人脸识别技术的价值和界限怎么划分？

Question

如题所述

Answer 1

人脸识别在近几年迎来井喷式落地应用，人脸识别技术优势明显，相较于指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，优点主要集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好，未来人脸识别有望快速替代指纹识别成为市场大规模应用的主流识别技术，就现阶段而言最贴近民众的领域要属安防领域、商业领域、自助服务领域、金融领域以及娱乐领域等。

一、安防领域
安防与人脸识别有着天然的契合点，因此人脸识别技术最先在安防领域得到广泛应用。例如雪亮工程、智慧交通、治安管理、门禁管理等，人脸识别技术都起到了非常重要的作用。

从技术上来说，现阶段的AI已经基本实现安防监控最主要的三个目标：

1、 识别行人的生理属性。
通过分析行人身体结构，准确识别视频中人物的性别、年龄、姿态等多种生理特征。

2、 识别行人车辆。
基于深度学习的行人检测算法能够在各类遮挡的情况下精确找出行人位臵，并能够进一步分析行人姿态和动作，可应用于交通监控、辅助驾驶、无人驾驶等。可以在行车场景、交通监控场景、卡口场景中检测多种不同角度的车辆，并同时给出车牌号码、汽车品牌、型号、颜色等物理特征。

3、 实现人群分析。
在包括地铁、车站、广场等流动量大高密度的公共场所，估算人群数量和密度，同时检测人群过密、异常聚集、滞留、逆行、混乱等多种异常现象。

而与民众工作生活最为密切的人脸识别技术应用，要数人脸识别考勤、人脸识别闸机以及人脸识别访客机等，被应用于办公楼、社区等多个场合。

视美泰智慧安防解决方案包括了人脸识别闸机以及人脸识别访客管理等，在安全性、便捷性、舒适性和管理控制上都得到了进一步提升。

二、商业领域
无人经济的兴起成为人脸识别技术进军商业领域的重要契机。人脸识别技术是无人经济得以实现的重要支撑。人脸作为最能代表人身份信息的介质，为无人经济创造了数据入口。

利用人脸识别技术可以帮助商家打通会员信息。过去，顾客只有在支付时拿出会员卡营业员才能得知身份，而通过搭载人脸识别技术的智能终端（例如智慧数字标牌等），可以在顾客入店时利用AI系统自动识别其身份，随后通过终端设备提醒服务员；已有VIP会员进入店铺，以可视化的形式提供对方的核心信息与用户画像，以便让服务员提前为特需顾客提供优质的服务。

目前智慧自动售货机也实现了人脸识别支付。以视美泰的人脸识别智慧自动售货机解决方案为例，当会员系统与自动零售系统对接后，用户注册成为会员并进行账户充值，之后在选购商品时就无需再使用手机、现金等，只需刷脸就可以完成3秒支付出货的极致体验。

三、金融领域
在金融领域人脸识别技术同样大放异彩。支付宝的刷脸登录付款大家已经不会陌生了，通过刷脸可以进行账户登录并支付。

多家银行升级了ATM机，其搭载的人脸识别技术全部采用最新的红外双目摄像头活体检测技术，能够完全抵御照片、换脸视频、翻拍、面具攻击，除此之外，还具备静默活体、动作活体、唇语活体等活体检验方式，另外取款除了采用人脸识别功能，用户还需要输入手机号码或身份证号进行身份确认，最后再依靠密钥进行取款。

四、智慧自助终端
随着信息化发展和行业服务效率需求的提升，无人化成为大势所趋，对自助服务终端的需求进入快速增长期，智慧自助终端在银行、电信、教育、医疗、交通、零售等多个行业和领域全面扩张。而人脸识别技术在自助终端上也开始得到应用。

比如身份证明自助办理终端，通过人脸识别技术实时核验办理人员的身份信息，实现完全自助化办理，为群众带来了极大的便利，同时减轻了窗口民警的工作压力，提升了工作效率。带人脸识别功能的核心主板多为视美泰IoT-3288系列人工智能主板，采用的是商汤科技的算法，在精准度上已达99.5%，因此实际服务于民众时能带来更好地使用体验。

五、娱乐领域
人脸识别技术在娱乐领域同样应用广泛：
1、基于智能人脸检测定位技术，可以打造移动端美颜、美妆效果解决方案。

利用人脸识别中的人脸关键点跟踪、手势识别、背景分割等技术，可以在直播场景中实现更多样化的炫酷效果。

视美泰认为人脸识别技术在进一步完善，解决更复杂环境中的光线等问题，还将在智慧城市的建设中起到更大的作用，为人们带来更为智慧化的生活。

Answer 2

在回答这个问题之前，你得先了解一下现状。当前，基于“深度学习”的方法在一些算法竞赛中取得了很高的识别准确率，并迅速在业界投入应用。深度学习并不特指某一个算法，而是Sparse Coding、RBM、深信度网络等技术方法的总称。作为一类基于神经网络的方法，根据认知心理学，其主要思想是模拟人类大脑神经的信号传递。与传统神经网络模型2～3层训练层不同，深度学习的训练层数可达8～9层。
深圳市华科云科技有限公司研发的新一代动态人脸识别管理系统拥有200 万双目摄像头，1.2 米清晰识别，万人库正确识别率大于 99%，系统与公安系统，第三方系统自由对接，配合双目活体算法，识别效果快，准，狠！
因此在2006年该思想被提出之初，海量的训练数据和很高的计算复杂度超出了当时硬件的承受能力。但由于计算机硬件性能的提升，深度学习算法在准确率方面的优势迅速凸显。目前，谷歌、微软、百度等公司都成立了专门的部门对深度学习技术进行研究开发，市场上也涌现出一批基于深度学习的人脸识别团队。目前，基于深度学习的方法已经成为人脸识别技术领域的重要发展趋势和方向。

Answer 3

现在科技越来越发达，人脸识别已经广泛应用于各个领域，手机可以用人脸识别解锁，人脸识别支付，人脸识别完成考勤打卡等等，人脸识别适用的频率越来越高，使用领域也越来越广泛。
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可能在未来一两年，你会在需要人脸识别的地方畅通无阻，你无法了解自己的脸部信息是被自己提交过信息的应用或者产品共享了，还是在某个有摄像头的地方，被动的提交了，信息就如同电话号码，简历信息一样，无隐私可言，不可避免的被大量商业机构获得。
互联网巨头不断推动，越来越多的人脸识别选项出现在消费者面前，尽管知道存在风险，但是仍然有超过六成以上的中国网民愿意尝试人脸识别。
毋庸置疑的是，“互联网+”必将成为以后的发展趋势，作为一种新型的智能安全控制系统，添越智创人脸识别门禁系统不仅赋予每一道门智能、安全、便捷的特性，更推动门禁技术不断更新迭代，产业随智能化建设加速推进，真正的实现“智慧城市”。