FaceRecognition.docx
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FaceRecognition
FaceRecognition
一、定义
1.人脸识别
特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，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；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
2.LFW
LabeledFacesintheWild（户外脸部监测数据库）是人脸识别研究领域比较有名的人脸图像集合，其图像采集自Yahoo!
News，共13233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像；大多数图像都是由Viola-Jones人脸检测器得到之后，被裁剪为固定大小，有少量的人为地从falsepositive中得到。
所有图像均产生于现实场景（有别于实验室场景），具备自然的光线，表情，姿势和遮挡，且涉及人物多为公物人物，这将带来化妆，聚光灯等更加复杂的干扰因素。
因此，在该数据集上验证的人脸识别算法，理论上更贴近现实应用，这也给研究人员带来巨大的挑战。
3.FDDB
FDDB全称FaceDetectionDataSetandBenchmark，是由马萨诸塞大学计算机系维护的一套公开数据库，为来自全世界的研究者提供一个标准的人脸检测评测平台，其中涵盖在自然环境下的各种姿态的人脸，作为全世界最具权威的人脸检测评测平台之一，FDDB使用FacesintheWild数据库中的包含5171张人脸的2845张图片作为测试集，而其公布的评测集也代表了人脸检测的世界最高水平。
4.300-w
人脸关键点定位
5.FRVT
FaceRecognitionVendorTest人脸识别供应商测试，由美国国家标准技术研究所定制。
更趋近于现实应用的人脸识别测试。
6.FRVT与LFW的比较
两种人脸识别测试源自美国不同机构。
识别的面相对象及目的也不近相同。
二者使用的数据样本，在数量级上差别很大。
前者更注重于现实应用的效果测试，后者更注重于实验室范围内算法准确率测试。
国内很多做面部识别的企业和研究机构基本上以LFW的测试数据为准。
由于LFW是一个开放性的人脸数据库，测试方可下载测试数据进行训练和测试，经过调整的算法和通过对数据的强化学习手段，测试机构普遍能拿到一个非常高的分数。
但是有针对性的优化并不能体现真实应用中的效果
二、国内人脸识别
1.现状及产业
国内人脸识别技术应用刚刚进入起步阶段。
市场上尚未出现一款具备大规模推广的应用技术或者产品。
更多的是偶尔出现的对人脸识别的学术性报道及未来应用市场前景的展望。
归根到底的原因是FaceRecognition技术发展还不成熟，无法满足人们对日常生活场景的识别需要。
虽然有些人脸识别技术的应用在实验室已经达到很高的识别率，但是实验室追求高识别率的代价是牺牲了计算性能和计算时间为代价的。
2.BAT布局
FaceRecognition技术在未来的金融领域，安全领域，日常生活领域所具备的潜在市场价值已经无需置疑。
国内众多企业及机构早已涉猎其中，进行技术研发及产业布局。
1.1中国互联网行业BAT三巨头：
1）阿里巴巴公司使用FACE++公司技术（阿里入股face++）
2）腾讯建立了优图人脸识别研究团队
3）XX2012年成立了“XX研究院深度学习实验室”
2.1BAT三巨头业务发展现状
1）阿里巴巴
2015年德国汉诺威CeBit展上，支付宝将会亮相它的新功能人脸支付。
该技术由Face++公司提供。
Face++公司是国内BAT巨头中唯一一家已经技术商用化的公司，公司网站上已经向开发者提供人脸识别在API和离线SDK工具。
目前使用Face++技术的国内知名公司和软件有美图秀秀，美颜相机，陌陌，世界佳缘婚恋，联想，支付宝等。
Face++2015年完成与平安银行、江苏银行、中信银行的人脸识别项目的签约。
