看臉時(shí)代！刷臉識(shí)別跨入消費(fèi)領(lǐng)域

人臉識(shí)別隨著iPhone X的到來(lái)而崛起，以往科技大片中顯示的場(chǎng)景已經(jīng)悄然走進(jìn)我們普通人的生活中。此前小米Note3、Vivo V7+也推出具備人臉識(shí)別功能的智能手機(jī)。人臉識(shí)別已經(jīng)大跨步邁入消費(fèi)領(lǐng)域。

手機(jī)設(shè)備以外的眾多領(lǐng)域也同樣在發(fā)生重大變革。武漢火車(chē)站宣布全面刷臉進(jìn)站;百度宣布與首都國(guó)際機(jī)場(chǎng)簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議打造刷臉登機(jī)的智慧機(jī)場(chǎng);支付寶宣布商用刷臉支付;杭州大量賓館免身份證，刷臉即可入住;京東蘇寧開(kāi)啟刷臉支付;農(nóng)業(yè)銀行總行在自動(dòng)取款機(jī)試點(diǎn)“刷臉取款”，目前已下發(fā)通知要求全國(guó)推廣刷臉取款，將為全國(guó)24064家分支機(jī)構(gòu)、30089臺(tái)柜員機(jī)、10萬(wàn)個(gè)ATM機(jī)安裝人臉識(shí)別系統(tǒng);招商銀行也已于近期在全國(guó)重點(diǎn)城市的ATM取款機(jī)系統(tǒng)上線了“刷臉取款”選項(xiàng)，用戶(hù)可不帶銀行卡、身份證，不用輸入銀行賬戶(hù)，靠“刷臉”就能取款。由此可見(jiàn)，人臉識(shí)別技術(shù)加速滲透進(jìn)入安防、銀行、支付等眾多領(lǐng)域，并且已經(jīng)從政府級(jí)別應(yīng)用、商業(yè)級(jí)別應(yīng)用開(kāi)始進(jìn)入到消費(fèi)級(jí)別的爆發(fā)時(shí)期，驗(yàn)證了人臉識(shí)別技術(shù)巨大的市場(chǎng)需求與廣闊的應(yīng)用前景。

據(jù)Yole數(shù)據(jù)顯示，全球人臉識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2017年的40.5億美元增長(zhǎng)至2022年的77.6億美元，這期間的復(fù)合年增長(zhǎng)率可達(dá)13.9%。推動(dòng)市場(chǎng)增長(zhǎng)的主要因素包括：iPhone X帶動(dòng)更多智能手機(jī)集成3D人臉識(shí)別，公共場(chǎng)所日益增長(zhǎng)的監(jiān)控需求，以及政府部門(mén)等各個(gè)產(chǎn)業(yè)對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用增長(zhǎng)。

人臉識(shí)別技術(shù)的優(yōu)勢(shì)

人臉識(shí)別的工程應(yīng)用始于20世紀(jì)60年代，經(jīng)過(guò)50多年的發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)取得了重大突破，很多經(jīng)典算法和人臉庫(kù)相繼出現(xiàn)。目前人臉識(shí)別系統(tǒng)最高的正確率可以達(dá)到99.5%，而人眼在同等條件下識(shí)別的正確率僅為97.52%，人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率已經(jīng)做到了比肉眼更精準(zhǔn)。

人臉識(shí)別大致分為兩種應(yīng)用模式四步流程。兩種模式包括1:1比對(duì)和1: N識(shí)別，1:1是比對(duì)兩個(gè)人臉的相似度，只需要確定是否授權(quán)人;1:N是識(shí)別對(duì)象是否在人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中。四部流程依次是人臉檢測(cè)、活體檢測(cè)、人臉特征提取和人臉匹配識(shí)別。

與其他生物特征識(shí)別技術(shù)相比，人臉識(shí)別技術(shù)在實(shí)用性方面具有獨(dú)到的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，主要體現(xiàn)在以下方面:

