本文目录
- 人脸识别系统哪家的比较不错
- 最近市场特别火的刷脸支付怎么样
- 人脸识别系统是如何找到人的
- 国内人脸识别领域的科技公司如今发展如何
- 人脸识别目前面临的挑战是什么
- 人脸识别可被轻易破解，国产手机集体沦陷！数据安全焦虑何时休
- 人脸识别可以破解吗怎么破解
人脸识别系统哪家的比较不错
人脸识别系统哪家的比较不错？这个问题要结合自己的需求考虑。
如果你是大型科技公司，项目的预算上不差钱，可以选择一线的人脸识别系统，如face++,商汤，百度，讯飞等。他们的费用比较高的，比如face++ ，一年的人脸识别的独立服务器部署授权费用近百万。
如果你是一般小型公司，可以选择二流的人脸识别系统，飞搜或者云从之类的。算法授权费用是十多万一年。
如果是一般初期创业公司，可以选择人脸识别初创公司人脸识别系统。比如泛彩盈科技之类的，费用大概几万块还能获得永久的算法授权。初创公司另外页可以选择开源的人脸识别算法。
然后说效果，因为目前技术日益成熟。一线的人脸识别系统效果都差不多，都是非常不错的。除了一线的人脸识别外，其他人脸系统都各有千秋，和一线比效果差了一点，但是一些都要结合自己公司的需求进行选择。一般都能拿到算法测试Demo和报价，结合自己项目进行实际选择比较靠谱。
纯手码字，谢谢点赞噢。
最近市场特别火的刷脸支付怎么样
谢谢您的问题。刷脸支付市场概念过于宽泛，您指的是设备提供方还是应用方。
技术已经很成熟。从全球来看，人脸识别的准确性基于算法的先进性，要实现3D模型之上的活体检验。目前国内人脸识别算法的成熟度较高，全球技术领先的多为中国公司。成熟的算法下，摇头、眨眼已经是基本动作，照片、视频和3D面具能够有效防范。所以，如果从人脸识别技术入手，去改变市场格局，难度很大。刷脸支付代理要防骗。支付宝和微信投入大量补贴用于推广刷脸支付收银机，所以刷脸支付代理是有利可图的。主要是防止陷阱和骗局，比如代理费和加班费过高、广告分成、免费赠送机器等反常规操作，有必要实地考察商店支付服务商的资质与实力。刷脸支付的普通商家要循序渐进。在自己的店铺里引入刷脸支付，要充分考虑当地消费者的接受程度与刷脸支付技术的推广程度，评估刷脸支付的效益和效率。国家和社会大力支持使用人脸识别和刷脸支付技术，但是目前刷脸支付设备产品更换成本较高，降价需要时间；消费者对人脸识别与刷脸支付的安全性、泄漏隐私存有疑虑，消费观念改变都需要时间和大环境成熟。欢迎关注，批评指正。
人脸识别系统是如何找到人的
人脸识别系统是计算机科学的最新应用，它利用计算机技术和生物统计技术，在各种背景下识别出人脸，更进一步可以实施跟踪，它基于人的脸部特征，属于生物识别技术。
人脸识别的过程可以分成人脸检测，人脸跟踪和人脸比对三个过程。
人脸检测是在动态背景或者复杂背景下将人的面部找到，并从背景中分离出来。找到人脸，有数种方法可以实施。
1.设计人脸的标准模板，然后系统将采集到的图像和标准人脸模板进行对比，从匹配程度上判断是否存在人脸；
2.根据人面部的结构特征制定一个规则，系统提取图像的特征来通过这个规则计算，看是否符合规则，从而确定人脸；
3.利用人的面部肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；
4.将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
人脸跟踪则是将检测到的人脸部进行动态追踪，这是将模型与运动检测结合起来的方法。
人脸对比。这个很好理解，就是对检测到的人脸进行身份确认，也就是将采集到的人脸与人脸库中的数据进行匹配，人脸对比一般采用特征向量法和面纹模板两种技术。
1. 特征向量法。确定人的五官轮廓的大小，距离，相对位置等属性，计算出它们之间的几何特征，从而形成描述人脸的特征向量；
2. 面纹模板。将采集到的的人脸与库中的标准人脸模板或面相器官模板进行对比，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。
随着科学技术的进步，人脸识别系统的准确度和反应速度也越来越高，在军事、安防、银行、电子商务等领域得到了广泛应用。
国内人脸识别领域的科技公司如今发展如何
谢谢邀请，很巧本人机缘巧合曾经有段时间在一家人脸识别公司任职过一段时间！目前国内几乎所有的人脸识别厂家基本都是用的谷歌和亚马逊的开源算法进行人脸识别！从早期的静态人脸识别到现在的动态人脸识别，现在国内的主流厂家除了传统的之前做安防摄像的厂家例如海康威视，宇视科技，大华等在就是专门从事人脸识别的技术公司，从事算法目前比较强大的国内是商汤科技，偏重电商和后续人脸支付的就是我们强大的阿里投资的旷视科技！在就是腾讯旗下的依图科技！还有偏向于模块化改装的格林深瞳等厂家！整体来说，识别率还处于初级阶段！后续算法提高精度加上深度学习等算法的提高后续会越来越好
