为什么被折叠？
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人脸识别，有核心算法的几家，商汤，云从，依图，旷视，云天励飞等，基本上算法上很难拉开差距，都在95%以上，100%以下，顺便提及因为人脸识别以特征值来进行计算比对，达不到100%，库小了，撞脸概率低，比对正确性就上去，库大了，那么基本上就离谱了。应用广阔，公安，金融，娱乐，互联网身份验证，智慧楼宇等等，一起竞争，将这个市场培育成熟，人脸识别重要性体已经被认知，BAT都在人脸有大手笔投入。
语音识别，应用也极其广阔，目前在智能家居市场，苹果、亚马逊、google等全球巨头为了占领智能家居入口，都开发并且力推智能音箱，经过长时间摸索，国内一些厂商以前错以为智能家居交互是以手机为中心，现在都认可了语音才是交互的核心，而音箱是载体。交互方式以语音为主，人机协作市场又是极其巨大的，单单这个就可以想象了。
人脸偏重于实际场景应用，算法不是拉开各大厂商的差距。
语音偏重于算法， 对语义的理解很考验算法，有巨大优化空间，因此需要海量数据来训练，这个科发讯飞已然具备的巨大的先行优势。
这必须要匿名，看不看得懂就不知道了。
在G行业的应用中
获得所有数据的只有一家公司：Y1
而目前所有的“大”一些的宣传稿，见过的无不是出自这个系统
G省省厅采用了一种PK的方式同时在一个系统中集成了几个公司的算法，使用的数据是一样的。这有效的控制了变量。
就这几个月的使用结果来说
个人认为S公司和Y1公司是站在第一梯队的
Y2稍差一些，但是在H市独自开发的系统却又一枝独秀
F公司和G公司在pk系统中真是惨不忍睹
所以个人认为排序应该是Y1，S,Y2，F,K,
以上。
我不知道哪家强，我分享一次分享失败的体验。
我想给我的一张银行卡绑定某种服务，他们需要我人脸识别以确认身份。
我之前留下来人脸识别是145斤人脸识别。
半年后我成功增重20斤，结果我用了支付宝，京东，4大银行的app，他们都无法人脸识别，耗费了我半个小时，没有任何收获。
我就想问个问题，我变胖了就识别了，这是什么玩意儿？？能不能再智能一点
网上流传的一份人脸识别技术排行榜。各个公司的侧重点不同，仅仅就人脸识别做了一个排名。
做过人脸识别算法方面的工作。人脸识别技术有什么复杂的？没有。技术上很简单。
搞人脸识别，现在看来，唯一出路：跟公安边检部门合作，他们出钱买你的系统。就跟指纹识别一个性质。我说的不是技术上一个性质（指纹识别和人脸识别技术上不一样）。而是商业上一个性质，都是政府服务，安全管控这一块。这样一来，身份证号（主要）+指纹识别（次要）+人脸识别（次要）就构成了公民身份识别系统。也就是说，人脸识别技术可以成为身份证号的一种补充和完善。
我们都知道，人脸识别不是100%准确的。有时会出错。令人失望的事实是：人脸识别已经相当成熟了，也就是说，虽然技术相当成熟，但是，差错率还是降不下来。
所以，身份证号（100%准确）是必须的，指纹技术（准确率比人脸识别高）是更可靠的。也就是说，人脸识别技术可以成为身份证号的一种补充和完善。
人脸识别系统，目前看来，销售给公安和边检部门是唯一出路。除此以外，都不可能成功。公司都不会赚到钱。
有不少人想从国家的财政里头搞钱，打着“高科技”“新未来”的幌子搞钱。这些人包括一些“红顶中介”和大学“叫兽”“砖家”。他们是这波人的主力军。我在大学里就是给他们打工。
兄弟，我是被逼的：不给“叫兽”干活，你就毕不了业。
现在我也离开这个行当了。关于你说的那几家公司，Facebook之类的，搞人脸识别成功吗？我指的是商业上成功，公司有利润。Facebook识别别人的照片，都已经被欧洲（尤其法国）公民告上法院了。我在德国期间，Google的卫星拍摄，Facebook侵犯隐私，官司多得不得了。
人脸识别没有前途的，除非和公安边检合作，他们出钱买你的系统。