1、非接觸:人臉圖像的采集不同于指紋、掌紋需要接觸指掌紋專(zhuān)用采集設(shè)備，指掌紋的采集除了對(duì)設(shè)備有一定的磨損外，也不衛(wèi)生，容易引起被采集者的反感，而人臉圖像采集的設(shè)備是攝像頭，無(wú)須接觸。

2、非侵?jǐn)_:人臉照片的采集可使用攝像頭自動(dòng)拍照，無(wú)須工作人員干預(yù)，也無(wú) 須被采集者配合，只需以正常狀態(tài)經(jīng)過(guò)攝像頭前即可。

3、友好:人臉是一個(gè)人出生之后暴露在外的生物特征，因此它的隱私性并不像指掌紋、虹膜那樣強(qiáng)，因此人臉的采集并不像指掌紋采集那樣難以讓人接受。

4、直觀:我們判斷一個(gè)人是誰(shuí)，通過(guò)看這個(gè)人的臉就是最直觀的方式，不像指掌紋、虹膜等需要相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜也趴梢耘袆e。

5、快速:從攝像頭監(jiān)控區(qū)域進(jìn)行人臉的采集是非常快速的，因?yàn)樗姆歉深A(yù)性和非接觸性，讓人臉采集的時(shí)間大大縮短。

6、簡(jiǎn)便:人臉采集前端設(shè)備——攝像頭隨處可見(jiàn)，它不是專(zhuān)用設(shè)備，因此簡(jiǎn)單易操作。

7、可擴(kuò)展性好:它的采集端完全可以采用現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)的攝像設(shè)備，后端應(yīng)用的擴(kuò)展性決定了人臉識(shí)別可以應(yīng)用在出入控制、黑名單監(jiān)控、人臉照片搜索等多領(lǐng)域。

深度學(xué)習(xí)和3D視覺(jué)助推人臉識(shí)別發(fā)展

長(zhǎng)久以來(lái)，技術(shù)創(chuàng)新不足、應(yīng)用推廣有限、價(jià)格成本高企是制約人臉識(shí)別發(fā)展的三大因素。研究人臉識(shí)別算法優(yōu)化、輕量化的團(tuán)隊(duì)較少，算法的優(yōu)化尚未完成，在功耗小的情況下保持一定的速度和精度是人臉識(shí)別應(yīng)用發(fā)展的難點(diǎn)。因此最近幾年人臉識(shí)別雖然被廣泛應(yīng)用到出入境通關(guān)、機(jī)場(chǎng)安檢等政府部門(mén)中，但一直沒(méi)能真正進(jìn)入到更廣泛的商業(yè)化應(yīng)用領(lǐng)域中。

第一，在技術(shù)層面上，人臉識(shí)別的精準(zhǔn)度和核心算法的原始創(chuàng)新不足、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn) 制定還不完善，快速準(zhǔn)確完成人臉識(shí)別需要解決很多技術(shù)上的難點(diǎn):

自身生理變化。在人臉比對(duì)的過(guò)程中，如果自身與數(shù)據(jù)庫(kù)里面存儲(chǔ)的人臉發(fā)生了較大的生理變化，例如經(jīng)歷剃須、換發(fā)型、戴眼鏡遮擋等變化。即使外貌并沒(méi)有發(fā)生太多變化，人通過(guò)臉部的變化產(chǎn)生很多表情，都有可能會(huì)引起 比對(duì)失敗。

外部環(huán)境影響。人臉受到很多外部因素的影響:在不同的角度進(jìn)行拍攝，人臉的視覺(jué)圖像相差很大;容易受到光照條件影響，比如白天和黑夜、室內(nèi)和室外的光照存在較大差異。

除了這兩種情況，還有人為的整容行為、雙胞胎等極端情況存在。如何規(guī)避這些外因?qū)τ谌四樧R(shí)別速度和識(shí)別效果的影響，一直都是科研的重點(diǎn)研究方向。

