人脸识别市场怎么样

㈠ 刷脸支付市场前景怎么样大概可以搞几年

今年，大街小巷都有了刷脸支付的身影，刷脸支付的发展趋势可以说是非常火热了，从去年刚刚推出的萌芽期，途中的混乱期到如今的一个平稳普及的状态，可以看到刷脸支付的接受度还是非常高的，未来发展是一个趋势。

科技改变生活，支付的方式一路在演变，从现金支付，到POS机支付，再到二维码，

现在，实现到出门购物可以不带现金，甚至可以不带手机就可以完成支付购物，相当便捷！

刷脸支付，重点在“刷脸”，相信未来会出现更多的“刷脸”应用场景，

刷脸支付，对于全新的支付方式来说，安全，快速，便捷的优点，深的大众用户的认可。

而作为项目来看刷脸支付前景很好，是一个新趋势，市场目前在大量普及，相信不出三年刷脸支付就能遍地开花。

众所周知刷脸支付都是由支付宝和微信双巨头推出的新支付方式，官方对此项目的发展做出大力的政策补贴支持，有设备补贴支持，设备相对于可以免费铺设，而这些政策是针对有系统源码搭建好和官方对接的服务商所能享受。

全国的官方服务商大大小小现今已经超过600多家了，市场待普及，享受无限补贴，收益渠道多。

做刷脸支付行业唯一是做官方服务商无疑了，而做服务商的门栏没多高，不要做门外汉，深入了解一个项目，和正确的选择思路往往是事业起步的重要之一。

现在入局瓜分官方的无限补贴，是最好的时机，要想在这个行业有所作为。只有自建品牌，独立运营，自建系统，或直接购买，一套源码小几万就有，成立自己的品牌，做自己的市场。十年大局的项目，不要错过。

㈡ 你觉得人脸识别的支付功能市场大吗

市场很大的，可以说现在中青年的支付方式已经被移动支付垄断了，移动支付的更快捷的方式就是人脸支付，甚至都不需要手机。

与二维码相比，刷脸不仅是支付能力的获取，更是服务能力的拓展。这也是商业最吸引人的地方。然而，目前刷脸付款仍然是一种辅助付款方式。如果没有更多符合商家需求的附加功能，刷脸支付可能难以适应市场。

㈢ 人脸识别系统这个行业的发展趋势如何

根据QYResearch机构发表的相报告显示，人脸识别系统行业发展空间很大，该技术在行业垂直领域得到广泛接受，即政府和公用事业，军事，国土安全，银行，金融服务和保险（BFSI），零售等。

㈣ 人脸识别前景怎么样

人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。

人脸识别技术具有非侵犯性

人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向，不同的生物识别技术在细分技术上各具优势，人脸识别技术是非接触和不需要主动接受的，具有非侵犯性。此外，人们对这种技术的排斥心理最小，因此人脸识别技术是一种最友好的生物特征识别技术，并且图像采集可以由安防中的摄像头完成，不需要重新再布置新的采集设备。

三维人脸识别技术是发展主流

从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段，二维人脸识别只是人脸识别发展的过度阶段。实验结果显示，二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后，识别率可以提高至少10-20个百分点。

——以上数据来源及分析请参考于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

㈤ 市场上的人脸识别公司哪个好太难选，挑花眼了

可以这么说：人脸识别软件没有最好只有更好，挑花眼也很正常，毕竟很多公司的软件基本都是大同小异，没有根本性的区别，还有很多细节性的东西只有在你使用了之后才知道到底适不适合你们公司，我给你推荐喔趣科技的人脸识别软件，据说现在有3万多家企业都在使用这家公司的软件。

㈥ 人脸识别实名制这个市场怎么样代理全球共德的实名制通道如何

这个市场肯定是可以的，互联网+建筑是全新的大蓝海啊，如果你本身有相关资源的话肯定能做大，至于全球共德的设备比市面上低上不少，就是怕有质量问题，不过售后他们都包了也没啥好担心。

㈦ 人脸识别现在发展的咋样，准确率好像不高啊，和指纹识别比有什么优势吗

人脸识别技术的优势
1、自然性
所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其它生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份，具有自然性的识别还有语音识别和体形识别；而指纹识别和虹膜识别等因人类或其他生物不能通过此类生物特征区别个体，所以不具备自然性。
2、非强制性
被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉。
人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，它不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像。因为这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。
3、非接触性
相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的！也就是说，用户是不需要和设备直接接触的。
4、并发性
人脸识别能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的检测、跟踪及识别。

正是由于上述种种优势，人脸识别近年来在国内的发展非常迅速。现下，随着软件技术的成熟、硬件完善、价格下降，人脸识别技术在金融和互联网领域的应用受到前所未有的关注，在金融、司法、海关、军事及人们日常生活的领域扮演着越来越重要的角色。