开为科技的人脸识别Kiwi FaceX 1.0，基于深度学习，在LFW上的准确率⾼高达99.69%，跻身行业前列，技术展示：http://kiwiar.com/facex
不服来测~~
我们公司靠脸吃饭，人脸SDK，人脸识别，人脸跟踪来一套！
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思路一，在LFW，FDDB，WebFace,CAS-PEAL 这些国际榜单上查排名，基本上有核心算法的团队都会在上面去刷下排名，大致了解下各家的实力。
思路二，有核心算法的公司，一般官网上都有在线测试模块，可以上传本地图片实测算法给大家实测，进行比对。下面是参考链接
FACE++：人脸检测 | Face++ 最好的免费人脸识别云服务
facecore：1 : 1 - 在线演示： 1 : 1,1 : N,视频识别,实时监控,年龄性别,特征点
商汤（linkface）：Linkface - 全球领先的人脸识别技术服务
颜鉴（ColorReco）：颜鉴(ColorReco)
脸指：http://www.facefinger.cn:8000/dashboard/demos/index
飞搜：人脸识别 图像识别 智能鉴黄识别系统
轮“技术实力”，还是要看LFW榜和FDDB榜。face++ 99.5% , 商汤 Deepid3 99.53% ， 腾讯 Tencent 99.65% , 百度 Baidu 99.77%，颜鉴（ColorReco）99.64%，北京飞搜科技 Faceall 99.4% ,都是一线了，赶超国外的google 。
轮“融资实力”，商汤科技那是必须膜拜的，造出了不少噱头，造出来linkface四个美人。
轮“推广实力”，天诚盛业必须提下，搜索任何关于人脸识别的信息，都可以看到天诚盛业。
轮“赚钱能力”，首推厦门瑞为，真正做到了小公司赚大钱，产品从软件到硬件，真正走到了一线
Emotient
- Emotient 获得 600 万美元 B 轮投资（2014/03/10）
- Emotient 起源于加利福尼亚大学的 “机器感知实验室”(Machine Perception Lab)，他们最终的目的是打造一套 “无所不在” 的人类情感分析系统。
- 分析表情并不需要特别的硬件设备，至少 48 像素的、从耳朵到耳朵的全脸图像就能满足。
- Emotient 同时还提供 API 接口，能够将其技术轻松地与任何硬件或者软件进行整合。目前，Emotient 已经将其服务与 Google Glass 搭配，开始进行私密的测试。
- Emotient 也将同时作为英特尔RealSense 技术SDK 的一部分，来迅速的与世界上的开发者进行对接。
- Emotient 已经将其表情识别服务部署到了零售行业，通过对顾客感受的实时分析，帮助零售业主提升销量。
- Emotient利用人工智能扫描人脸，然后可在数秒钟内解读出他们的面部表情所代表的意义，这种技术过去主要是帮助广告商和销售人员判断消费者对广告或产品的反应。
- Emotient创始人、首席科学家玛丽安·巴利特（Marian Bartlett）解释了其工作原理。她说：“首先需要抓取面部照片，然后对其进行扫描。一旦发现这些面部照片后，它就会利用识别技术识别出面部表情。”
- 成立于 2009年 的 Affectiva 是一个基于云端的面部情绪识别解析服务公司，通过面部动作编码（Facial Coding）——捕捉识别对象的面部动作如皱眉、挑眉、傻笑、微笑等等判断人们的情绪。目前还主要用于市场营销，但 Affectiva 下月会面向第三方开发者推出其 SDK 开发工具。埃及科学家Ranael Kaliouby了。她现居波士顿，2009 年成立公司Affectiva，许多员工都来自于M.I.T.
