关于苹果手机的面容识别,假如不戴眼镜的人戴眼镜后也可以识别吗

这个面容识别是会学习的，如果你刚开录面容的时候不带眼镜录的，但是你经常带眼镜，刚开始识别成功率不会那么高，你此后一段时间一直带眼镜去解锁！慢慢的就会把你带眼镜的面容数据读取进去，后面识别成功率会提升。所以还是建议平时什么样，在录面容ID的时候就怎么样，毕竟老是识别不出来的话、影响使用感觉！

相关说明

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。

人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

人脸识别是资本和人才的比拼 应用场景日渐多元化

• 人脸识别是起点，独角兽们的人工智能会走得更宽

• 人才助力人脸识别独角兽 大鱼吃小鱼、优胜劣汰

资本一向是判断某个领域前景的风向标，人工智能成了毋庸置疑的风口——人工智能领域的投融资在迅速增多，人工智能的企业数量也在随之增多。公开资料显示，从2016年1月到2017年2月这一年间，人工智能领域融资事件共发生360余起，几乎平均一天达成一项融资。

不过，科技互联网领域盛极一时的领域都有周期性，经过了非理性的疯狂生长，终会退烧，重回理性成长轨道。创新工场创始人兼CEO李开复曾表示，明年初将会出现第一波倒下的AI公司以及投资人。

一个新兴细分领域刮起台风之时，总会吸引众多的创业者和热钱投入其中，但最终经过几轮淘汰赛的比拼和角逐，最终市场上只会剩下几个寡头甚至一个超级巨擘的局面，从百团大战、打车软件大战、到共享单车，再到人工智能以及更细的人脸识别，都将会是这样一个优胜劣汰的过程。

目前，人脸识别的江湖中，商汤、旷视、云从、依图，被李开复称为人脸识别的四个独角兽。热钱和融资再燃烧一两年，除了这四家之外的人脸识别公司，或许将迎来其生命周期的尾声。

与此同时，即便独角兽们在人脸识别领域有着深耕，但一方面依然面临着Facebook、谷歌、腾讯等国内外互联网巨头强敌的环伺，另一方面也将应对着人工智能技术日新月异的自我挑战和颠覆。

人脸识别是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。使用摄像头或者摄像机采集含有人脸的图像或视频，自动检测图像信息和跟踪人脸，对检测到的人脸进行脸部的一系列相关分析技术。

未来至少在3-5年人工智能领域都是人才战，是脑力游戏。全球也就是几十个人来做突破性工作，核心是看最顶尖的研究人员的智商PK，看谁能够做出突破。

商汤拥有亚洲最大的深度学习研究团队，包括18名教授，以及来自麻省理工学院、斯坦福大学、北大、清华等世界名校的120余名博士生。

此外，商汤科技已与香港中文大学、清华大学、浙江大学、上海交通大学等众多高校院所建立了合作。其中与香港中文大学、浙江大学分别建立有联合实验室，共同推进前沿基础研究。

商汤科技也会进一步继续利用名校+名企的模式，为企业培养精英人才，加速科技转化，通过产学研结合的模式，共同打造培养创新型、复合型高层次人才的示范平台，促进地区产业升级，实现高校、企业与地区的三赢局面。商汤的人才优势体现在系统性，从导师制到各个共建研究室，实习生机制，商汤建立了系统性的产学研体系。

云从科技创始人周曦师从美国工程院院士、计算机视觉之父——黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的机器视觉研究。周曦带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠。

云从科技目前由上海、成都、重庆三个研发中心，美国 UIUC 和硅谷两个前沿实验室，及中科院、上海交大两个联合实验室组成三级研发架构。云从科技研发团队成员 300 多人，80%以上拥有硕士学历。目前，云从与公安部、四大银行、民航总局建立联合实验室，推动人工智能产品标准的建立。

旷视科技汇集了来自清华大学、美国哥伦比亚大学、斯坦福大学、微软亚洲研究院等国际顶级院校、科研机构的技术极客，以及来自谷歌、阿里巴巴、华为、微软等跨国企业的一流产品牛人。

依图技术团队来自MIT、Google、阿里巴巴等知名学术和工业机构。创始人朱珑在美国加州大学洛杉矶分校，获统计学博士，师从霍金的弟子艾伦·尤尔（Alan Yuille）教授，从事计算机视觉的统计建模和人工智能的研究。在麻省理工学院人工智能实验室担任博士后研究员，深入研究大脑科学和计算摄影学。

