人臉識別市場怎麼樣

㈠ 刷臉支付市場前景怎麼樣大概可以搞幾年

今年，大街小巷都有了刷臉支付的身影，刷臉支付的發展趨勢可以說是非常火熱了，從去年剛剛推出的萌芽期，途中的混亂期到如今的一個平穩普及的狀態，可以看到刷臉支付的接受度還是非常高的，未來發展是一個趨勢。

科技改變生活，支付的方式一路在演變，從現金支付，到POS機支付，再到二維碼，

現在，實現到出門購物可以不帶現金，甚至可以不帶手機就可以完成支付購物，相當便捷！

刷臉支付，重點在「刷臉」，相信未來會出現更多的「刷臉」應用場景，

刷臉支付，對於全新的支付方式來說，安全，快速，便捷的優點，深的大眾用戶的認可。

而作為項目來看刷臉支付前景很好，是一個新趨勢，市場目前在大量普及，相信不出三年刷臉支付就能遍地開花。

眾所周知刷臉支付都是由支付寶和微信雙巨頭推出的新支付方式，官方對此項目的發展做出大力的政策補貼支持，有設備補貼支持，設備相對於可以免費鋪設，而這些政策是針對有系統源碼搭建好和官方對接的服務商所能享受。

全國的官方服務商大大小小現今已經超過600多家了，市場待普及，享受無限補貼，收益渠道多。

做刷臉支付行業唯一是做官方服務商無疑了，而做服務商的門欄沒多高，不要做門外漢，深入了解一個項目，和正確的選擇思路往往是事業起步的重要之一。

現在入局瓜分官方的無限補貼，是最好的時機，要想在這個行業有所作為。只有自建品牌，獨立運營，自建系統，或直接購買，一套源碼小幾萬就有，成立自己的品牌，做自己的市場。十年大局的項目，不要錯過。

㈡ 你覺得人臉識別的支付功能市場大嗎

市場很大的，可以說現在中青年的支付方式已經被移動支付壟斷了，移動支付的更快捷的方式就是人臉支付，甚至都不需要手機。

與二維碼相比，刷臉不僅是支付能力的獲取，更是服務能力的拓展。這也是商業最吸引人的地方。然而，目前刷臉付款仍然是一種輔助付款方式。如果沒有更多符合商家需求的附加功能，刷臉支付可能難以適應市場。

㈢ 人臉識別系統這個行業的發展趨勢如何

根據QYResearch機構發表的相報告顯示，人臉識別系統行業發展空間很大，該技術在行業垂直領域得到廣泛接受，即政府和公用事業，軍事，國土安全，銀行，金融服務和保險（BFSI），零售等。

㈣ 人臉識別前景怎麼樣

人臉識別技術在中國的發展起步於上世紀九十年代末，經歷了技術引進-專業市場導入-技術完善-技術應用-各行業領域使用等五個階段。目前，國內的人臉識別技術已經相對發展成熟，該技術越來越多的被推廣到安防領域，延伸出考勤機、門禁機等多種產品，可以全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊、社會福利保障、電子商務及安全防務等領域，人臉識別的全面應用時代已經到來。

人臉識別技術具有非侵犯性

人臉識別是生物特徵識別技術的一個重要方向，不同的生物識別技術在細分技術上各具優勢，人臉識別技術是非接觸和不需要主動接受的，具有非侵犯性。此外，人們對這種技術的排斥心理最小，因此人臉識別技術是一種最友好的生物特徵識別技術，並且圖像採集可以由安防中的攝像頭完成，不需要重新再布置新的採集設備。

三維人臉識別技術是發展主流

從人臉識別技術發展過程來看，未來三維人臉識別是人臉識別主要技術手段，二維人臉識別只是人臉識別發展的過度階段。實驗結果顯示，二維人臉識別系統在人臉左右偏轉達到40度識別率迅速下降到50%以下;而採用三維人臉識別後，識別率可以提高至少10-20個百分點。

——以上數據來源及分析請參考於前瞻產業研究院《中國人臉識別行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