2）腾讯优图
优图有自己的强项。
第一，依托腾讯平台，算法模型落地到产品形成很好的闭环，所以优图的技术最贴合实际用户。
第二，优图人脸识别技术在微众银行、财付通等产品中即将外发，是最快大规模实用的，这也说明我们的技术水平已经达到可实用水平。
第三，活体检测是人脸识别实际应用很关键的一步，这方面腾讯优图有自主创新方案，有效结合语音、唇语、面部表情等各种手段，可以立体化的防范照片、视频和人头模型的攻击，使用的产品体验也更好
3）XX研究院深度学习研究院
XX深度学习研究院（InstituteofDeepLearning，IDL）是XX历史上首个正式成立的前瞻性研究机构，致力于成为XX的“ArtificialIntelligenceLab”。
除斯坦福大学等高校研究机构外，唯有XX、IBM、谷歌、微软四家企业设立了专门研究机构，位列深度学习研究的第一阵营。
从成立之初至今在人脸技术上已经积累了大量的数据和技术经验。
在此之前，深度学习实验室的人脸识别技术仅仅提供给XX公司内部产品使用，其在XX的众多产品中都得到了应用，比如曾经火爆一时、最高日PV近一亿的PK大咖，2015年7月XX深度研究院宣布免费对外开放人脸识别技术API接口，到目前为止已获得91万次调用的访问量。
3.1总结：
BAT中，腾讯的人脸识别团队实力不错，XX稍强。
阿里系综合实力最强其它两个都还是研发团队，阿里的已经是公司了。
鉴于BAT在中国互联网行业三足鼎立的局面，三家在人脸识别领域差距并不大，各自都有自己的市场份额。
3国内其他企业
3.1商汤科技-Sensetime
商汤科技，科大讯飞与相关中文大学汤晓鸥教授的渊源很深，据传汤晓鸥是商汤科技背后的推动者，为商汤科技提供了香港多媒体实验室作为强力的研发后盾，这是其他公司难以比拟的优势。
核心技术
1）人脸识别
2）视频监控
3）图像识别
4）计算机深度学习
产品产品
1）人脸检测SDK/CloudAPI
主要功能包含：
多角度人脸检测，人脸关键点检测，人脸识别，人脸搜索，人脸分类，人脸特征，活体检测
2）图像识别SDK/CloudAPI
主要功能包含：
物体识别，图像搜索，身份证文字识别，银行卡文字识别
3）图像和视频处理SDK/CloudAPI
主要功能包含：
图像视频区雾，图像去模糊，超分辨率，图像畸变纠正，智能增强对比，图片快速去噪
4）智能监控SDK/CloudAPI
主要功能包含:
行人检测，车辆检测，车牌识别，车型识别，人群计数，人群流量统计，人群跟踪
3.2科大讯飞–Linkface
使用香港中文大学汤晓鸥教授的高斯脸算法。
201年高斯脸算法发明人陆超超加入Linkface团队。
公司合作案例：
京东钱包刷脸登录；
华为手机mate8人脸识别登录
美图手机
3.3汉王科技
技术：
汉王自有专利算法“双目立体”人脸识别算法（Dual Sensor ™ ）。
采用专用双摄像头，就好像一个人的一双眼睛，既保留了二维人脸识别简单的优点，又借鉴了三维人脸识别的部分三维信息，识别性能达到国际一流，识别速度更快，识别率更高。
产品：
1）人脸考勤系统解决方案
案例：
民生银行远程实时人脸考勤系统，实现了对民生银行全国1000多个网点，4万多名员工日常考勤的统一管理。
建筑工地人脸现场人脸考勤系统：
重庆渝北区建委“平安卡”系统
2）人脸门禁系统解决方案
3）身份认证
社保人脸识别方案
高考人脸身份识别方案
高级会所人脸识别
高拍仪人脸识别：
机场安检，酒店入住，银行社保业务登记，移动通信业务登记
4）人脸识别技术
数字广告人脸识别技术
HanvonFaceGo人脸验证登录系统（刷脸登录）
总结：
汉王科技产品线非常丰富，相比其他刷脸技术企业技术落地应用做的非常出色
瑞为科技
技术：
瑞为技术采用独特的自适应的分层特征学习算法，能针对任意的识别任务通过学习自动生成最优的特征提取，该项技术不但能大大缩短的产品开发周期，还能显著提高视觉识别精度。
因此，瑞为的视频智能分析算法具有如下显著的技术优势：
1、可扩展性强，能针对不同的视频智能分析需求，利用自适应的分层特征学习，快速生成新的智能分析算法；
2、速度快，以人脸检测为例，在同一款移动终端上的处理速度是Google的3倍；