为什么人脸识别在国内这么红？

一方面，人工智能大赛道中，人脸识别算其中发展较为成熟的应用领域。

另一方面，人脸识别是符合国家政策趋势，是惠及民生的领域，国家863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出了专款资助人脸识别的相关研究。在国家政策的支持和完善下，人脸识别技术将会被推向更广阔的日常领域。

金融、安防是目前人脸识别应用最广泛的两个领域。商汤、旷视、依图、云从，几家公司都在金融和安防领域有深入布局。

• 金融：个人身份验证的攻坚战

云从科技是我国银行业人脸识别应用最普及的供应商，包括农行、建行、中行、交行等全国 50 多家银行已采用云从的产品，市面上许多银行的金融身份认证与远程认证平台是使用的云从技术，这种情况不仅仅因为技术实力强，更因为云从是受邀起草与制定人脸识别国家标准的人脸识别企业，有着过硬的技术指标与研发背景。

其中，中国农业银行超级柜台、刷脸取款，是全国首先应用人脸识别技术的四大行之一。

商汤科技与京东、银联、招商银行、拉卡拉、融360等多家金融机构和银行均有合作。例如，用户在京东钱包上扫描人脸，即可完成比对，实现密码解锁，代替传统密码登录方式，更加方便安全。

商汤提供人脸搜索技术，帮助拉卡拉快速完成新用户照片与已有黑名单人脸库的比对，高效准确地筛选出潜在诈骗分子，保护普通用户的权益。通过人证比对和活体检测技术，拉卡拉将获知用户的注册信息是否与 *** 作者本人一致，有效的防止了身份信息盗用情况。

商汤为融360平台提供一体化解决方案包括人脸识别、人证比对、证件识别，完成比对，实现远程身份认证，让金融服务更加方便安全。

旷视背靠阿里巴巴，为支付宝客户端提供人脸登录功能支持，人们无需再输入繁琐的密码，只需对着手机镜头眨眨眼、转转头便可轻松完成登录。

同时，旷视也为支付宝提供了从端到云的 FaceID 远程身份验证服务。此外，旷视也为小米金融、你我贷等互联网金融公司，中信银行、江苏银行、北京银行提供人脸识别服务。

依图科技拥有完整的实名认证解决方案，依靠人脸比对及活体检测技术，为金融企业提供全渠道解决方案（柜面、移动端、自助机具等），并且拥有为招商银行、浦发银行、京东金融、360金控等各类金融企业实施落地的丰富经验。

• 安防：防患未然、惠及民生的保卫战

在惠及国计民生的安防领域，商汤目前在布局智慧城市安防项目。智能视频方面，商汤的SenseFace人脸布控系统已经开始广泛落地。

该系统专门用于大规模视频监控系统中的实时大库人脸识别应用场景，不仅支持1000+路监控视频中的实时人脸捕捉与识别，更可以在千万级人员库中300ms内获得比对结果，现已帮助全国各地公安机关抓获了上百名犯罪分子。

而在图侦（以图搜图）方面，商汤的图腾系统，可以在亿级大库秒级返回结果，快速实现涉案人脸的身份鉴定与身份关联，从而帮助一线警员及时准确出警，实现重大案件的侦破，提升常规案件的破案效率。

在广州市公安局刑警部门应用中，图腾系统上线半年来，实际比对800次，比中357人，已经成功抓捕嫌犯83人。同时在重庆、河北等地也有广泛应用。

在安防领域，云从的产品已在 22 个省上线实战，获得公安部高度认可，引领了公安行业战法的变革。

广东省公安厅采用云从科技人脸识别技术在地铁、车站、重点小区等重要场所进行布控和实战并取得了良好的效果，抓获了一批嫌疑人，为公安破案提供了新的思路和战法，受到全国公安系统广泛关注。

云从曾在一个火车站，通过技术来帮助警察进行针对性布控，在短短一个月的合作中，帮助警方控制了两百多个犯罪嫌疑人。

依图用技术实力让江苏的公安部门惊叹其秒刷逃犯的效率。江苏省公安厅曾运用依图系统，将当地常住人口和暂住人口与通缉犯库进行人脸比对，依图系统当天就成功比中17个通缉犯，警方立即抓到了3人。随后，其他省市的公安部门也主动找上门寻求合作。

