今天我们来聊聊[人脸识别的轿车],以下8关于人脸识别国产轿车的观点希望能帮助到您找到想要的结果。
哪款豪华中大型suv最好开
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第一个我想到的是丰田普拉多，指导价为36.98-63.68万。综合来讲，质量超级稳定，外观霸气，空间大，通过能力强，保值率超高，就是霸道卖的这么好的原因。
听我的探险者 我目前开了不到1万公里 发动机变速箱 底盘 没话说 做工也凑合 主要是纵置后驱平台 同级别没有 操控性挺好 但是每个车都有小缺点 你能接受就行 油耗也不高 目前市区13个油
当然可以买到心仪的SUV。如果是自主品牌的话，可选的余地会更多，例如哈弗F7以及吉利刚刚推出的豪越，还有荣威的经典热销车型RX5。这些车型不仅性价比很高，智能化配置也很丰富，空间也十分宽敞，动力性能也不错。
中大型SUV，三十万级别有福特探险者，凯迪拉克XT6 别克新款车型昂科旗 雪佛兰开拓者，大众途昂，我选的别克昂克旗，静音效果好，车稳
都是看得见摸得着的，家里人也很满意，喜欢打开bose音响听听音乐，车内氛围非常好，而且有各种黑科技，其中有AR实景仪表盘，语音操控，车信，人脸识别等等，每次开车都很有驾驶乐趣
首先看你选国产还是合资，国产的话这个价可以买到顶配了，比如吉利的博越，缤越，长安cs75，哈弗H6。要是买合资的话，只能买到入门型了，比如雪佛兰的探界者，大众的途岳，配置当然比不上同价位的国产车了，不过毕竟合资车质量放在那
越野性能不输普拉多，只是销量和保有量远远不如普拉多，其次国产哈弗h9柴油四驱顶配，不到30万的价格，功能配置完胜普拉多。只是耐造度，知名度，面子等要逊色普拉多。
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人脸识别第一案反映出的问题
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最佳回答透露出了我国很多科技公司对用户数据的安全性依然不重视。这次是因为消费者郭某因为不满自己被杭州野生动物园强制使用人脸识别，将其告上了法庭，要求其赔偿。据媒体报道，这是我国人脸识别技术的第一件案件，是第一起因为人脸识别数据的手机引发的纠纷事件，该案件历经了一年多的审理，最终法院宣布了最后的判决，认定该动物园强制要求游客使用人脸识别具备不正当性，所以要求动物园对郭某的误工费和交通费用进行赔偿，该庭审过程也全程进行了宣判。
其实这件案件本身并没有什么复杂性，就是郭先生在去年办理动物园年卡的时候，并没有被告知要使用人脸识别，当时年卡上写着指纹验证，即可进园。但当郭先生再次进入动物园的时候，却被告知只能刷脸进园，否则就不能进去。郭先生认为动物园这是强制性要求消费者使用人脸识别所以将动物园告上了法庭。最终法庭宣判郭先生胜诉，并且要求动物园赔偿郭先生的一些费用支出，还要将系统中保留的郭胜生的脸部数据全部删除。
有律师专家表示，这次的人脸识别案件有破冰的意义，因为在此之前还没有类似案件的判决结果，有了这个案例之后，未来地方法院处理类似的案件有了更多的依据，更多的消费者可以通过法律手段维护自己的合法权益。
案件结束后，网信办也表示，对于企业收集消费者脸部信息不规范的行为，未来政府将成立专门的工作组，对存储人脸数据的相关企业，进行严格管理，面对违规现象，工作组将会定期排查，将数据保存不安全的企业进行处罚，必要的时候，提起法律诉讼。
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（゛梦晓ヶ微光ヅ倾城）解答的关于“人脸识别第一案反映出的问题”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，下面继续评论下文用户【怪我爱的太狂野】解答的“人脸识别道闸机厂家”的一些相关问题做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别道闸机厂家