3、准确率高，在非限制条件下（朝向、角度等）人脸标准测试集LFW （LabeledFacesintheWild），取得迄今世界最好成绩；
4、鲁棒性好，识别效果受光线、背景等环境因素影响小；
产品：
1）FaceCloud海量人脸识别系统
应用领域：
FaceCloud海量人脸识别系统主要应用于公安领域，特别适合各省公安厅或市公安局用于构建统一的人像采集和比对控制中心，充分满足公安在户政、刑侦、出入境等业务领域对人脸识别与人脸比对的应用需求，不仅在海量人脸库中快速查找特定人员成为可能，更可大幅提升刑侦的破案效率，为建立智能化、规模化、高效率的公安防范体系提供有效的技术手段与保证。
2）FaceTarget人脸抓拍服务器
业务介绍：
FaceTarget人脸抓拍服务器内置业界领先的瑞为RecoFace人脸识别核心算法，可以针对来自前端网络摄像机的实时视频或来自本地硬盘的视频文件，进行实时的人脸检测、跟踪、抓拍与识别，并对抓拍的人脸记录进行本地存储以便于事后检索。
应用领域：
FaceTarget人脸抓拍服务器可无缝结合当前的高清视频监控平台，广泛用于：
1、可疑人员排查
根据人脸抓拍的海量人脸照片获取特定条件（如重复出现的次数等）的可疑人员，如火车站票贩子、医院黄牛党、海关水客等。
2、公安案件情报分析
基于海量视频中依据人像照片搜索特定嫌疑犯出现的时间和地点。
3）店铺精确客流分析
业务介绍：
FacePass智慧商铺分析系统主要针对商业线下客户群体类别进行数据分析而设计的产品，主要应用在商业地产、大型商超卖场、品牌连锁。
为企业提供高科技手段线下客户群体。
核心功能：
1、对店面的人数分析统计
应用计算机视觉前沿技术，自动排除重复进入的客户，精准判断出到店的客户数量。
弥补了传统客流的这个巨大的短板。
2、男女性别、年龄段分析功能
独有的性别年龄分析，按照日期、时间、节假日、地区、天气、特定活动等进行查询分析。
3、回头客分析统计功能
通过世界顶级的瑞为人脸识别技术，对每个客户进行人脸分析记忆，精确识别出客户的重复进入次数及时间。
4、VIP识别功能
通过人脸识别，自动识别“VIP客户光顾”的历史到店记录以及消费信息，精准营销服务，促进店员互动。
4）FaceTarget人脸布控系统
业务介绍：
FaceTarget人脸布控系统主要应用在重点监管场所的安检通道，如机场、海关、口岸、边检等，采用瑞为自主研发的先进的RecoFace人脸识别核心技术，结合现场高清视频，通过动态的人脸抓拍和比对技术实现对重点布防人员的预防和监控。
应用领域：
FaceTarget人脸布控系统可广泛应用于机场、海关、口岸、边检，针对重点布控的嫌疑人或逃犯等进行实时监控、告警，不但可以节省大量警力同时也大幅提升破案效率，真正实现从“事后控制”向“事前预防”的转变，为建立平安城市提供智能化、高效率的技术手段与保证
5）FaceID人脸识别身份验证系统
业务介绍：
FaceID人脸身份验证系统专门针对1:
1的身份验证场景设计，需要与身份证或其他身份标识（如银行卡、社保卡等）捆绑使用，建立身份标识与人脸照片的对应关系。
在验证时，系统通过这些身份标识调出相应的已注册人脸照片进行人脸比对和识别。
人脸身份验证系统的1:
1人脸比对并非只能和一张人脸照片进行比对，而是可以和同一个人的多张照片（包括身份证照和现场采集照片）进行多次比对，从而进一步提升比对结果的准确性。
应用领域：
1、银行：
ATM机、银行柜台、网上银行等；
2、保险：
生存情况调查、在线身份认证、上门营销等；
3、驾校：
考生身份认证、路考过程监督等；
4、运营商：
SIM卡实名认证、移动支付等；
6）RecoFace人脸识别算法SDK
业务介绍：
RecoFace人脸识别SDK是瑞为自主研发的人脸识别核心算法，包括人脸检测、人脸跟踪、人脸确认与人脸识别四大核心功能，无论是识别准确度还是识别速度均处于全球领先水平，瑞为科技为了让更多的合作伙伴能使用先进的人脸识别技术，特意提供了基于Windows、Linux、Android等系统下的RecoFace人脸识别SDK，可以非常方便地将人脸识别核心算法集成到既有系统中，从而让越来越多的应用系统可以提供世界一流的人脸识别功能。
