【证券之星编者按】阿里巴巴将与国内生物识别领域知名企业海鑫科金共同建设“阿里巴巴人脸比对系统”,在淘宝开户认证过程中引入“人脸比对”系统;腾讯财付通与全国公民身份证号码查询服务中心达成人像比对服务的战略合作,利用其庞大丰富权威的图像样本数据库可以应用于广泛的场景;民生银行将人脸识别引入客户身份认证环节,目前已完成了人脸识别软件平台及客户化一期开发。人脸识别技术的深入应用将“实人认证”真正推向实用化,有利于人脸识别技术的进一步完善和规范。股市有风险，投资需谨慎。文中提及个股仅供参考，不做买卖建议。

<strong>计算机行业周报:各大巨头纷纷加码“人脸识别”技术

不过在实际的生活中，每个人的人脸相对于摄像头而言并不是保持静止不动的，相反则是处于高速的运动状态之中，摄像机采集到的人脸图像会因为人脸的姿态、表情、光线、装饰物等不同而呈现出完全不同的样子，也极有可能会出现采集到的人脸图像不清晰、不完整、关键部位特征不明显的情况，这个时候人脸识别系统也就可能无法做到快速和精准的人脸识别了。

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“人脸识别(FaceRecognition)”是识别出输入人脸图对应身份的算法。

一是非接触性。人脸识别技术不需要和设备直接接触就能获取人脸图像,而其他多数生物识别技术都需要通过个体与设备接触来提取。比如,指纹识别技术对指纹的提取有很高的技术要求,每次手指捺印的方位、着力点不同,获取的指纹会有不同程度的变形。二是无意识性。人脸识别技术不需要专门配合人脸采集设备,个体在无意识的状态下就可获取人脸图像,而其他生物识别技术几乎都需要个体配合才能完成其生物特征的提取。比如,DNA识别技术要求个体配合血液、唾液等的采集,一旦配合不当,标本就会出现切除位点、检材污染等情况,影响结果的准确性。三是实用性强。人脸识别系统主要是对发际、眉弓、眉形、眼形、鼻形、嘴形等进行识别计算结果,以检材人脸截图或照片,识别出样本(人脸库)的相似度,按百分比由高向低排序,并可以实现多个人脸的分拣、判断及识别。同样非接触性的声纹识别技术受环境干扰较大,在多个环境中呈现变异性特点,实用效果不强。四是性价比高。横向比较采集成本、比对的效率和生命特征的唯一性,人脸识别系统性价比较高。虽然虹膜识别技术具有高精准和唯一性,但是采集成本高、识别效率低,不适合大范围的推广应用。

1． 全球人脸识别市场

（2）解决方案

研究机构：长城证券 分析师：周伟佳,刘深 撰写日期：2015-02-03

（5）影响因素与优化方案

一、人脸识别技术发展

自此之后，研究者们不断改进网络结构，同时扩大训练样本规模，将LFW上的识别精度推到99.5%以上。如表1所示，给出了人脸识别发展过程中一些经典的方法及其在LFW上的精度，一个基本的趋势是：训练数据规模越来越大，识别精度越来越高。

二、人脸识别十大关键技术

1、人脸检测(FaceDetection)

2、人脸配准(FaceAlignment)

3、人脸属性识别(FaceAttribute)

4、人脸提特征(FaceFeatureExtraction)

5、人脸比对(FaceCompare)

6、人脸验证(FaceVerification)

7、人脸识别(FaceRecognition)

8、人脸检索(FaceRetrieval)

9、人脸聚类(FaceCluster)

10、人脸活体(FaceLiveness)

(1)用偷拍的照片假冒真实人；

(2)在公开场合录的视频或网上公开的视频片段；

(3)用计算机辅助软件设计的三维模型欺骗；

(4)用蜡或塑料等材质构造的三维雕像欺骗。

三、人脸识别算法原理

1、基于几何特征的方法

2、局部特征分析方法

3、特征脸方法(Eigenface或PCA)

4、基于弹性模型的方法

5、神经网络方法(Neural Networks)

6、其他方法

(1)隐马尔可夫模型方法(Hidden Markov Model)

(2)Gabor 小波变换+图形匹配

(3)人脸等密度线分析匹配方法

四、人脸识别技术难点

1、光照问题

2、表情姿态问题

3、遮挡问题

4、年龄变化

5、人脸相似性

6、图像质量strong>

五、人脸识别技术应用

1、智慧金融

2、智慧商业

3、智慧公安

4、智慧社保

5、智慧安检

6、智慧城市

随着人类社会的不断发展，未来城市将承载越来越多的人口，为实现城市可持续发展，建设智慧城市已成为当今世界城市发展不可逆转的历史潮流。而在智慧城市的建设过程中，需注重对信息的结构化存储、分析挖掘，人脸的结构化云识别储存是构建整个智慧城市基础数据之一，是智慧城市云储存体系中的不可或缺的一部分。

7、智慧监狱

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