㈤ 市場上的人臉識別公司哪個好太難選，挑花眼了

可以這么說：人臉識別軟體沒有最好只有更好，挑花眼也很正常，畢竟很多公司的軟體基本都是大同小異，沒有根本性的區別，還有很多細節性的東西只有在你使用了之後才知道到底適不適合你們公司，我給你推薦喔趣科技的人臉識別軟體，據說現在有3萬多家企業都在使用這家公司的軟體。

㈥ 人臉識別實名制這個市場怎麼樣代理全球共德的實名制通道如何

這個市場肯定是可以的，互聯網+建築是全新的大藍海啊，如果你本身有相關資源的話肯定能做大，至於全球共德的設備比市面上低上不少，就是怕有質量問題，不過售後他們都包了也沒啥好擔心。

㈦ 人臉識別現在發展的咋樣，准確率好像不高啊，和指紋識別比有什麼優勢嗎

人臉識別技術的優勢
1、自然性
所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其它生物）進行個體識別時所利用的生物特徵相同，是通過觀察比較人臉區分和確認身份，具有自然性的識別還有語音識別和體形識別；而指紋識別和虹膜識別等因人類或其他生物不能通過此類生物特徵區別個體，所以不具備自然性。
2、非強制性
被識別的人臉圖像信息可以主動獲取而不被被測個體察覺。
人臉識別是利用可見光獲取人臉圖像信息，它不同於指紋識別或者虹膜識別需要利用電子壓力感測器採集指紋，或者利用紅外線採集虹膜圖像。因為這些特殊的採集方式很容易被人察覺，從而帶有可被偽裝欺騙性。
3、非接觸性
相比較其他生物識別技術而言，人臉識別是非接觸的！也就是說，用戶是不需要和設備直接接觸的。
4、並發性
人臉識別能夠滿足在實際應用場景下進行多個人臉的檢測、跟蹤及識別。

正是由於上述種種優勢，人臉識別近年來在國內的發展非常迅速。現下，隨著軟體技術的成熟、硬體完善、價格下降，人臉識別技術在金融和互聯網領域的應用受到前所未有的關注，在金融、司法、海關、軍事及人們日常生活的領域扮演著越來越重要的角色。

人臉識別技術的工作模式及應用領域
1、人臉確認
就是將兩個人臉圖像進行一對一的比對，判斷是否為同一個人。其可應用於電子護照驗證、駕駛證驗證、身份證驗證等領域。

2、人臉鑒定
就是將待識別的人臉圖像與資料庫中多人的人臉圖像進行比對，從而鑒別出此人的身份。其可應用於罪犯識別、身份證檢測等領域。

3、人臉屬性分析
就是指對於任意一副給定的人臉圖像進行分析，返回人臉的性別、年齡、種族、配飾等信息。其可應用於商業領域和廣告領域，包括廣告效果評估、人群分析、精準廣告投放等。

4、表情分析
就是指對於任意一副給定的人臉圖像進行分析，返回高興、悲傷、驚訝、恐懼、憤怒和厭惡等表情信息。其可應用於商用、醫療康復、心理咨詢等領域。

人臉識別技術的識別方法
1、幾何特徵的人臉識別法
幾何特徵人臉識別法是最早投入使用的一種人臉識別法。該方法主要是對人臉表面上的一些基本特徵進行細致的觀察，以此對人臉信息進行科學的識別。
優點：識別速度非常快，對於系統內存的需求較小；
缺點：識別效率較低。

2、基於人臉特徵的人臉識別法
基於人臉特徵的人臉識別法也可以稱為主成分分析法，該方法近幾年在各個行業得到了廣泛的應用。
優點：能夠對不同人臉的特徵信息進行詳細的表述和體現；
缺點：對人臉的鑒別和區分的正確度較低。

3、彈性圖匹配
人臉識別法彈性圖匹配人臉識別法主要是利用動態化鏈接結構對人臉進行識別。
優點：對人臉識別的整體性能較好；
缺點：所需計算量和存儲量較大，耗費時間長。

