本文内容涵盖人脸识别发展历程、市场研究、核心技术、商业应用以及产业落地、个人看法等干货研究。注意，本文干货满满，约有2万7千字，强烈建议大家先收藏后学习！
d． 人脸识别作为一种技术，并没有实际的产品承载点。以上分析中的种种产品，你都能叫出来名字，是因为这些功能或是技术都有一个实际的产品承载点，比如QQ用了即时通讯技术，头条背后的智能推荐用了机器学习相关技术，但在我们心目中它不是以一种技术停留在我们的心智空间里，它是一款实实在在的产品，我们可以操作它，使用它。无论是QQ还是滴滴、高德、今热头条、新浪等等，这些产品我们都能实实在在的接触到，并且后续行为都在这个技术的承载点里（如即时通讯技术的产品承载点是QQ，机器学习技术的产品承载点是头条），那么用户的数据自然也就在产品承载点之中，这样我们才能应用数据来创造价值，从而实现盈利。
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团队有300多号，也从当初toC转向toB领域；成立于2014年的商汤科技选择另辟蹊径，选择用“四大美女”这个话题让人们躁动起来，到最后四大美女走了三个；商汤的网络都是自己设计的，这样对于深度学习网络的掌控力就会更强，提供SaaS服务的同时，可以通过SaaS把背后的数据拿到，再进行更多更细致的分析再次提升服务质量。
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如果没有后台设计，测试结果只能由人工抽样计算，抽样计算繁琐且效率较低。模型的效果，需要在精确率（识别为正确的样本数／识别出来的样本数）和召回率（识别为正确的样本数／所有样本中正确的数）中达到某一个平衡。
人脸识别的过程中有4个关键的步骤：
检测率：识别正确的人脸／图中所有的人脸。检测率越高，代表检测模型效果越好。
误检率：识别错误的人脸／识别出来的人脸。误检率越低，代表检测模型效果越好。
漏检率：未识别出来的人脸／图中所有的人脸。漏检率越低，代表检测模型效果越好。
速度：从采集图像完成到人脸检测完成的时间。时间约短，检测模型效果越好。
在指定的过道或柜台安装人脸识别摄像机，对进入过道和来到柜台的人员数量进行统计，得出每个过道和柜台的来往人员数量，区分热门区域和冷门区域。
2．1 人脸确认（1：1）
面部识别技术发展势头强劲，但与此同时，严格的新隐私法正在颁布。
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https://computervisiononline.com/dataset/1105138686
其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处 的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换12特征，称为Jet；边的属性则为不同特征点之间的几何 关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点， 同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识 别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。
现在，我们发现人脸识别在科技领域无处不在，从支付到犯罪识别系统等等。根据全球市场洞察，到2026年，人脸识别市场将达到120亿美元。
引用地址:https://www.gupiaohao.com/202306/34155.html
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