旷视为公安部第一研究所推出的“网上身份z”提供了人脸识别技术支持。有了网上身份z，每个人都可以在网上生成一本终身唯一编号的“身份z网上副本”，今后办理一些实名认证业务时即可“刷脸”完成认证，不用再携带实体身份z。

通过多因子认证技术实现互联网上的“实名+实人+实证”的真实身份认证，在保护公民隐私信息的同时有效解决了“我就是我”的问题，让市民在网上办事变得更加可靠、安全。

安防的人脸识别应用，如今还逐渐在各项会议和赛事中被大量采用。

商汤在深圳文博会期间，实现了近20万人次的人像识别，并比中20多名前科人员，保障了文博会零案件的发生。此外还应用于夏季达沃斯、东南亚商洽会等。

此前，博鳌亚洲论坛“深圳·开放之城 创新之都”投资交流活动曾采用商汤的智能自动签到机，为参会嘉宾带来便捷的刷脸签到体验，不仅能够认出嘉宾的身份，还能告知他们的座位桌号。

依图在第53届世界乒乓球锦标赛上，通过动态人脸识别系统，智能、准确、灵敏的黑名单报警功能，有效地核实了进场人员身份，保障身份安全。

在2016年G20二十国集团***杭州峰会期间，杭州各城区 1000 多家酒店全面采用由旷视提供核心算法的人脸识别身份验证系统，并在杭州市拱墅区实现了全区登记系统并网，方便公安部门随时排查各登记信息，了解人员进出状况。

博鳌亚洲论坛采用云从的动静态结合的人脸比对系统，以视频人像数据为基础，通过大数据监控平台，充分利用视频监控及图像资源完美取代原始的图侦系统。

在互联网领域，商汤通过深度学习算法，帮助新浪微博全新的“面孔专辑”功能实现检测出中的面孔，并分类归纳。

商汤科技的图像处理技术，针对中的暗光以及雾气等进行处理，还原出清晰的，已广泛应用于微博相机。

与此同时，商汤的SenseAR增强现实感引擎，可为面部、手势实现各种好玩的AR特效，它基于商汤的人脸关键点检测、人脸跟踪技术，可以实现精准定位效果，目前Faceu就在应用商汤的技术。

旷视为美图旗下的美图秀秀App、美颜相机、美颜手机等一系列软硬件产品提供了人脸识别技术支持。

其中美图秀秀和美颜相机App通过旷视的人脸检测和关键点检测技术，可以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，快速完成精准修容。

在手机领域，商汤可以为手机拍照提供人像背景虚化功能，以及智能相册中的人脸聚类功能。目前OPPO、小米等手机中，应用了商汤的此项技术。

譬如在小米MIUI 7中，商汤人脸识别算法就实现了“一人一相册”的面孔相册分类功能。云端存储照片将被自动分类，避免了手动分类照片的繁琐 *** 作，优化了用户体验。

在零售领域，商汤表示餐厅等线下服务行业，针对前来的顾客进行身份识别，当遇到VIP客户时，便可自动激活后续的定制化服务机制。如此一来，VIP客户将不需要主动出示VIP会员卡，大大增强了用户的体验。

无独有偶，龙湖长楹天街今年与旷视合作，在该商场一家咖啡店试点上线了智能会员识别系统。当消费者一步入门店，旷视的智能摄像头和智能感知技术便会自动抓捕消费者的面部图像，随后回传回至会员人像数据库中进行比对，并准确识别出会员的身份信息，而当会员进行消费或二次到店的时候，智能零售系统便能快速地识别出来并提醒商家。

在出行领域，旷视开拓了去年6月底滴滴出行宣布上线五大安全举措保障用户安全出行，其中的人像认证是由旷视提供的 FaceID 身份验证系统完成，用来保证司机注册账户和本人信息相符。

e代驾、易到用车也采用了旷视的人脸识别技术对司机身份进行核验。神州租车则通过旷视的实名验证系统，进行线上用户实名认证，在用户需要租车时，需要通过客户端进行活体检测、人脸比对判断是否为本人办理业务；在线下环节，工作人员对用户进行二次核验，来确保取车人与申请人是同一人，降低业务风险。

在医疗领域，依图的技术还服务于交通、医疗等行业。依图正在寻找让人工智能技术帮助和实现医疗领域的突破，利用最前沿的深度学习技术，将医学领域的专家知识和经验去普及，辅助医生为病人作出精准的诊断，制定适合的医疗方案，提高诊断治疗和体验。