人脸识别目前面临的挑战是什么
人脸识别是目前AI技术应用中比较常见的场景之一，在入口检查、在线支付、用户校验等方面都有人脸识别的影子！但目前人脸识别至少还有以下挑战；
1、隐私安全
既然是人脸，就一定涉及到个人隐私的问题。随着信息化越来越普及，个人大数据在不同的平台上都会有不同程度的留存，此时如何保证个人隐私在互联网上的安全，是需要人脸识别技术和相关法律法规去完善和管理的，但目前这部分尚处于初级阶段。还需要全社会从认知到技术都提高才能解决。
应用场景
在人脸识别精准度上，高度依赖应用场景，笔者曾测试过一款平台型智能机器人，号称集成了最NB的人脸识别技术和摄像头，在昏暗的光线下也可以有很高的识别准确率，有一次当机器人移动到门口的时候，我从屋里向屋外走动，当我走到机器人面前，一半面部有太阳光照射，而另一半则处于黑暗状态。同时机器人的角度是激光拍摄，就这样它失败了！多次测试结果均如此。而当一个人从暗黑的环境向强光环境移动，而摄像角度在强光下时，识别效果很差，这说明人脸识别的适应性和准确度还可有很大提高空间。
用户体验
人脸识别的用户体验也是一个挑战。大家在过机场安检偶尔会有这样的尴尬，明明一切操作正常，但走到识别通道那儿就是过不去，这可能会有几种原因：1、因为网络传输问题，不能及时将最准确的照片上传导致检测结果显示较慢；2、当用户做过整容手术，面部轮廓和深度特征有较大变化时，就可能检测出错；3、检测设备识别范围有限（大了会存在多张人脸的情况，小了人脸取景不完整），此时就需要用户或弯腰，或垫脚，或移动来适应摄像头，这就像在爬坡时需要人扛自行车一样！由于人品识别的应用场景非常广泛，如何做到全场景提供最好的用户体验，仍然是目前人品识面临的挑战之一。
其他实现算法、效率、精准度等都可以随着大数据应用、计算力加强而逐步得到解决，但目前仍是部分挑战！
人脸识别可被轻易破解，国产手机集体沦陷！数据安全焦虑何时休
有报道显示，清华大学RealAI（瑞莱智慧）人工智能团队调查发现，通过打印面部照片的方式，并以下图方式将其面部对准拥有人脸识别功能的手机，可瞬间解锁。其团队共选用20款手机，其中19款为国产手机，1款为国外品牌，覆盖低端机到旗舰机，除了某国外品牌手机抗住了检验，安卓手机无一幸免。
目前人脸识别不但应用手机开锁，而且广泛应用于App，特别是支付系统，这对个人隐私、资金安造成很大威胁。
前段时间国外有个报道，听说通过3D打印的面部头套也能通过该国关卡的面部识辨系统。
但是题主说它能轻易破解言过其实。首先清华大学RealA照片不是一张普通的照片，而是通过人工智能处理后的对抗样本，这个试验揭示着人脸识别的漏洞，但并不是任何人照张照片就能办到的。其次，这次攻破的是安卓系统手机，由于其开源，攻击者更容易找到人脸识别的算法。再就是从图片上看，人脸识别的数据只采集了眼睛与鼻子，采集的数据量太少，这与手机的处理能力有关，而采用云计算的App应该并不是这么容易攻破。
自古有矛就有盾，人脸识别技术才刚发展起来，肯定还会有这样那样的问题，商家多收集数据改进，使用者谨慎使用。
人脸识别可以破解吗怎么破解
目前的人脸识别是可以破解的，或者说被攻破。
恰好我是这个行业的一员，先简单介绍下人脸识别市场的现状。
生物识别的商用市场目前主要集中在指纹识别，虹膜识别，声音识别，人脸识别这几大类。各有所长，也各有缺憾。人脸识别无疑优点更多:无感非主动配合式，开放式大场景，硬件成本低廉等等。缺点是:双胞胎容易出错，老人小孩的底库要持续更新。
人脸识别算法主要是提取人的面部特征值进行比对。我国的人脸算法公司目前很多，几乎每个大公司都是由计算机博士主导带领的研发团队。大家没事可以了解下计算机博士在博士界有多稀缺。各家公司的算法构架不同，也是各有千秋，但正是因为他们的不断努力，十年前人脸识别只是电影里的高科技，现在已经是一种成熟低价的商用产品了。再说一句，中国的人脸识别算法目前在世界范围内是处于领先地位，美国的都不行。
网上开源的算法就不讨论了，那都无法直接商用，我们只讨论主流商用算法。
目前主流算法的活体部分都完善了，拿视频和照片是很难攻破的。其他的安全测试内容就不说了，涉及到安全问题。
只说一个常见的厂家测试的内容:拿张A4的纸打印人脸照片，然后对着摄像头各种角度尝试通过。在硬件和算法适配都没问题的同等条件下，好的算法可能100次被攻破几次，差一点的可能会达到十几次。