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最佳回答做人脸识别考勤闸机的品牌很多，选择时要慎重，正确地选购人脸识别考勤机要注意以下几点：
1、选购人脸识别考勤机时，应结合公司的具体情况。写字楼、办公室、200人左右的公司企业使用人脸识别考勤机是比较合适的。
2、选购人脸识别考勤机时，要选购牌子货，好的品牌，因为品牌人脸识别考勤机使用的人比较多，性能稳定，售后有保障。
3、选购人脸识别考勤机时，在价格适宜的情况下，要了解一下其配套的人脸考勤系统是否适用。要知道，一款不适用的人脸考勤系统对于企业来说是资源的浪费；或者，有的人脸考勤系统可能适用，但是功能单一，满足不了企业公司智能考勤，薪资核算，客户验厂的实际需求，那也是不完美的！
4、人脸识别考勤机系统的适用性表现在能否智能识别班次、操作是否灵活方便、是否有丰富的考勤报表。
人脸识别考勤推荐捷易科技，捷易科技考勤机拥有超过99%的行业领先准确率，自动统计上下班打卡数据，工时结果自动更新；每一个员工的考勤、访客预约、签入/签出等，可以通过报表智能化展现，提高准确率及管理效率。
以上就是道尔智控小编解答(怪我爱的太狂野)分析关于“人脸识别道闸机厂家”的答案，接下来继续为你详解用户（摘熊熊）解答“现在国内有多少人脸识别的公司”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
现在国内有多少人脸识别的公司
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最佳回答 1、旷视科技
旷视科技
北京旷视科技有限公司以深度学习和物联传感技术为核心，立足于自有原创深度学习算法引擎 Brain++的创新企业，其核心技术就是人脸识别技术 Face++。Face++在过去几年中屡获嘉奖，风采夺目。2018年，旷视科技搭乘新零售的快车，与国内便利店数字新零售赋能商——鲜生活达成战略合作，并共同成立人工智能新零售研究院。
2、商汤科技
商汤科技
商汤科技SenseTime是全球领先的人工智能平台公司，在人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶等技术领域的创新成果，支撑了十多个垂直行业的AI变革。2018年4月25日，在creAIte创以智用——2018商汤人工智能峰会上，商汤科技发布首款智能汽车产品SenseDrive DMS驾驶员监控系统。该系统以原创领先的计算机视觉与深度学习技术，通过深度学习技术和嵌入式芯片优化技术结合，实现对驾驶员疲劳驾驶、驾驶分心、危险动作等驾驶员状态的实时智能检测与提醒，为驾乘安全保驾护航。
3、无图科技
无图科技
无图着重于保护隐私前提下实现的智能算法，它利用人工智能技术，将图像预处理提取人脸特征等步骤在设备本地完成，不存储或向服务器传输视频、图像等，保护用户的面部信息安全。同时无图人脸识别研发从参与公安部项目而来，专对东亚人脸做过准确率增强。将人工智能技术应用于校园教学、智慧养老、门禁管理、远程工作等实际应用中，减轻管理人员的工作压力。
4、智慧眼
智慧眼
智慧眼科技以计算机视觉技术为核心，专注于人工智能技术在安防、司法、交通、医疗、人社等领域创新应用。其中人脸识别技术在由Google举办的megaface百万干扰级的人脸识别算法挑战中成绩一度名列前两名，指静脉识别技术连续三年荣获全球算法挑战赛的冠军。其以人脸识别技术为核心打造的身份认证平台获得国家发改委“互联网+”重大工程项目，以视频结构化大数据平台为核心的解决方案在智慧城市建设中被多方应用。2018数博会上，智慧眼展示了基于FPGA芯片的人脸识别实时动态布控系统，获得广泛关注。
5、依图科技
依图科技
依图科技主要从事人工智能创新性研究，致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合，建设更加安全、健康、便利的世界。2018年3月23日，在青岛举办的“华为中国生态伙伴大会2018”上，华为携手人工智能公司依图科技，共同发布“华为-依图视频云人像大数据”解决方案，可以支持静态图片、动态视频流、动态图片流、低清画质、网纹噪音等各种复杂前端设备采集的数据处理，十亿级数据检索比对可秒级返回结果，误报率低至百亿分之一。