应用领域：
RecoFace人脸识别SDK可应用在智能电视、手机、PC、笔记本电脑、平板电脑、广告机、车载设备等各种电子产品上，为用户提供基于人脸识别的身份认证、年龄/性别分析等应用。
3.4中科奥森
中科奥森是以研发人脸识别和智能视频技术、产品、和应用解决方案的高技术创新型企业，在北京和无锡设有分公司。
中科奥森与中国科学院合作，进行完全自主知识产权的核心技术研究与应用开发。
2015年被Face++收购。
成为Face++政府安全信息的代言。
产品：
1）公安综合人像识别平台解决方案
业务介绍：
公安综合人像识别解决方案是为提升治安管理、户籍管理，出入境管理等公安业务效率，基于公安现有图像、网络及硬件资源，通过人像数据库建设、人像复原、大规模人脸搜索等技术，而开发建设的综合性人像信息服务平台。
2）人脸识别重点场所防控解决方案
业务介绍：
人脸识别重点场所防控解决方案是针对特定场所安全防范，追逃布控，整合人脸监控、人脸搜索、数据库建设等技术，而搭建的24小时全自动监控与预警平台
3）视频侦查分析研判平台解决方案
业务介绍：
视频侦察分析研判平台面向视频图像侦查干警监控视频查阅，线索提取，嫌疑目标搜索实战业务，解决视频搜索效率和准确性难题。
该平台整合目标提取、视频线索库构建、目标检索、目标轨迹挖掘、影像分析、线索管理等工具，是面向图侦业务的高效整体解决方案。
4）人脸识别出入境身份识别解决方案
业务介绍：
人脸识别出入境身份识别解决方案是为满足出入境管理部门确认过境人员身份的需求，立足于人脸识别技术而研发的综合性人脸识别身份验证系统。
5）电子商务人脸身份验证解决方案
业务介绍：
电子商务人脸身份验证解决方案是为解决电子商务中由于账号密码丢失或被盗而引发的金融、信息安全等问题，基于现有互联网、电子商务平台、各类硬件资源，通过人像数据库建设、人像比对等技术，而开发建设的综合性人脸身份验证解决方案。
6）自助服务人脸身份验证解决方案
业务介绍：
自助服务人脸身份验证解决方案是为减少ATM、社保终端等自助服务中由于诈骗、盗窃等犯罪活动造成的经济损失，确保银行及普通民众的金融财产安全，基于人脸识别技术开发的综合性自助服务人脸身份验证平台。
7）应用案例
人民银行征信中心人脸自助取报告系统，目前此自助信用报告打印机已经在全国10多个城市60多个网点使用。
4刷脸技术测试
4.1测试对象
1）支付宝刷脸登录
2）京东钱包刷脸登录
4.2测试环境
IOS系统，最新版支付宝客户端，最新版京东钱包客户端
4.3测试方法
按客户端软件提示进行面部识别扫描录入。
录入成功后，退出客户重新登录。
多次登录，测试软件面部识别准确率。
4.4测试结果：
支付宝刷脸登活体验证技术，识别率非常高，成功率90%以上
京东钱包刷脸静态验证技术，识别率很低，成功率20%左右
用户体验，支付宝钱包好于京东钱包
三、国外人脸识别
1.微软
windows10自带一个功能叫做WindowsHello，简单来说就是支持生物识别的功能，能兼容诸如：
人脸识别、指纹识别、声纹识别、虹膜识别等身份验证方式。
微软人脸识别技术在线产品how-old.Net
2.Google
人脸识别技术称之为FaceNet系统。
在google的产品里你可以看到太多人脸识别的影子，Android4.0里面的faceunlock，Picassaweb里面的人脸标签，等等。
对于人像检索，涉及到隐私问题暂未公开
3.NEC
NEC在生物识别领域拥有近40年的研究、开发与应用的经验，尤其是在人脸识别技术方面取得了世界领先的地位。
2010年，NEC的人脸识别技术在世界上最权威的NIST精确度评价测试上获得第一名。
NEC的人脸识别软件NeoFace，现在已经被世界各国的出入境管理、公民ID管理等公共安全部门广泛采用，同时也日益成为金融、交通、教育等行业IT解决方案的重要组成部分。
2013年4月起，NeoFace由NECSL引入正式在中国大陆地区开始销售。
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