人工智能的应用帮助医生摆脱繁重的重复工作，利用医疗专家的知识和经验建议辅助医生做出准确判断和合理治疗方案，从而更智能和更准确的为患者提供医疗诊断和服务。

总而言之，除了金融、安防之外，互联网、消费电子、汽车电子、零售、医疗、教育等诸多领域都在逐步引入人脸识别，遍地开花是大势所趋。

未来几年是包括人脸识别在内的人工智能技术产业爆发的几年，无论是产品种类、产业规模还是生活方式都会有爆发性的增长和改变，比如农业银行这次应用在刷脸取款上验证用户身份，社保机构也将应用该技术帮助退休老人异地身份验证，而边防、机场、铁路等行业也会在智能通关系统上发力。

有关机构预测，到2020年，人脸识别的市场规模预计达到2000亿，其中通关安防产品达到700亿，在线支付达到500亿，这将是一个很可能产生新的阿里巴巴、腾讯或百度体量级公司的行业。

人工智能的浪潮涌起，让人脸识别公司发展迅速。国内大中城市的人脸识别创业公司们，均表示自身拥有独创科技，姑且不论真正拥有核心技术的公司并不多，并且技术革新的速度之快，也会让目前的核心技术并非无可替代。

但以人脸识别为代表的计算机视觉技术在人工智能中并非中流砥柱。况且，有分析指出，Google图像识别系统的开放或将预示着未来图像识别免费是大趋势。

自动驾驶等高阶的系统，更能代表人工智能的未来。

商汤科技创始人徐立表示，公司最新一轮融资之后，公司将进一步拓展AI技术的应用领域，包括无人驾驶、智慧医疗等。

云从科技创始人周曦表示，做人脸识别或图像识别这类计算机视觉技术只是第一步，它们是人工智能的“眼睛”，云从的最终目标是人工智能的“大脑”。

依图基于海量交通、出行数据的模型建设优化管理城市交通运行策略，力图做城市数据的大脑，开展大数据综合治堵。

人脸识别主要识别哪里是不固定的。他可以固定识别也可以寻找最优的部位进行识别。就拿苹果手机为例，苹果手机的人脸识别每次识别的特征部位都不是固定的，他是一个学习的过程，无论怎样人脸识别识别的到底是哪个部位，这完全看程序和算法的设计，并不是固定的几个位置，可能是上百个点，不断的优化。

人脸识别的利弊

不易察觉性人脸识别技术可以采用可见光人脸图像识别，或是红外线与可见光融合的多光源人脸图像识别技术。人脸识别只要在有特定光源的情况下，就能完成不被人察觉的识别，不会令人反感也不会陷于被伪装欺骗的境地。在公安刑侦领域，特别适用于犯罪嫌疑人的跟踪与追捕。

首先是人类脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。在加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。

每个人都会用到人脸识别

2016年被被誉为人工智能元年，从人脸识别、语音识别的应用，到如火如荼的围棋人机大战，人工智能正以锐不可当之势进入人类社会，在2017年里进一步渗透进我们生活的方方面面，让每一个都成为人工智能化时代的受益者。

来源网络

随着去年北京地区火车站人脸识别系统的普及，今年5月，南京南站也完成了一个月的人脸识别进站系统测试。不仅是这种场合的身份核验，从部分手机app的照相功能、登录功能，到巴黎ESG商学院即将采用的Nestor教学系统（通过人工智能和面部识别技术来判断学生上课时注意力集中情况）。

人脸识别技术已然成为我们生活中的一部分，那么这种技术到底是如何运作的呢？下面我们就来了解一下。

人脸识别到底是什么？

人脸识别，是视觉模式识别的一个细分问题，也大概是最难解决的一个问题。

其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。

我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还暂时还不上的人。

然而这项看似简单的任务，对机器来说却并不那么容易实现。

对计算机来讲，一幅图像信息，无论是静态的，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像，是一个由19801080个像素点组成矩阵，每个像素点，如果是8bit的rgb格式，则是3个取值在0-255的数。

来源网络

机器需要在这些数据中，找出某一部分数据代表了何种概念：哪一部分数据是水杯，哪一部分是书本，哪一部分是人脸，这是视觉模式识别中的粗分类问题。

而人脸识别，需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中，区分这个人脸属于谁，这是个细分类问题。