人臉識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)

第二，應(yīng)用方面上，人臉識(shí)別基本局限在公安部門(mén)出入境管理等政府部門(mén)中，未能滲透到大規(guī)模商業(yè)級(jí)別應(yīng)用和個(gè)人消費(fèi)級(jí)別當(dāng)中。在應(yīng)用層面上，盡管在實(shí)驗(yàn)室等科研條件下，許多人臉識(shí)別技術(shù)的精準(zhǔn)度已經(jīng)達(dá)到99%、甚至99.5%以上的水平，但是這些技術(shù)和方案很難落地到實(shí)際應(yīng)用層面上。人臉識(shí)別技術(shù)落地的過(guò)程中，需要考慮到不同的場(chǎng)景運(yùn)用。在實(shí)際落地過(guò)程中，指紋識(shí)別等其他生物識(shí)別由于技術(shù)成熟，不易受到外界因素影響，早已經(jīng)運(yùn)用到考勤認(rèn)證、智能手機(jī)賬號(hào)登錄中，可替代物的成熟發(fā)展也制約了人臉識(shí)別產(chǎn)業(yè)化的進(jìn)程。

第三，價(jià)格方面，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)不足和技術(shù)不成熟導(dǎo)致價(jià)格處于高位。由于技術(shù)不成熟，人臉識(shí)別技術(shù)并未應(yīng)用到商業(yè)場(chǎng)景和消費(fèi)級(jí)領(lǐng)域，大部分被運(yùn)用到政府和公安部門(mén)，且采用系統(tǒng)集成的方式交付，一套系統(tǒng)的成本和價(jià)格非常高昂。

但近幾年來(lái)，這一情形開(kāi)始轉(zhuǎn)向，三大問(wèn)題正在逐漸得到解決。

技術(shù)方面，深度學(xué)習(xí)算法的成熟，使得人臉的準(zhǔn)確率得到大幅提升。以深度學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步，為人臉識(shí)別提供了強(qiáng)大的計(jì)算和分析工具。反過(guò)來(lái)，巨量的生物特征數(shù)據(jù)也為機(jī)器訓(xùn)練提供了豐富的素材，“大數(shù)據(jù)成為人工智能的燃料”。人臉識(shí)別方面，F(xiàn)ace++團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了世界上最高的人臉識(shí)別正確率，曾在人臉檢測(cè)FDDB評(píng)測(cè)、人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位300-W評(píng)測(cè)和人臉識(shí)別LFW評(píng)測(cè)上，接連拿下了三項(xiàng)世界第一。

應(yīng)用方面，目前，生物識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景已經(jīng)極大地拓寬。銀行在客戶(hù)身份核驗(yàn)場(chǎng)景下應(yīng)用生物識(shí)別，覆蓋了弱實(shí)名電子賬戶(hù)開(kāi)戶(hù)、結(jié)算賬戶(hù)開(kāi)戶(hù)和存取款等不同風(fēng)險(xiǎn)層級(jí)的場(chǎng)景。第三方支付和手機(jī)銀行等移動(dòng)支付應(yīng)用開(kāi)始使用生物識(shí)別方案。公安部門(mén)在視頻監(jiān)控和多類(lèi)場(chǎng)所的人員進(jìn)出管理中大力引入人臉識(shí)別技術(shù)。在政策推動(dòng)下，人臉識(shí)別也已入駐社保、教育、醫(yī)療系統(tǒng)。近幾年，國(guó)內(nèi)智能手機(jī)消費(fèi)劇增，手機(jī)用戶(hù)的移動(dòng)支付習(xí)慣逐漸養(yǎng)成，智能家居漸受青睞，三方面?zhèn)€人消費(fèi)需求的增長(zhǎng)推動(dòng)手機(jī)端的消費(fèi)級(jí)人臉識(shí)別開(kāi)始爆發(fā)。