6、海康威视
海康威视
人脸识别技术在安防行业可以说是应用最早以及最广泛的。海康威视作为安防行业龙头企业，专注于安防产品、解决方案的供应，在扩大安防领域的同时，在人工智能领域不断深入。如传统人工智能企业不同的是，海康威视不仅做人脸识别的算法，也做人脸识别相关的产品及系统方案。2018年上半年，海康威视也推出了系列新品，人脸识别也是这些产品的核心支持技术之一。
7、云从科技
云从科技
云从科技是一家拥有自主知识产权核心算法，并参与人脸识别国家标准起草与制定的企业。2018年5月，云从科技发布“御眼人脸卫士”新品，作为云从科技专为公安用户量身打造的明星产品，旨在辅助公安快速便捷布控。以像机代替人眼的方式，对小区、商超、政府大楼、学校、医院、车站、监狱等重点场所进出人员进行实时监控。通过实时预警、陌生人识别、过往人员追踪，达到全方位掌控进出人员、维护重点场所治安的目的。
8、佳都科技
佳都科技
6月11日上午，佳都新太科技股份有限公司在广州会展中心正式发布了首款商用智能人脸识别终端产品。这款PCI-R6002系列人脸识别终端一体机是一款高性能、高可靠性的人脸识别产品，相比传统的人脸门禁考勤设备，佳都科技的这款产品通过了人脸识别设备研发的铁人三项，在算法、设计、应用三个方面均实现了突破。
9、深醒科技
深醒科技
同样专注于计算机人脸识别研发的深醒科技，其识别技术主要是基于人的面部特征，针对图像或者视频检测其是否存在人脸，采用多视角人脸检测定位，并在人脸存在的区域进行检测，最终将面部各器官的信息与人脸库进行对比，完成识别。6月4日消息，深醒科技对外宣布，已获得由国科嘉和领投，国投资本、凯旋资本跟投的B融数亿元人民币融资。
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人脸识别用了哪些纳米技术
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最佳回答御眼重明的系统贮存了1000万人的2亿张照片，可以通过一张7岁的儿童照对应识别出成年照，准确度高达90%。
国产的人脸识别技术早已十分成熟。在央视一套科学挑战节目《机智过人》中，国产的人脸识别技术“御眼重明” 遭遇协助美国FBI破获章莹颖案的“妙笔神探”林宇辉。“御眼重明”和林警官共同面对十组相同着装的上场父母，根据相片中的儿童，倒推出他们的父母，其中照片模糊程度、可用信息提取的难度堪称十级。“御眼重明”通过数据库比对，率先锁定其中一对父母，林警官则依据还原人像的方法找到答案，双方准确度极高，几度打成平手。
据团队介绍：“御眼重明的系统贮存了1000万人的2亿张照片，可以通过一张7岁的儿童照对应识别出成年照，准确度高达90%。” 场上“机智见证团”的团员主持人撒贝宁质疑，现在，进行面部调整的人也不少，人工智能也能识别吗？没想到团队自信满满：“只要是他妈妈能把他认出来，我们的只能技术也能把它认出来”。
不仅是人脸识别技术，国内的步态识别、声纹识别等技术的研究均处于国际领先水平。据了解，在本周五即将播出的第三期节目中，中国科研人员“银河水滴”团队成功将《碟中谍》科幻电影里的场景演化为现实中的步态识别技术。
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新推出的人脸识别解决方案