- Affectiva坐落于马萨诸塞州沃尔瑟姆市，在双行道沿街商业区后的办公园区，是波士顿模仿硅谷而建立的走廊地带的一部分。
- 装有Affdex的iPad，被简化成一个能追踪四种情绪的“分类器”：开心，疑惑，惊讶和厌烦。用这个软件在脸上扫描一下就能辨别出情绪;如果同时有多张脸，它就会将其分开，一个一个来。然后，识别脸上的一些主要部位——嘴巴，鼻子，眼睛和眉毛——将像素点分别归位到每个部位，再用简单的几何模型渲染特征。
- ffedex一直被当做一种可靠的情绪推测工具——能够进入潜意识领域的工具。
- Affdex已经做了8万次皱眉试验。她站在台上公布结果时说：“我们的正确率能达到90%”。
- 她的公司已经分析了200多万个视频，受试者来自全球80多个国家，在Affectiva初创的时候，她就已经用了几百个表情训练她的软件
- Affectiva有赖于Paul Ekman的研究成果。他是一个心理学研究者，他是在六十岁开始研究并建立了权威的理论体系：人类至少有六种普遍的表情，这些表情不论性别，年龄，或是文化背景，都会在每个人的脸上一模一样地呈现出来。Ekman致力于解密这些情绪，他把它们分解成46个独立动作，称其为“动作单元”的结合。把它们分为可变形和不可变形的点，将这些不可变形的点作为锚点，能够帮助我们判断其他点移动的距离。
- 面部识别解析服务 Affectiva 将推 SDK 包，希望在市场营销以外的领域如游戏、教学等发挥作用
- Affectiva 研究发现，人们对广告做出的反应——表情数据可以用来预测销量，精确度达 75%，虽然这仅比传统的市场调研方式准确率仅提高了 5%。
- Affectiva 已经在全世界各地收集了 10 亿多个面部表情此前它已获得总计 2020 万美元的投资（李嘉诚参与过其投资），共有员工 35 名。（13年数据）McCann（Affectiva在巴塞罗那）
- McCann分部没有帮这个俱乐部制定出一个广告作战计划，而是建议它在座位上安装一个像Affdex的软件，并允诺观众剧院免费对外开放，但是，每笑一次要收取0.3欧元，上限是80次。如果观众试图掩盖笑容，或是隐瞒笑的次数，就要收取全票价：24欧元。这家店的营业额一下子就上来了。美国，法国及南非的剧院都联系McCann,希望能了解到更多方法。
- 清华创业团队推出人脸云识别开放平台 Face++
- Face++ 团队成员除了几名来自清华校友外，还有来自美国哥伦比亚大学、英国牛津大学和美国南加州大学的科研及开发人员。
- API总调用量超过60亿次
- 并且在金融、安防、零售领域分别开始了商业化探索成功发育出Face++Financial，Face++Security，Face++BI等垂直人脸验证解决方案产品。
- 支付宝将会亮相它的新功能——声波支付+人脸支付。其中比较值得关注的是人脸支付技术——Face++。
- 魔漫相机是全球首款将真人拍成幽默漫画的手机应用，用户数超过2亿，通过Face++对人脸自动捕捉和人脸关键点检测技术并结合表情迁移以及图像融合技术生成用户私人漫画形象，打造用户百变造型。相关技术：人脸检测、追踪，人脸关键点检测
- 美颜相机是一款专为爱自拍的女生量身定制的美图软件。Face++为美颜相机提供领先的人脸检测和关键点检测技术，在图像中精准定位人脸和五官位置，让多款细腻的人像特效瞬间呈现，让用户快速拥有惊艳的面容。相关技术：人脸检测、追踪，人脸关键点检测
- MeituKiss超级自拍神器手机，前置摄像头搭载自动美颜技术。Face++为该款手机提供领先的人脸检测和关键点检测技术，实现实时美颜，自动美肌，智能美型，极致美瞳。相关技术：人脸检测、追踪，人脸关键点检测
- 这位美女是谁？她长的好像那谁谁？360图片搜索告诉你！基于Face++提供的人脸搜索技术，360最新推出了一款线上产品——美女魔镜。只需轻轻一点，360图片搜索就可以迅速且准确地找到她，并结合百科给出她的信息。相关技术：1：N人脸识别，大规模人脸搜索
