人脸识别识别技术全面升级或将用于高考

2015-06-04 16:27:00

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识别技术准确率的提升以及用户习惯的培养，让人脸识别有望从安防军事领域不断延伸，全面打开线上商业化应用，也有助于线下生物识别格局的改变。

继由清华大学与梓昆科技联合研发的我国首台具有人脸识别支付功能的金融安全设备ATM机正式发布，人脸识别系统与声纹识别技术在不久的将来亦将应用于高校测试考生身份识别，人脸识别技术应用市场将迎来爆发。

人脸识别技术全面升级

据悉，由外研社开发研制的“FiF测试系统”是国内首款支持高校大规模外语在线测试全流程信息化管理及听、说、读、写、译全题型智能化评阅的新一代数字产品，不久将来还将融入人脸别技术，用于高校测试考生身份识别。

是什么力量使人脸识别在短短两三年的时间里，就实现了如此迅猛的腾飞呢？抛开技术因素，国家政策的支持可以说是人脸识别崛起的重要因素之一。随着近些年来，平安城市等技术的大力推广，我国安防市场的需求也随之迅速升温，人脸识别已经开始被列为使用过程中的强制标准。这种情况的出现，对于人脸识别的推广无疑是一种非常有力的推动。

而随着技术的日渐成熟、应用场景的日益丰富以及政策支持逐步明确，人脸识别行业将进入大规模商业化阶段，成为市场的下一个角逐热点。人脸识别产品当前已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、零售、电商、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

2015年以来，腾讯、阿里、民生银行等多个巨头纷纷加码人脸识别产业。继马云在德国汉诺威电脑展上亲自展示支付宝的人脸识别技术“SmiletoPay”，完成“刷脸”支付后，阿里巴巴将与国内生物识别领域知名企业海鑫科金旗下的海鑫智圣合作共同建设“阿里巴巴人脸比对系统”，利用海鑫智圣人脸识别核心算法在淘宝开户认证过程中引入“人脸比对”及“真人检测”。而一直坚持创新为先的民生银行率先将人脸识别引入客户身份认证环节，目前已经在移动智能柜员系统、移动运营、客户化运营和柜台业务XBank业务系统中采用人脸识别。

市场人士指出，国内巨头纷纷加码人脸识别技术，这可能直接助推产业的爆发性增长，人脸识别产业即将迎来大规模商业化。

人脸识别概念股有望迎来爆发

识别技术准确率的提升以及用户习惯的培养，让人脸识别有望从安防军事领域不断延伸，全面打开线上商业化应用，也有助于线下生物识别格局的改变。

首先，随着用户习惯深入以及对人脸识别的技术认可，未来刷脸登录、刷脸交友等新型线上应用将迎爆发，线上第三方认证服务平台将极大受益于线上多方需求的拓展；其次，随着人脸识别技术的革新，智慧银行VTM、新型安防系统以及后端海量视频数据检索等项目将大量上线，人脸识别效果的提升将打开前期受效果制约的应用场景；最后，互联网++是IT界当前风口，那么人工智能以及人机交互将是IT界的下个风口，布局人脸识别就是布局人工智能以及人机交互的未来。

根据相关数据显示，全球市场对生物识别产品的需求在2010年已经达到百亿美元。近几年，生物识别设备的综合性年增长率也达到25%左右。国际生物识别集团的报告《生物识别市场与产业报告2009-2014》显示，在各种生物特征识别技术中，指纹识别系统所占份额最大，为66.7%；除此之外，人脸识别占到11.4%，虹膜识别、语音识别、静脉识别和掌形识别各占8.0%、3.0%、2.4%和1.8%。以上数据显示，人脸识别有较大发展潜力。

安兴证券认为，人脸识别产业即将迎来大规模商业化，建议布局技术龙头。作为互联网+金融的基础设施，人脸识别产业将充分受益于“线上身份认证”产业的爆发；同时智能安防、后端监控自动检索等前期受制于识别效果的应用空间也将被打开。看好在布局人脸识别公司的当前盈利空间，更看好其在人工智能领域的先入优势与技术积淀。投资者可关注：佳都科技、科大讯飞、川大智胜、汉王科技等。

技术开发尚有阻碍因素

与其他类型的生物识别比较，人脸识别具有无须被采集对象配合、无须采集对象和设备直接接触、可以在同一场景中对多个人脸进行分拣、判断及识别等优点。这些特点使得人脸识别系统工作效率高、准确度高，且效果较好。然而，既便如此，我们也无法忽视人脸识别技术在研发和应用中的阻碍因素。

众所周知，所有人的脸部结构都是相似的，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体却是不利的。另一方面，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件、人脸的很多遮盖物、年龄等多方面因素的影响。加上整容技术的进步，人们对脸部可以作出更多的改变，这就又给人脸识别技术出了一道难题。

还有，随着人脸识别技术在市场上的应用越来越广泛，国际上出现了很多反对的声音，谴责人脸识别系统随意收集脸部信息侵犯了个人隐私。

另外，人脸识别技术已得到广泛的认同，但其应用门槛仍然较高：技术门槛高，经济门槛高，这也影响其推广应用。