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最佳回答分几个方面分别的论述一下人脸识别的技术和产业发展的相关状况。 第一，人脸识别技术的价值在哪里。我们把人脸作为一个生物学特征，作为一个商业化运用，只是备选的一个方案之一。生物学当中，唯一的判断的标准，其实识别从精准度的角度和不可替代的角度来讲，最精准的是虹膜，但是虹膜的识别采集成本非常高，识别的效率相对不是很高，需要等待的时间。所以这两个条件约束了整个的产业化运用只能局限在相对小众的，对识别要求极高的军工、国防等安全性非常高的远的投入，不适合大范围的推广。 第二，指纹。我们知道指纹的唯一性比较强，指纹同时采集成本是比较低的，比对成本也不高。但是为什么指纹没有成为一个特别大的可供支付、刷脸可替代的方案呢？实际上主要的原因是因为指纹的可复制性，是一个静态图像之间的比对，现在我们可以看到淘宝也好，各种各样的大量的指纹贴，指纹膜，可复制的特征，不适合支付。所以指纹现在也大致上被pass了。 第 三和第四分别是人脸识别和声音识别技术。这两个在现在横向来相比，采集成本和比对的效率，以及生命特征的唯一性来讲，性价比比较高。所以现阶段来看，人脸识别浮出水面，是有它的道理的，这是它的价值。商业特征的应用场景到底在哪里。 人脸识别的应用场景是非常宽泛的，现在主要两块，一个是金融行业，一个是安保行业。金融行业，已经从马云的蚂蚁金服演示中看到了场景，通过刷脸进行支付，显然刷脸可以付钱了，为什么不可以签收快递呢，下一步淘宝应该会把淘宝签收快递的功能打通。我相信有一天，我们会收到无人机送来的快递，无人机在你的面前拍一张照片，进行对比，就知道这个用户就是需要的用户，完成整个的支付过程。实际上这种场景，是经过多方面的讨论和认证的。基于这样的场景，是跟第三方的支付认证相关的，包括我们看到的腾讯的银行，第一张远程开卡，就是通过人脸识别的技术，把人证合一进行认证，这样远程开户，远程开卡的功能，在我们的券商，在我们的网络银行上面，应该有广泛的应用。 对于安保行业来说，刷脸开门，现阶段，人脸识别的应用应该说达到了一个可具备商业化的水平，我们举个例子，在去年的时候，香港有一个导演叫许鞍华，他在南京地铁中丢了一个他的皮包，这个案件的破获，只花了5个小时。视频监控里面获取了一张照片截图，截到了嫌疑人的照片，是极其模糊的，侧脸的照片，如果肉眼比对，发现不了什么。但是有一家非上市公司，在这里不能提供他的公司名称，他们通过一个图像还原技术，把那个照片还原出可能嫌疑人的样子，清晰照，用这个照片到图库当中比对，锁定嫌疑人的身份，把嫌疑人抓获，只需要了5个小时的时间。现在安防领域的监控，我们可以看到各个省市以及地级市，都在上大量的视频监控，人脸识别的大平台。在整个安防的投入当中，上一代的安防只是静态的记录下来数据，但是下一代的安防，是对实时数据的采集、辨认，就是一个核心的技术，这个技术，人脸识别在其中发挥的作用是很大的。 我 们再拓展一下，未来的商业用途，到底有没有第二代人脸识别技术的潜在的应用的场景呢。我们说在未来，应该说原来整个确定身份的身份证，但是证和人的比对需要人工来完成。如果我们直接界定，达到了这样的一个标准，实际上每个人所对应的唯一的ID就是脸部的生物特征。这个识别了以后，所有的地方都可以用刷脸的方式，所有的地方都可以用刷脸去开门，用刷脸去做各种各样的事情。你刷脸的数据，包括你去坐火车、坐飞机、去哪儿吃饭、购物、收快递等等，这些数据都会掌握到人脸识别中，刷脸的数据将取代现在线上的点击量. 现在信用卡、银行卡消费的数据，其实有助于知道用户消费习惯和消费数据，做大数据的营销和征信，但是刷脸时代来临之后，这个的价值更大了。有很多张卡，但是只有一张脸，这是唯一的。刷脸数据是2.0时代当中，我们重点看到的。 为什么在这个时间段，人脸识别的技术会大范围的爆发出来，大范围的应用起来，成熟度到底怎么样呢？我们首先要界定一下人脸识别技术要达到产品化的应用，是两阶段的过程。第一阶段，需要获取大量的样本数据，这些数据是用于训练的，训练的是学习算法，这个是深度学习算法，把这些数据和相互人之间的关系提取出来，进行一个特别的比对。耦合度高，超过一定的水平之后，我们会认定这两个人是一个人，但是这个模型是需要投入大量的成本，这个成本包括优化的成本，包括数据训练的成本，包括运算的成本，我们当时人脸识别的一个业内的公司，这家公司的创始人，曾经说，人脸识别的技术意味着什么呢？太上老君的炼丹炉，有了这个炉之后，大数据是炉子炼的原料，解决计算能力资源的稀缺。因此这些合在一起，形成了现在人脸识别大爆发的时代，就是我们说的技术上的突破。 