價(jià)格方面，人臉識(shí)別設(shè)備近兩年不斷下降。近年來(lái)，技術(shù)的進(jìn)步和算法的改善讓人臉識(shí)別技術(shù)邁上一個(gè)新的臺(tái)階，在國(guó)家政府推動(dòng)和政策支持下，我國(guó)人臉識(shí)別技術(shù)和應(yīng)用都取得了非常大的進(jìn)步。

目前3D感應(yīng)有3種主流方案：結(jié)構(gòu)光，飛行時(shí)間(TOF)以及雙目測(cè)距：

結(jié)構(gòu)光(Structured Light)：結(jié)構(gòu)光投射特定的光信息到物體表面后，由攝像 頭采集，這些光斑打在物體上后，因?yàn)榕c攝像頭距離不同，被攝像頭捕捉到的位臵也不盡相同。根據(jù)物體造成的光信號(hào)的變化來(lái)計(jì)算物體的位臵 和深度等信息，進(jìn)而復(fù)原整個(gè)三維空間。蘋(píng)果iPhone X人臉識(shí)別技術(shù)即是采用了3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)。

飛行時(shí)間TOF(Time Of Flight)：通過(guò)專(zhuān)有傳感器，捕捉近紅外光從發(fā)射到接。

收的飛行時(shí)間，判斷物體距離。TOF的硬件實(shí)現(xiàn)方式和結(jié)構(gòu)光類(lèi)似，區(qū)別只是在于算法上，結(jié)構(gòu)光采用編碼過(guò)的光信息進(jìn)行投射，而TOF直接計(jì)算光往返各像素點(diǎn)的相位差。此技術(shù)被微軟用在了第二代的Kinct上。

雙目測(cè)距(Stereo System)：原理類(lèi)似人的雙眼，在自然光下通過(guò)兩個(gè)攝像頭抓取圖像，通過(guò)三角形原理來(lái)計(jì)算并獲得深度信息，目前的雙攝像頭就是雙目測(cè)距的典型應(yīng)用。在移動(dòng)設(shè)備上的應(yīng)用較少，多用在戶(hù)外機(jī)器人。

由于雙目測(cè)距技術(shù)受限條件較多，不能在黑夜中使用，所以商用的3D深度視覺(jué)包括飛行時(shí)間和結(jié)構(gòu)光兩種技術(shù)。

受益于三大技術(shù)難點(diǎn)的逐步解決，國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別產(chǎn)業(yè)正迎來(lái)前所未有的發(fā)展機(jī)會(huì)，其應(yīng)用范圍和市場(chǎng)規(guī)模有望實(shí)現(xiàn)快速擴(kuò)張。近紅外人臉識(shí)別與可見(jiàn)光技術(shù)的結(jié)合、3D結(jié)構(gòu)光、深度攝像頭的發(fā)展都給人臉識(shí)別技術(shù)帶來(lái)了技術(shù)革新。深度學(xué)習(xí)算法的突破則大大促進(jìn)了人工智能和人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，提高了識(shí)別的效率和精確度。

消費(fèi)級(jí)應(yīng)用即將爆發(fā)，人臉識(shí)別場(chǎng)景日趨多元

刷臉時(shí)代來(lái)臨，人臉識(shí)別市場(chǎng)廣闊，盈利模式多變，消費(fèi)級(jí)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)化將爆發(fā)。

互聯(lián)網(wǎng)+：人臉識(shí)別技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。商湯科技通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，在新浪微博“面孔專(zhuān)輯”功能實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)并且分類(lèi);曠視為美圖旗下的美圖秀秀App、美顏相機(jī)、美顏手機(jī)等一系列軟硬件產(chǎn)品提供了人臉識(shí)別技術(shù)支持。其中美圖秀秀和美顏相機(jī)App通過(guò)曠視(Face++)的人臉檢測(cè)和關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)，可以在圖像中精準(zhǔn)定位人臉和五官位置，從而進(jìn)行人像美白、五官美化等處理，快速完成精準(zhǔn)修容。