- 如何在婚恋网站茫茫人海中找到中意的那个TA？Face++帮你筛选！Face++为世纪佳缘提供先进人脸搜索及匹配技术，结合海量数据库，寻找与用户上传照片最相似的异性人脸，让人脸搜索技术来帮你！相关技术：大规模人脸搜索
- 美图秀秀是一款国内知名的图片处理软件。Face++为美图秀秀提供领先的人脸检测和关键点检测技术，在图像中精准定位人脸和五官位置，从而进行人像美白、五官美化等处理，让人像瞬间美丽升级，更具吸引力。相关技术：人脸检测、追踪，人脸关键点检测
- 乌鸦来了是一款iOS体感交互游戏，使用前置摄像头捕捉玩家的头部动作进行游戏操控，是iOS平台上第一款头部操控的体感游戏。乌鸦来了是一款iOS体感交互游戏，使用前置摄像头捕捉玩家的头部动作进行游戏操控，是iOS平台上第一款头部操控的体感游戏。相关技术：人脸检测、追踪
- Face++开发者Ye Tian开发的一款娱乐产品，已超过30万用户。“有没有想过，为什么你和你的爸妈长得一点都不像？为什么你的儿子女儿和你长得也不像？你确定一定是亲生的吗？用相似脸评分测试你们的长相相似度！绝对准确无误！相关技术：1:1人脸验证
- Face++为联想即将发布的视频通话软件提供人脸登陆功能支持。只要对着App简单一笑，就可以登陆相应的账号。支持Windows/iOS/Android多个平台。相关技术：1:N人脸检测
- 神州智联是一家提供互联网教育服务的科技公司。Face++为神州智联的远程教育Android Pad提供用户人脸登录和实时身份认证服务，解决互联网教育的用户身份确认问题。同时，通过人脸实时认证，还可以统计本人学时，提升教学质量。相关技术：1:1人脸验证
- 内置Face++人脸检测技术的体感跑酷游戏，由Face++团队自行开发。通过手机的前置摄像头，采用最炫的头部体感操控。当角色处于高空滑竿等的危险地带时，玩家需要晃动你的头部来躲避空中的障碍物才能顺利通过。相关技术：人脸检测、追踪
- Face++ 团队介绍人脸识别技术主要有以下几种基本功能：1）人脸检测：从图片中快速、准确的找到所有的或者有某些特征的脸。2）人脸分析：通过人脸，对人的性别、年龄、情绪的信息进行提取。3）人脸识别：匹配给定人脸的相似性，或者从成万上亿的人脸资料库中搜索、返回最相似的人脸索引。Face++ 不久之后也会提供情绪识别功能。在推出这个平台之前，他们曾做过一款融合了人脸识别的游戏《Crows Coming》，有 40 万用户体验了这款 App 游戏，他们还计划在 11月15号推出另一款游戏《Free Skate Xtreme》，这款游戏模仿《Temple Run》，在其中加入视觉控制因素。
- 全球领先的人脸检测，Linkface提供全球领先的人脸检测、识别技术服务,FDDB人脸检测公开测试世界第一,300-W Benchmark 准确率世界第一, LFW人脸识别准确率已达99.5%以上。
- 2014年9月，SenseTime的科学家们首次出征 ImageNet竞赛，在大规模物体检测比赛中以40.7% 的成绩获得世界亚军，仅次于谷歌的 43.9%；2015年3月，该团队将此成绩提高到50.3%，超越谷歌，达到世界第一的水平，并将这一成果以论文的形式发表在2015年国际计算机视觉与模式识别大会（CVPR）上。
- 2015年，ImageNet新增了一项视频物体检测的任务，比静态图像中的物体检测的难度更高。SenseTime联合香港中文大学媒体实验室组成的团队再次出征。最终，团队在ImageNet视频物体检测竞赛中检测一举夺得数量、检测准确率两项世界第一的成绩，以压倒性的优势击败了对手。成为首个在ImageNet夺冠的中国企业。