人脸识别技术的工作模式及应用领域
1、人脸确认
就是将两个人脸图像进行一对一的比对，判断是否为同一个人。其可应用于电子护照验证、驾驶证验证、身份证验证等领域。

2、人脸鉴定
就是将待识别的人脸图像与数据库中多人的人脸图像进行比对，从而鉴别出此人的身份。其可应用于罪犯识别、身份证检测等领域。

3、人脸属性分析
就是指对于任意一副给定的人脸图像进行分析，返回人脸的性别、年龄、种族、配饰等信息。其可应用于商业领域和广告领域，包括广告效果评估、人群分析、精准广告投放等。

4、表情分析
就是指对于任意一副给定的人脸图像进行分析，返回高兴、悲伤、惊讶、恐惧、愤怒和厌恶等表情信息。其可应用于商用、医疗康复、心理咨询等领域。

人脸识别技术的识别方法
1、几何特征的人脸识别法
几何特征人脸识别法是最早投入使用的一种人脸识别法。该方法主要是对人脸表面上的一些基本特征进行细致的观察，以此对人脸信息进行科学的识别。
优点：识别速度非常快，对于系统内存的需求较小；
缺点：识别效率较低。

2、基于人脸特征的人脸识别法
基于人脸特征的人脸识别法也可以称为主成分分析法，该方法近几年在各个行业得到了广泛的应用。
优点：能够对不同人脸的特征信息进行详细的表述和体现；
缺点：对人脸的鉴别和区分的正确度较低。

3、弹性图匹配
人脸识别法弹性图匹配人脸识别法主要是利用动态化链接结构对人脸进行识别。
优点：对人脸识别的整体性能较好；
缺点：所需计算量和存储量较大，耗费时间长。

4、隐马尔可夫模型
人脸识别法隐马尔可夫模型人脸识别法主要是依据隐马尔可夫模型技术来对人脸信息进行科学识别。隐马尔可夫模型是一种对信号统计的特性进行科学描述的统计模型，因此，利用该模型对人脸识别技术进行应用时，不需要对复杂的人脸图像中的种类特征进行提取。
优点：可以准确的对处于变化中各种环境因素进行适当的调整，且识别率较高；
缺点：在使用过程中对整体模型的复杂度要求较高。

5、神经网络人脸识别法
神经网络人脸识别技术是通过大量样本图像的训练获取识别模型，再通过识别模型进行识别。神经网络人脸识别技术不需要人工选取特征，能够在样本训练过程中进行学习。它是近来较热的是深度学习的人脸识别方法，其识别准确率高，可以达到99%以上。

以上识别方法可以说是时代发展与技术进步的共同产物。虽然当下单一的生物识别技术各有优缺点，在应用上也不免会出现小瑕疵。但我们依旧可以在识别技术多元化交错发展的大环境下，取长补短、不断开拓，研究出令人瞩目的新技术！就比如智芯原动研发的人脸识别系统。
智芯原动的人脸识别系统
智芯原动自主研发了基于具有深度学习的深度卷积神经网络的人脸识别系统，该系统可以实现视频中的人脸区域的定位、跟踪，并对定位的人脸区域进行智能分析，返回智能分析的结果。
智芯原动的人脸识别系统不仅可以用于人脸确认、人脸鉴定，还可以用于人脸属性分析和表情分析。尤其是在计算机技术、网络技术和人工智能技术日新月异的今天，高速发展的人脸识别技术将会有更广阔的舞台来展现其价值。

㈧ 人脸识别技术目前的发展前景是什么样的

在建立人脸数据库及识别系统时，需要对人脸数据进行训练并建模，如果数据库动态更新还将涉及到在线学习等内容;识别人脸时，要把须识别的人脸与数据库中已有的人脸进行对比，判断二者相似程度，并按预先设定的标准进行检索或校验。人脸识别有多种方法，如：基于几何特征、基于子空间映射降维、基于模板、基于模型、基于神经网络等方法。
当前，基于“深度学习”的方法在一些算法竞赛中取得了很高的识别准确率，并迅速在业界投入应用。深度学习并不特指某一个算法，而是Sparse Coding、RBM、深信度网络等技术方法的总称。作为一类基于神经网络的方法，根据认知心理学，其主要思想是模拟人类大脑神经的信号传递。与传统神经网络模型2～3层训练层不同，深度学习的训练层数可达8～9层。因此在2006年该思想被提出之初，海量的训练数据和很高的计算复杂度超出了当时硬件的承受能力。但由于计算机硬件性能的提升，深度学习算法在准确率方面的优势迅速凸显。目前，谷歌、微软、网络等公司都成立了专门的部门对深度学习技术进行研究开发，市场上也涌现出一批基于深度学习的人脸识别团队。目前，基于深度学习的方法已经成为人脸识别技术领域的重要发展趋势和方向。
随着技术变革和应用的普及，建设大规模、分布式人脸数据库及识别系统的成本不断降低，识别的精度不断提高。可以预见，人脸识别技术在商业银行领域的潜在价值将被不断发掘提升，在保障服务安全性、节约客户时间、提升客户体验、整合与挖掘数据资源等方面具备广泛的应用前景。

