人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化

　　10月20日，计算机视觉独角兽旷视在世界互联网大会中发布了人工智能算法平台Brain++，其中，Brain++在算法开发方面的强大能力很大程度上源于其使用的深度学习框架 MegEngine，目前旷视Brain++已在内部全员推广使用，无需依赖TensorFlow、PyTorch等第三方深度学习框架。MegEngine不仅助力旷视在国际竞赛上取得了诸多冠军，也经过了产业反复验证，在计算机视觉方面有着得天独厚的优势。

　　根据中国支付清算协会的统计显示，2018年以来，人脸识别在手机解锁、身份验证、支付等方面广泛应用，并已成为主流趋势，目前85%的用户愿意使用刷脸支付等生物识别技术进行支付。

　　根据灼识咨询报告显示，2018年在中国制造生产的配备身份验证功能的安卓智能手机中，超过70%使用了旷视提供的基于人脸识别的设备解锁解决方案。旷视人脸识别设备解锁解决方案的误识率低于百万分之一，反应时间快达40毫秒，其生成的结果高度可靠。由于此种支付级别的安全保障，旷视的解决方案使用户得以方便且安全地授权支付。

　　随着人工智能的普及，人脸识别在智能手机、互联网娱乐、金融、智慧城市、医疗、教育、零售等行业的应用日趋广泛，其无感的交互体验已经成为生物识别领域中最自然、最可靠的技术，而智能门锁更成为消费市场人脸识别最前沿的应用领域。今天，AI公司商汤科技发布了“3D人脸识别智能门锁解决方案”，无论对于行业还是对于用户体验，都起到了新的标杆意义。

　　商汤科技“3D人脸识别智能门锁解决方案”基于商汤科技SenseID智能人脸识别模组，整合了算法、3D仿生双目红外摄像头，SoC计算芯片等软硬件于一体，将商汤科技领先的3D人脸识别技术，带给最终用户，带来便捷、安全、高效的入户体验，并帮助门锁企业在整锁或整门产品的开发中降低成本，缩短周期。

　　结合在便捷性和安全性上的双重提升，在日常使用场景下，其优势主要体现在“解放双手”，与使用iPhone的面部识别相似，当用户无法腾出手去用指纹，手机，钥匙等解锁时，直接通过人脸解锁，可免去其它步骤。在当下指纹锁盛行，添加人脸识别功能无疑将极大地增加解锁便利性。

　　昨日，人工智能企业依图科技在上海举行发布会，推出了一款云端视觉推理AI芯片“求索questcore”，以及基于该芯片构建的软硬件一体化系列产品和行业解决方案。求索是依图科技进入硬件领域后开发的首款芯片。

　　据介绍，求索是全球首款为云端定制的深度学习视觉推理芯片，由依图科技和AI芯片初创团队ThinkForce联合开发。其基于依图的ManyCore 架构，采用台积电16nm工艺，适用于人脸识别、视频结构化分析、行人再识别等图像和视频实时智能分析任务。作为云端AI芯片，求索是一个完整的、具有端到端能力的AI处理器。

　　属于计算机视觉的人脸识别，几年来取得了突破性进展，成为人工智能最热门的风口之一——刷脸支付、刷脸取快递、刷脸安检、刷脸入住酒店……“靠脸走遍天下”正在成为新技术带给人们生活和工作的“新常态”，一个个新的应用场景被开发出来。

　　埃森哲指出，作为一项正在崛起的全新生产要素，人工智能有望变革中国经济发展的基础。从发展的角度来看，未来几年人工智能的发展将会越来越快速，不断渗透到各行各业。微美全息WIMI专注于计算机视觉全息云服务。据介绍，微美全息覆盖从全息计算机视觉AI合成、全息视觉呈现、全息互动软件开发、全息AR线上及线下广告投放、全息ARSDK支付、5G全息通讯软件开发、全息人脸识别开发、全息AI换脸开发等全息AR技术的多个环节，是一家全息云综合技术方案提供商。其商业应用场景主要聚集在家用娱乐、光场影院、演艺系统、商业发布系统及广告展示系统等五大专业领域。

　　微美研发团队独立开发的综合全息应用平台，它包括全息视听综合操作、全息广告服务、全息媒体资产管理和平台级全息数据管理和全息交互系统、全息识别系统、全息标签系统、全息跟踪系统、全息捕捉系统和全息分析系统。它包括多个模块，允许最终用户编辑和显示全息AR内容并创建自己的自定义视觉效果。

　　微美基于成像检测和识别技术、模板匹配和检测技术、视频处理和识别技术、成像识别中的全息3D层替换技术和成像跟踪中的动态融合处理技术，将全息AR广告嵌入到在线视频中。并希望这些技术将应用于公司未来的战略蓝图，例如全息3D面部识别技术和全息面部变化技术的开发和应用。

　　全息3D人脸识别软件的开发基于微美的全息成像特征成像检测和识别技术、模板匹配全息成像检测技术，以及基于深度学习和训练的视频处理和识别技术。传统的2D面部识别技术是一种基于面部特征的识别技术，它从面部图像或面部视频流中捕获信息，并自动检测和跟踪目标面部;微美的全息3D面部识别技术是全息成像捕捉和3D肖像的结合的识别技术。微美专注于软件技术的开发和应用，并拥有AI、机器识别技术、机器学习、模型理论和视频成像处理技术。全息3D面部识别技术是一种利用结构光和红外光的集合技术，所收集的特征点可以超过30,000点;传统2D面部识别技术的收集特征点不到1000点。并且3D技术受到周围环境的影响较小，有望克服传统2D面部识别技术中发现的如光线、姿势、遮挡、动态识别和面部表情等许多问题。

　　如今，我们的脸成了钥匙、公交卡、身份证……来自国金证券行业研报显示：全球40%的人工智能企业都涉及计算机视觉。另有市场咨询公司预测，2019年全球人脸识别市场的规模预计为32亿美元，到2024年该市场规模将达到79亿美元，复合年增长率高达16.6%。随着我们这些大企业的兴起，将会有更多的场景落地到我们生活化之中。

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