4、隱馬爾可夫模型
人臉識別法隱馬爾可夫模型人臉識別法主要是依據隱馬爾可夫模型技術來對人臉信息進行科學識別。隱馬爾可夫模型是一種對信號統計的特性進行科學描述的統計模型，因此，利用該模型對人臉識別技術進行應用時，不需要對復雜的人臉圖像中的種類特徵進行提取。
優點：可以准確的對處於變化中各種環境因素進行適當的調整，且識別率較高；
缺點：在使用過程中對整體模型的復雜度要求較高。

5、神經網路人臉識別法
神經網路人臉識別技術是通過大量樣本圖像的訓練獲取識別模型，再通過識別模型進行識別。神經網路人臉識別技術不需要人工選取特徵，能夠在樣本訓練過程中進行學習。它是近來較熱的是深度學習的人臉識別方法，其識別准確率高，可以達到99%以上。

以上識別方法可以說是時代發展與技術進步的共同產物。雖然當下單一的生物識別技術各有優缺點，在應用上也不免會出現小瑕疵。但我們依舊可以在識別技術多元化交錯發展的大環境下，取長補短、不斷開拓，研究出令人矚目的新技術！就比如智芯原動研發的人臉識別系統。
智芯原動的人臉識別系統
智芯原動自主研發了基於具有深度學習的深度卷積神經網路的人臉識別系統，該系統可以實現視頻中的人臉區域的定位、跟蹤，並對定位的人臉區域進行智能分析，返回智能分析的結果。
智芯原動的人臉識別系統不僅可以用於人臉確認、人臉鑒定，還可以用於人臉屬性分析和表情分析。尤其是在計算機技術、網路技術和人工智慧技術日新月異的今天，高速發展的人臉識別技術將會有更廣闊的舞台來展現其價值。

㈧ 人臉識別技術目前的發展前景是什麼樣的

在建立人臉資料庫及識別系統時，需要對人臉數據進行訓練並建模，如果資料庫動態更新還將涉及到在線學習等內容;識別人臉時，要把須識別的人臉與資料庫中已有的人臉進行對比，判斷二者相似程度，並按預先設定的標准進行檢索或校驗。人臉識別有多種方法，如：基於幾何特徵、基於子空間映射降維、基於模板、基於模型、基於神經網路等方法。
當前，基於「深度學習」的方法在一些演算法競賽中取得了很高的識別准確率，並迅速在業界投入應用。深度學習並不特指某一個演算法，而是Sparse Coding、RBM、深信度網路等技術方法的總稱。作為一類基於神經網路的方法，根據認知心理學，其主要思想是模擬人類大腦神經的信號傳遞。與傳統神經網路模型2～3層訓練層不同，深度學習的訓練層數可達8～9層。因此在2006年該思想被提出之初，海量的訓練數據和很高的計算復雜度超出了當時硬體的承受能力。但由於計算機硬體性能的提升，深度學習演算法在准確率方面的優勢迅速凸顯。目前，谷歌、微軟、網路等公司都成立了專門的部門對深度學習技術進行研究開發，市場上也涌現出一批基於深度學習的人臉識別團隊。目前，基於深度學習的方法已經成為人臉識別技術領域的重要發展趨勢和方向。
隨著技術變革和應用的普及，建設大規模、分布式人臉資料庫及識別系統的成本不斷降低，識別的精度不斷提高。可以預見，人臉識別技術在商業銀行領域的潛在價值將被不斷發掘提升，在保障服務安全性、節約客戶時間、提升客戶體驗、整合與挖掘數據資源等方面具備廣泛的應用前景。