新零售&支付：人臉識(shí)別技術(shù)也被應(yīng)用在新零售領(lǐng)域，推動(dòng)著無(wú)人零售的發(fā)展與實(shí)現(xiàn)。2017年9月KFC與螞蟻金服合作在其第一家升級(jí)店K PRO采用人臉識(shí)別系統(tǒng)等技術(shù)，消費(fèi)者微笑就可通過(guò)人臉識(shí)別系統(tǒng)完成支付。店內(nèi)沒(méi)有設(shè)臵點(diǎn)餐臺(tái)和收銀員，消費(fèi)者到店點(diǎn)餐不僅可以通過(guò)設(shè)臵在門(mén)口的自助點(diǎn)餐機(jī)點(diǎn)餐，也能通過(guò)手機(jī)掃描餐桌上的二維碼自助點(diǎn)餐、支付。在未來(lái)，人臉識(shí)別技術(shù)還可用于客流統(tǒng)計(jì)、消費(fèi)者心理和行為分析。通過(guò)客流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，分析不同區(qū)域、通道的客流和顧客滯留時(shí)間，與銷(xiāo)售業(yè)績(jī)報(bào)表結(jié)合，可以分析顧客購(gòu)買(mǎi)行為，顧客性別年齡組成。

智能手機(jī)：人臉檢測(cè)和分類(lèi)技術(shù)早已經(jīng)被運(yùn)用到智能手機(jī)應(yīng)用中，例如OPPO、小米等手機(jī)中，應(yīng)用了商湯的人臉聚類(lèi)功能，云端存儲(chǔ)照片將被自動(dòng)分類(lèi)，避免了手動(dòng)分類(lèi) 照片的繁瑣操作，優(yōu)化了用戶(hù)體驗(yàn)。

2017年蘋(píng)果、小米、Vivo等智能手機(jī)廠商不約而同地在新上線的新機(jī)型中搭配人 臉解鎖功能。除了可以應(yīng)用到解鎖功能，蘋(píng)果FaceID人臉識(shí)別還可以取代以往TouchID指紋識(shí)別的功能，包括身份驗(yàn)證、支付等。在安全性方面，根據(jù)蘋(píng)果官方消息，被相同指紋破解Touch ID的概率是五萬(wàn)分之一，而遭遇相同的面部能破解Face ID的概率則是一百萬(wàn)分之一，安全性提升20倍。眾多手機(jī)廠商在人臉識(shí)別的布局，有望引爆人臉識(shí)別消費(fèi)級(jí)領(lǐng)域的爆發(fā)。

總而言之，除了政府、安防、公安、金融之外，互聯(lián)網(wǎng) 、消費(fèi)電子、汽車(chē)電子、 零售、醫(yī)療、教育等諸多領(lǐng)域都 在逐步引入人臉識(shí)別，人臉識(shí)別正在逐步滲透進(jìn)消費(fèi)級(jí)領(lǐng)域方方面面。

人臉識(shí)別群雄逐鹿，巨頭和創(chuàng)業(yè)公司誰(shuí)能問(wèn)鼎?

目前從事人臉識(shí)別技術(shù)的公司包含三類(lèi)：工業(yè)巨頭、互聯(lián)網(wǎng)巨頭和創(chuàng)業(yè)公司，都已相繼開(kāi)始布局。Google、Facebook、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在人臉識(shí)別產(chǎn)業(yè)鏈不同領(lǐng)域布局，傳統(tǒng)垂直領(lǐng)域廠商如蘋(píng)果、?？?、大華、華為都在研發(fā)技術(shù)鞏固自身原有業(yè)務(wù)。巨頭發(fā)展的方式為外延和內(nèi)生并行，例如Facebook收購(gòu)Face.com，蘋(píng)果收購(gòu)PrimeSense。同時(shí)也可以看到有曠視、商湯、依圖、云從等創(chuàng)業(yè)公司已經(jīng)發(fā)展壯大成獨(dú)角獸。

