷脸”识别谁是致命杀手,通过手机发出嘀嘀的报警声,分秒中就锁定了要找的人,掌握了他的姓名和信息;《变脸》中FBI探员更换上凶手的脸,“刷脸”混入监狱与其匪党搭上线,以套出炸弹的放置地点,这些电影中的“刷脸”场景显得人脸识别这项高科技超级前卫。
  其实,这些炫酷的技能场景,已经渗透到现实生活。由于人脸识别具有更高的平安性和便捷性,目前它重点应用的领域是安防和金融。“刷脸”支付已在英国、美国、日本、韩国、澳大利亚、芬兰等国家流行。一家英国酸奶店老板称,这种支付方式比刷卡或现金甚至手机支付还要快,排队等待付款的顾客明显削减了。
  自从马云“刷脸”购物后,国内的“刷脸”局面越来越多。据统计,国内已有多家银行起初试水人脸识别技能,不用带卡就能够从ATM机上“刷脸”取款,对照早的有招商银行、上海银行。另外,中国银联正在打造人脸识别互联网+金融支付新产品,并试点于徽商银行。
  除此之外,人脸识别已经起初应用于身份验证,如滴滴顺风车新车主首次接单前需通过人脸识别系统审核后才能在平台接单,以防止私换司机等违规行为,保障乘客平安;2016年6月已在广州地铁站进行试点用于公共平安中,每秒�可以识别5?8个人的身份,11月北京西站也启动人脸识别系统,乘客“刷脸”即可进站;甚至在线教育也引入了人脸识别技能,通过“刷脸”实现远程考试、测评的监督,有效打击代考作弊行为。
  从一定程度上来讲,除了人脸识别技能的市场效益外,国家政策的强烈支持是人脸识别在国内崛起的另一重要因素。近些年来,安全城市、智慧城市在全国各个城市大力推广,我国安防市场的需求也随之迅速升温,人脸识别已经起初被列为安全城市、智慧城市使用过程中的强制标准。这种情况的出现,对于人脸识别的推广无疑是一种相当有力的推动。
  因此随着技能的日渐成熟、应用场景的日益丰富以及政策支持逐渐明确,人脸识别行业将进入大规模商业化阶段,成为市场的下一个角逐热点。
  专家分析,在未来,无论是开门,打卡,购物,只用对着摄像头眨眨眼或者动动脑袋就能轻松搞定,甚至相亲时刷一下脸,还能够核实身份避免婚骗。甚至,以后在人们计划付款或者要借贷的时候,“刷脸”之后,说不定还会蹦出你的好信分,要是分数满足要求,不但租车、住旅店时不用交押金,贷款时还能够更快得到批复、拿到比别人低的利率。
  如此的话,人们更关心的问题可能应该是“到底还有什么刷不了脸?”
  “刷脸”有困难
  从目前情况来看,即使“刷脸”场景越来越多,然而人脸识别应用更多地还是出如今银行、超市、公安及APP等B端市场(企业市场)中,在C市场(消费者市场),人脸识别应用速度却要缓慢很多。
  创合科技的结合创始人陈俊逸解释说道,“一个技能从研发到成熟,再到市场普及,它需要履历一个很长时间的市场培育阶段。2B市场的培育肯定要快于2C,尤其是像人脸识别这种技能,因为2C很难找到一个切入点。”
  看来,对于所有已经或者正在投入到人脸识别行业的各路资本或者创业公司来讲,实现真正的全民“刷脸”并非一蹴而就的事。
  “很多时候,理论离实际应用还有很长一段距离,我们能做的惟有逐步完善,让生活变得更加便利,比如以后不带银行卡,‘刷脸’就能取钱,在家里就能办理一些金融业务而不必跑去柜台。”研发了国内首个刷脸支付原型系统的云从科技创始人兼CEO周曦如此说道,为了这些看似很遥远,正逐渐实现的“刷脸”应用,他们一点点努力着。
  早在之前,业内就有一种声音,表示2015、2016这两年市场重在关注人脸识别投资、布局,人脸识别爆发期预计在2017年-2018年。徐立也表示,在当前人工智能浪潮中,机器视觉被认为是下一个前沿。作为拥有核心技能的创新型企业,商汤科技正在为互联网、金融、安防、手机、机器人等各个行业提供智能的核心,将把人工智能广泛地应用在各行各业当中,引发行业变革。
  只管一派乐观,但也有业内人士对其目前发展状况表示一丝担忧。
  佳都集团创始人刘伟在接受记者采访时说:“如今不管是国际、国内,针对人脸识别还没有(行业)标准,完全处于对照混沌状态,未来有实力的公司一定会脱颖而出。”
  而据某业内人士透露,国内人脸识别厂商在核心算法上拥有自主知识产权的极少,大局部国内外的人脸识别技能多数在OpenCV等开源库长进行新准则添加,或使用其他公司的收费SDK等。并且该领域的创业公司总体规模仍较少,从侧面也反映出其技能门槛和对口人才稀缺。
  人工智能专家、以人脸识别为主要研发方向的中科视拓董事长山世光也表示,计算机视觉在某些方面还不是很成熟。这个不成熟体如今被识别的人不配合的场景下,例如追逃、网上通缉的情况下,通过视频监控系统来识别嫌犯,这局部场景下还没有做到令人如意的程度。“这一领域可能还需要两三年的时间才能成熟,特别是在数据的收集、整理上还不是特别顺利。”山世光说道。
  如此看来,人脸识别要在人工智能大环境中赢来更大的发展,还需要迈过不少门槛。只是就像商汤科技商务总监邢妍所说,人脸是最好的ID,虽然整个人脸识别家当的企业都面临着类似的问题,但随着技能不时精进,人脸识别在大众消费市场中科普、推广做得好,人脸识别的应用未来是不可限量的。
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