人脸可以分为多少类呢？

取决与所处理问题的人脸库大小，人脸库中有多少目标人脸，就需要机器进行相应数量的细分类。如果想要机器认出每个他看到的人，则这世界上有多少人，人脸就可以分为多少类，而这些类别之间的区别是非常细微的。

由此可见人脸识别问题的难度。遑论这件本就庞大复杂的工程还要受到光照，角度，人脸部的装饰物等各种因素的影响。这也不难解释为什么人脸识别技术目前还没有大量应用在日常生活中，譬如本文的导引所提的一些应用也都还处于初级的试运营阶段。

人脸检测与人脸识别

完成人脸识别的工作，要经过几个步骤。

人脸粗识别示意图（来源网络）

首先计算机需要在图像或视频中找到人脸的位置，这部分工作一般叫做人脸检测。如前所述，这是一种粗分类，具体到人脸检测中，实际上是二分类，计算机只需要判断目标图像是或者不是人脸。

但由于并不能事先确定人脸的大小和位置，计算机需要以每个可能的人脸大小对全图进行扫描，逐个判断子窗口所截取的图像是否为人脸。而每次扫描过程，子窗口移动的步长可能是几个像素。

所以我们可以大致想象下，作一张图的人脸检测，计算机需要作多少次二分类判断。

1v1人脸验证与1vＮ人脸查找

如果我们使用门卡，计算机可以通过门卡在后台中获取门卡所有者的人脸样本，将其与当前使用门卡人的人脸图像进行对比，以确认当前使用门卡的人与门卡的所有者是否匹配，如此可以避免捡到你门卡的人轻松混入公司。

这是一种1v1的身份验证，计算机对当前人脸和库存人脸进行一次比对，是对其他验证方式的一种辅助，从而提高身份验证的可靠性。这种应用目前已经大量使用，比如敏感设施的准入，互联网金融领域的远程开户及大额提取的身份验证等。

来源网络

至于我们在无数科幻影片中看到的诸如FBI可以联机查找一个保存了所有通缉犯数据的人脸库，每次他遇到一个人，都会先获取该人的人脸信息，用所获得信息去通缉犯数据库中去逐个比对，如果发现匹配度足够高的，就当场抓捕。

这是一种1vN的人脸查找。每次人脸识别，计算机要作n次人脸比对，n为待识别库中的人脸模板数。

如果要求计算机只凭借人脸识别出一个人的身份，这实际上也是一种1vN的人脸查找，其目标人脸库是一个由n个人脸组成的“熟人库”，随着n的增大，准确识别的难度也会增大，一次识别所需要的计算时间也会增加。我们可以考虑一下，一个普通人能对多少个人脸进行准确识别？大概也就在几十个这个数量级上吧。而目前最好的人脸识别技术实际上已经超过了这个水平。

可见，人脸识别其实是一项十分庞大复杂的技术，普及较慢在所难免，我们前文提到的火车进站人脸识别系统，目前还会因车票二维码模糊、乘客戴眼镜或化妆等问题无法识别，因此还在改进之中。不过，现在的刷脸考勤、刷脸支付等都是这项技术的应用，我们也希望在人工智能化大时代中，能有越来越多这样的便捷化个性化技术造福人类。 

识图软件有：以图搜图、百度识图、搜狗识图、度娘识图、好物识图。

1、以图搜图：

以图搜图，是通过搜索图像文本或者视觉特征，为用户提供互联网上相关图形图像资料检索服务的专业搜索引擎系统，是搜索引擎的一种细分。

通过输入与名称或内容相似的关键字来进行检索，另一种通过上传与搜索结果相似的或URL进行搜索。

2、百度识图：

百度识图是百度搜索近期推出的一项新功能。“世界很复杂，百度更懂你”，常规的搜索，是通过输入关键词的形式搜索到互联网上相关的资源。

而百度识图则能实现用户通过上传或输入的url地址，从而搜索到互联网上与这张相似的其他资源，同时也能找到这张相关的信息。

3、搜狗识图：

搜狗识图是搜狗搜索于2011年8月15日正式推出的具备以图搜图功能的新产品。同时，搜狗高速浏览器也在同期开发了识图扩展程序。

4、度娘识图：

度娘识图可以通过上传进行搜索到高清，来源网页，人脸识别，相似图等信息，也能通过关键字进行搜索，是一个好用的搜索器。

5、好物识图

用户通过上传的进行搜索，百度识图工具会进行识别相似，从而提供给用户更多有水印/无水印的的，从而满足用户的搜索需求

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