㈨ 人工智能人脸识别技术的市场应用如何

目前最多的就是门禁还有打卡系统

㈩ 人脸识别方向就业怎么样啊

人脸识别技术在公安工作中的应用

人脸识别技术在公安工作中的应用
■郝新华
人脸识别技术的研究方法目前主要有基于整体的人脸识别和基于特征分析的人脸识别两个研究方向；并且人脸识别技术已经进入实际应用阶段。公安工作中运用人脸识别技术在布控排查、犯罪嫌疑人识别、人像鉴定以及重点场所门禁等领域获得了良好的应用效果。
人体生物特征识别是通过计算机、各种传感器和
生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生物特征来进行个人身份识别。包括人脸识别技术在内的人体生物特征识别技术是近年来在全球范围内迅速发展起来的计算机安全技术。与虹膜识别、指纹识别、掌纹识别、签名识别、声音识别等人体生物特征识别技术相比，人脸识别具有方便友好、易于接受、不易伪造等优点，目前可用于身份认证、视频监测及视频资料检索分析等方面，是当前计算机视觉、模式识别和人工智能领域的一个研究热点。在9·11恐怖袭击事件发生后，美国连续签署了三个法案，要求必须采用生物识别技术。我国在第二代身份证上也嵌入了可机读的人像信息。据报道，2008年北京奥运会期间也将人脸识别系统应用于安保。
一、人脸识别技术概述
人脸自动识别系统的研究开始于20世纪60年代末期，20世纪90年代后期人脸识别技术逐渐从实验室走向了商用。如1998年德国西门
子公司的Nixdorf高技术公司开发成功Face VACS；2001年日本东芝旗下的E-Solution公司推出Face Pass；美国开发的Face It等专业的商业人脸识别系统开始进入市场。我国从1994年开始研究人脸识别问题；2000年5月银晨网讯科技有限公司与中国科学院计算机所合作
组建了面像识别联合实验室。经过研发，课题组实现跨越式发展，
攻克了数十项技术难关，开发出具有完全自主知识产权的产品和系统；2005年1月18日，由清华大学电子系苏光大教授担任人脸识别课题组负责人主持承担的国家“十五”攻关项目《人脸识别系统》通过了由公安部主持的专家鉴定，达到了国内领先水平和国际先进水平。人脸识别技术作为最容易隐蔽使用的识别技术成为当今国际反恐、安全防范以及刑事侦查等最重要的手段。目前我国人脸识别技术也开
始进入实际应用阶段。作为国家863计划成果产业化基地的银晨网讯科技有限公司已经开发出人像识别布控机等系列产品。
二、人脸识别的技术方法
人脸作为具有复杂细节变化的自然结构目标，其特征的可靠性往往受到表情、角度、光照、背景等细微变化的影响，消除这些影响成为人脸识别问题的关键。为此，研究人员设计了许多特征提取算法，希望在降低面像维数的同时提取稳健可靠的特征。目前的研究主要有两个方向：第一是基于整体的人脸识别研究方法，即将人脸图像看作是一个二维的灰度分布，然后利用不同的降维和特征提取方法获得每个人的人脸表征进行识别；第二是基于特征分析的人脸识别方法，利用每个人的面部特征如眼睛、鼻子、眉毛、嘴巴和面部轮廓等的具体位置、大小、形状及其相对位置的不同来进行特征提取以达到识别的目的，即将人脸基准点的相对比率和其它描述人脸脸部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量。这种基于整体脸的识别不仅保留了人脸局部之问的拓扑关系，而且也保留了各局部本身
的信息，而基于局部的识别则是通过提取出局部轮廓信息及灰度信息来设计具体识别算法。
1．特征脸算法
1987年Sirovich 和 Kirby提出了主成分分析方法（Principal Component Analysis），Matthew Turk和Alex Pentland于1991年首次将PCA应用于人脸识别，将原始图像投影到特征空间中，得到一系列降维图像，取其主元表示人脸，由于主元具有脸的形状故称为“特征脸”。特征脸方法中一个基本的方法是基于K-L变换的特征脸方法，该方法是根据K-L变换得到人脸图像的特征，并根据人脸特征空间进行识别的方法。基于K-L变换的特征脸技术实质上依赖于图像灰度在空间分布上的相关性来得到一系列的特征向量和特征值来表示。K-L变换主要是对模式样本矢量的相关矩阵进行特征值分解，选择其中的主特征矢量构成特征空间。基于主成分分析方法，算法简单有效，研
究者在其基础上进行了大量的改进和扩展，目前仍然是人脸识别领域流行的算法之一，同时也是对比测试时的基准识别算法。