- SenseTime在2015年年底刚刚完成并购了另外一家人脸识别技术领域的创业公司Linkface。后者也是一匹创业黑马，同样拥有诸多超越业界大佬的出色成绩单。
- 公司的研发团队有超过50多名博士全职任职。该团队在三大国际顶级机器视觉会议CVPR、ICCV、ECCV上共发表论文超过150篇，在亚洲企业中排名第一。
- 戴宇荣博士，两任ICCV（国际计算机视觉大会）领域主席；80余篇著作发表于顶级会议期刊；韩国科学技术学院（KAIST）终身教职； 2011年KAIST杰出教授；微软学者。为加入SenseTime而放弃终身教职，因为他更看中SenseTime能将技术转化为业界实际成果的优势，以及其在人才和资源方面对于科研的助力；
- 张伟博士，安徽省高考状元，本科就读于清华大学，并于香港中文大学获得博士学位，曾在Kaggle数据科学家排行榜上排名第六，亚洲科学家中排名第一。放弃对冲基金CTO加入SenseTime。孙祎博士，本科就读于清华大学电子系，并于香港中文大学获得博士学位，人脸识别算法DeepID系列发明人。超越人眼识别准确率，打败Facebook。周斌博士, 中国首位HPC（高性能计算）和GPU（图形处理器）跨领域研发高级工程师，他是全球第12个NVIDIA CUDA Fellow称号获得者，也是目前中国唯一一位获得此称号的学者；邱石博士，清华大学电子系第一名，并于香港中文大学获得博士学位，2014 年，邱石所在的DeepID-Net 团队首次参加ImageNet 大规模物体检测任务比赛中，并以 40.7% 的优异战绩位居第二名，仅次于谷歌。石建萍博士，微软学者，谷歌奖学金，香港政府奖学金，从浙江大学到香港中文大学，从本科时代顶级会议CVPR 第一作者Oral 到加入创业团队。夏炎博士，微软研究院计算机视觉博士，中科大第一名，郭沫若奖获得者。专注深度学习，文字识别。曹旭东，深度学习专家。清华大学物理系，前微软研究员。其开发的现象级产品如How Old.net 有数亿用户。该技术广泛用于微软产品，如Xbox。
- 将面部识别技术与传统广告板相融合的创举来自欧洲户外广告巨头 Amscreen，在欧洲四处可见该公司架设的广告牌。据 TNW 报道，Amscreen 这项大胆创举已经试运行一段时间了，他们与技术提供方 Quividi 合作，为 “呆滞” 的广告牌装上了 “智慧的眼睛”。
- 基于 Kinect 开发的 Faceshift 能将面部表情实时映射到游戏中
- Faceshift 面部表情捕捉工具，可以几乎无延时地把你的表面表情实时反馈到 3D 模型中。
- Faceshift 可以让视频游戏、聊天以及动画电影制作变得更快更有趣，也将给游戏开发商带来新的机会。事实上面向动画和游戏制作者发布的 SDK 已经发布，当然你也可以把它用在其它你能想像到的领域。
- 国内首款垂直心理的AI情绪关怀师，给每个人提供随时随地的情绪陪伴和积极心理管理服务。小丘的优势：小丘是“暖丘”App的关联产品。
- 暖丘是目前中国最活跃的普通人的C2C情绪互助社区，暖丘在国内最早专注情绪语料库，从2014年9月至今目前有500万优质语料，并迅速增长。竞品可以利用公共知识做出AI，但没有优质语料库，后期质量提升是重大瓶颈。
- 飞搜科技公司是一个以科技创新，自主研发，把机器学习，尤其是深度学习的研究成果应用到人脸识别、图像识别、视频内容识别等领域的高科技公司。
- 飞搜的实时人脸识别算法，在世界公开测试基准数据集Labeled Faces in the Wild（LFW）上准确性高于99.0%，超过Facebook于2014年6月份在同样人脸数据集上测试后公布的 97.35% 的准确率。
问题动态
- 发布时间
- 2026-01-12 05:42
- 更新时间
- 2026-01-12 05:42
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