谷华科技 人脸识别系统的供应商 人脸识别系统

为了后续更识人眼位置，我们需要提前使用脸部分类器检测出疑似人脸的位置，再用人眼分类器检测出粗略的眼睛位置，并将眼部及其周围部分截取下来，剩余部分不作处理.

目前的检测脸部的方法主要分为两个类：基于基础知识和基于统计的检测.前者通过提取眼睛、嘴巴、鼻子等各特征信息，结合与人脸之间相对位置检测.后者则将人脸看做一个二维像素矩阵，通过大量的人脸部图像构造样本空间，终根据相似度来判断是否有人脸存在.

这两种检测框架又分别发展了许多方法，本项目使用的是基于统计检测方法中的神经网络算法.由于这种方法需要大量的训练才能够使用，而训练分类器需要大量的计算以及时间，除此之外，人脸识别系统，我们项目中样本比较少所导致的训练不会造成脸部识别错误.因此选择已经训练好的分类器模板，直接运用到视频帧中来获得所需的人脸区域.OpenCV开源的第三方跨平台计算机视觉库中提供的人脸识别分类器，刚好满足项目需求，所以我们在该步骤中，选择调用其中的Haar分类器完成.

不用掏出钱包掏范文，不用拿出范文，武汉的人脸识别系统，只是在超市里望一眼摄像头，就为一罐饮料付了费，这种场景如今不再只存在于科幻剧，而是已经真实地出现在人们的实际生活中.实际上，以上场景是通过人脸识别技术与支付技术相结合而实现的.要做到不用范文、不支付，一般需要完成几个步骤：一是将资金账户信息绑定支付平台；二是将支付平台绑定人脸识别业务；三是提交近期照片和完成审核.

当顾客面对摄像头时，系统会根据摄像头到的人脸与数据库中已被提交的照片信息进行比对.如吻合，支付平台将自动连接顾客资金账户.当顾客与超市工作人员确认支付金额后，即可进行支付.如某顾客在该超市有过多次消费经历，人脸识别系统哪里找，系统还会自动缓存交易信息，NEC的人脸识别技术可以自动识别摄像头前的影像是照片还是真人，因此在保障支付安全的同时，实现流程更短、耗时更少的快捷支付.同样，人脸识别也已经成为现场或远程银行为重要的环节，通过摄像头采集脸部的关键点，能大幅提升识别和验证的准确率.人脸识别在国外也被广泛用于ATM机取款，能够实现非本人取款时，即便是范文正确，也不能完成取款.人脸识别也能帮助因健康原因不能活动的或老人实现远程操作，让他们在家中就能、取款或*其他金融类业务.

由此可见，人脸识别支付的优势在于验证可靠、防伪严格、资金安全、零范文化.NEC在推出此技术时，受到了商业领域的广泛关注.比如，NEC无线人脸识别产品captran可集成WiFi/3G模块，结合NeoFace人脸识别算法，可以在前端进行快速的人脸识别，并可以与后台大库进行联动比对.NeoFaceLITE产品为手机版人脸识别产品，可基于平板电脑或者手机为载体，安装人脸识别产品进行人脸识别比对.特别值得一提的是，其每张照片的建模大小仅为0.5KB.这些产品和新技术的推出，让NEC在人脸识别支付市场更具优势.

深度学习框架国内外竞争已是红海事实上，如果我们看Github上不同深度学习框架受欢迎的程度，可以看到的是谷歌的TensorFlow相对优势非常明显。此外，从2017年开始，脸书的pytorch也增长较快，在学术界大受欢迎。但是总体来说，很多大型互联网公司推出了自己的开源深度学习框架，但是还是没有在市场上站住——说

明先发优势是非常明显的。这也符合逻辑，深度学习框架还是具有规模优势，用的人多了，人脸识别系统的供应商，边际成本就低，很容易形成一家通吃的局面。这就跟移动操作系统一样，安卓之前也有不少其他的系统，但是大家发现越来越少，直至剩下安卓和iOS的PK。从国家安全的角度来考虑，不管是Tensorflow也好还是pytorch也罢，都不太可能成为中国的AI产业通用的深度学习框架。也正是看到了这个机会，国内的互联网公司也纷纷都在做自己的开源框架产品。所以从道理上来说，旷视推出开源框架天元，也是有抢占山头的意思。不过现在这个山头也非常拥挤。从商业上来看，旷视跟巨头比体量不足，起步较晚，能不能赶得上盛宴很难讲。开

源深度学习框架对于旷世来说价值几何开源深度学习框架的AI企业，其目的，无非是提供一个基础设施，在这个上面培育一整个AI产业生态出来。如此，作为基础设施的提供方，才能够实现其商业价值。开发的成本不低，如果后面产业没有培育起来，投入产出必然不匹配，亏损就极有可能发生了。这也是为什么我们看到，大部分深度学习框架是一个打磨的过程。广大不断使用，不断更新，围绕具体的需求不断升级，同时逐步围绕框架建立起上下游的生态，这样形成的深度学习框架才会有长期的竞争力。国内做深度学习框架的企业很多，在这片红海里面要脱颖而出，依靠的是综合竞争力——不能有任何的短板。