㈨ 人工智慧人臉識別技術的市場應用如何

目前最多的就是門禁還有打卡系統

㈩ 人臉識別方向就業怎麼樣啊

人臉識別技術在公安工作中的應用

人臉識別技術在公安工作中的應用
■郝新華
人臉識別技術的研究方法目前主要有基於整體的人臉識別和基於特徵分析的人臉識別兩個研究方向；並且人臉識別技術已經進入實際應用階段。公安工作中運用人臉識別技術在布控排查、犯罪嫌疑人識別、人像鑒定以及重點場所門禁等領域獲得了良好的應用效果。
人體生物特徵識別是通過計算機、各種感測器和
生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生物特徵來進行個人身份識別。包括人臉識別技術在內的人體生物特徵識別技術是近年來在全球范圍內迅速發展起來的計算機安全技術。與虹膜識別、指紋識別、掌紋識別、簽名識別、聲音識別等人體生物特徵識別技術相比，人臉識別具有方便友好、易於接受、不易偽造等優點，目前可用於身份認證、視頻監測及視頻資料檢索分析等方面，是當前計算機視覺、模式識別和人工智慧領域的一個研究熱點。在9·11恐怖襲擊事件發生後，美國連續簽署了三個法案，要求必須採用生物識別技術。我國在第二代身份證上也嵌入了可機讀的人像信息。據報道，2008年北京奧運會期間也將人臉識別系統應用於安保。
一、人臉識別技術概述
人臉自動識別系統的研究開始於20世紀60年代末期，20世紀90年代後期人臉識別技術逐漸從實驗室走向了商用。如1998年德國西門
子公司的Nixdorf高技術公司開發成功Face VACS；2001年日本東芝旗下的E-Solution公司推出Face Pass；美國開發的Face It等專業的商業人臉識別系統開始進入市場。我國從1994年開始研究人臉識別問題；2000年5月銀晨網訊科技有限公司與中國科學院計算機所合作
組建了面像識別聯合實驗室。經過研發，課題組實現跨越式發展，
攻克了數十項技術難關，開發出具有完全自主知識產權的產品和系統；2005年1月18日，由清華大學電子系蘇光大教授擔任人臉識別課題組負責人主持承擔的國家「十五」攻關項目《人臉識別系統》通過了由公安部主持的專家鑒定，達到了國內領先水平和國際先進水平。人臉識別技術作為最容易隱蔽使用的識別技術成為當今國際反恐、安全防範以及刑事偵查等最重要的手段。目前我國人臉識別技術也開
始進入實際應用階段。作為國家863計劃成果產業化基地的銀晨網訊科技有限公司已經開發出人像識別布控機等系列產品。
二、人臉識別的技術方法
人臉作為具有復雜細節變化的自然結構目標，其特徵的可靠性往往受到表情、角度、光照、背景等細微變化的影響，消除這些影響成為人臉識別問題的關鍵。為此，研究人員設計了許多特徵提取演算法，希望在降低面像維數的同時提取穩健可靠的特徵。目前的研究主要有兩個方向：第一是基於整體的人臉識別研究方法，即將人臉圖像看作是一個二維的灰度分布，然後利用不同的降維和特徵提取方法獲得每個人的人臉表徵進行識別；第二是基於特徵分析的人臉識別方法，利用每個人的面部特徵如眼睛、鼻子、眉毛、嘴巴和面部輪廓等的具體位置、大小、形狀及其相對位置的不同來進行特徵提取以達到識別的目的，即將人臉基準點的相對比率和其它描述人臉臉部特徵的形狀參數或類別參數等一起構成識別特徵向量。這種基於整體臉的識別不僅保留了人臉局部之問的拓撲關系，而且也保留了各局部本身
的信息，而基於局部的識別則是通過提取出局部輪廓信息及灰度信息來設計具體識別演算法。
1．特徵臉演算法
1987年Sirovich 和 Kirby提出了主成分分析方法（Principal Component Analysis），Matthew Turk和Alex Pentland於1991年首次將PCA應用於人臉識別，將原始圖像投影到特徵空間中，得到一系列降維圖像，取其主元表示人臉，由於主元具有臉的形狀故稱為「特徵臉」。特徵臉方法中一個基本的方法是基於K-L變換的特徵臉方法，該方法是根據K-L變換得到人臉圖像的特徵，並根據人臉特徵空間進行識別的方法。基於K-L變換的特徵臉技術實質上依賴於圖像灰度在空間分布上的相關性來得到一系列的特徵向量和特徵值來表示。K-L變換主要是對模式樣本矢量的相關矩陣進行特徵值分解，選擇其中的主特徵矢量構成特徵空間。基於主成分分析方法，演算法簡單有效，研
究者在其基礎上進行了大量的改進和擴展，目前仍然是人臉識別領域流行的演算法之一，同時也是對比測試時的基準識別演算法。