從終端廠商來(lái)看，蘋(píng)果、三星、華為、Facebook、谷歌的多項(xiàng)專(zhuān)利顯示，各大終端巨頭都在紛紛布局人臉識(shí)別技術(shù)。各家科技巨頭主要是采用自研為主，并購(gòu)為輔的發(fā)展戰(zhàn)略。外延并購(gòu)的例如蘋(píng)果、Facebook等。蘋(píng)果在人臉識(shí)別的應(yīng)用專(zhuān)注于手機(jī)端，先后收購(gòu)PolarRose，PrimeSense，Perceptio，F(xiàn)aceshift，Emotient，Turi等人臉識(shí)別相關(guān)技術(shù)公司;Facebook 2012年收購(gòu)了以色列臉部識(shí)別公司Face.com。以下表格總結(jié)了國(guó)外巨頭公司 近幾年在人臉識(shí)別領(lǐng)域及其上下游發(fā)生的外延并購(gòu)。

近幾年在人臉識(shí)別領(lǐng)域及其上下游發(fā)生的外延并購(gòu)

自研技術(shù)方面，谷歌在2012年獲得人臉識(shí)別解鎖手機(jī)的專(zhuān)利;蘋(píng)果獲得相應(yīng)專(zhuān)利的時(shí)間為2015年。在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，BAT也在人工智能領(lǐng)域奮力競(jìng)爭(zhēng)。資本方面，把深度學(xué)習(xí)算法運(yùn)用到人臉識(shí)別上目前走在最前列的是百度等互聯(lián)網(wǎng)公司。同時(shí)，很多創(chuàng)業(yè)型企業(yè)技術(shù)也不弱，比如商湯科技(Sense Time)、曠視科技、依圖科技、云從科技四家獨(dú)角獸公司。這些公司無(wú)論是從技術(shù)上還是從應(yīng)用能力上都 相對(duì)成熟，獲得了資本市場(chǎng)的高度重視。下面對(duì)比四家人臉識(shí)別獨(dú)角獸公司的技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景。

四家獨(dú)角獸公司核心客戶(hù)

人臉識(shí)別在眾多領(lǐng)域遍地開(kāi)花已經(jīng)是大勢(shì)所趨，四家獨(dú)角獸公司在應(yīng)用方面的布局也有所側(cè)重，他們各自憑借先進(jìn)的技術(shù)，在各自擅長(zhǎng)的領(lǐng)域進(jìn)行深度布局，積累了豐富的客戶(hù)資源。商湯科技側(cè)重在金融、安防、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和手機(jī)領(lǐng)域;依圖科技側(cè)重在金融、安防、醫(yī)療和交通領(lǐng)域;曠視科技側(cè)重在金融、安防、零售、出行等領(lǐng)域;云從科技側(cè)重在金融、安防、酒店，以及其他創(chuàng)新領(lǐng)域。

盈利模式從傳統(tǒng)的硬件銷(xiāo)售、軟件按量或按時(shí)收費(fèi) (SaaS模式/PaaS模式)、軟件技術(shù)支持、軟硬件一體化解決方案再到未來(lái)可能會(huì) 實(shí)現(xiàn)的大數(shù)據(jù)變現(xiàn)，變現(xiàn)模式多樣。當(dāng)一個(gè)企業(yè)能夠在某個(gè)場(chǎng)景中沉淀大量?jī)?yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)，并且有足夠的能力挖掘這些數(shù)據(jù)的價(jià)值，就擁有了數(shù)據(jù)變現(xiàn)的能力。Google搜索引擎就是其中的例子。圖像和視頻比文字的數(shù)據(jù)量更為龐大，未來(lái)?yè)碛袛?shù)據(jù)源的公司在數(shù)據(jù)變現(xiàn)方面會(huì)有良好的商業(yè)前景。人工智能數(shù)據(jù)源也將會(huì)是爭(zhēng)奪熱點(diǎn)。