但是在产业上面的应用来看，目前我们可以看到，美国和以色列的人脸识别，特别是动态识别的水平是国际领先的。全网的实时监控当中，FBI在去年推出了他们的下一代的电子识别系统，总的投入是超过10亿美金的。在美国将来无论是在什么地方犯了事，监控锁定犯罪嫌疑人，进行全网追捕。 国内是什么水平呢？顶尖的学术水平，就代表着国内产业发展的阶段。目前主要是三种力量，一个是清华大学的苏光大教授，他是中国的人脸识别之父。第二个是中科院的自动化所的李教授，他早年在微软的亚洲研究院当中获得了非常高的成就，后来到了中科院的自动化所，专攻人脸识别。在奥运会当中，以及后来很多的人脸识别的应用当中，提供了比较好的技术。第三支就是香港中文大学的汤晓鸥教授的团队，每年会进行学术界的比赛，他是高记录的保持者。目前的识别率是超过了人类的脸部识别的总体水平，汤教授帮助讯飞在语音识别领域之后，在人脸识别的领域当中，建立了自己的行业地位。所以国内基本上目前是这样的发展阶段，我们去推导下面的阶段，我们怎么去甄别人脸识别的技术，到底哪一家靠谱，哪一家不靠谱，我们可以提出一些关键的甄别的关键点。这些点在哪里呢？ 第一，我们要区分的，动态和静态配合式的识别还是非配合式的识别。配合式的就是像蚂蚁金服那样的，需要数据的比对方进行配合，可以很好的去采集正脸的二维的数据。另外，就是非配合式的，非配合式的没有办法对排除方的配合，是需要随机采集的图片进行比对，这个识别的效果会差一些，但是识别的时效性会很高。 这两种模式当中，我们关注三点。第一点，你的人脸建模当中到底提取了多少个特征点进行比对，这个跟我们人脸上面的一些特征是关键节点，每个人的差异很大，而你选取的特征点的数据越多，比对的准确率就会越高。我们也采访了一些专家，他们目前能够做到的特征点的比对，应该是在700个点。目前大部分做刷脸的门禁这样系统产品的公司，特征点的选取大概是在50个左右。所以我们去做调研和交流，可以问一下整个公司人脸识别建模当中特征点的数量。 第二点，人脸识别数据库的数据样本和大小，这是一个非常重要的指标。样本及大小，是我们可供的数据集，这些必须要对人脸，比如说一个人有500张照片，拍的都是他的脸，不同的角度和位置、光线，把这些数据进行合理的清洗，供机器去训练包括比对和识别之后，可以告诉你是识别对了还是识别错了，这样的样本数非常重要，有助于训练，提高模型的准确率。因此可标签的数据样本集的大小，这个大小目前至少是百万的级别，才会使得现在识别率能够提升到世界领先的水平，这个也是可以甄别的关键点之一。 第三点，是不是你的商业模式能够对你的整个的数据的获取，我们说人脸数据的比对，形成一个正循环的模式。实际上数据来源，人脸的样本来源，是来源于两个非常重要的渠道，美图秀秀和美颜照相机，这是一个商业的互换，这个数据，因为考虑到做一个脱敏的处理，剩下的只有几百个关键的特征点的数据，其他的都被略去，用脱敏的技术之后，形成了从获取数据到训练模型，再到优化模型，持续的反馈结果，获取新的数据，这样的一个正循环的过程。有了这个以后，你的模型的数据就会获取的很好了，这是商业模式上非常重要的一个指标。 如果有了这三个指标之后，应当说同时具备了这三个，可能是在人脸识别领域当中有非常大的领先优势，或者是未来发展潜力的东西。同时我们在直观的性能方面去分析，直观的到底识别的表现上有两个非常重要的指标，一个是识别的准确率，我们界定了刚才说的学术界当中，每年一比的人脸识别大赛，现在基本上测试水平都在95%，但是是人和图片之间相互比对，说明是这个人，这算一个，再比对一个，又对了，算第二个。所有的人和照片都是匹配好的，最后正确率在99.2%左右，这是我们说的目前的正常的比对方法。 还有一个非常重要的方法，我们看到商业银行和淘宝在内的一些人脸识别的技术，会提出一个错误率的问题，这个数据，目前来看可以做到十万分之一的错误率，别人拿着我的身份证去比对，如果机器能够区分出来，是不通过，这是对的。如果机器把我的身份证给别人的时候也通过了，这可能就是一个错误的，错误率要在十万分之一左右才可以，目前能达到这样错误率的公司是屈指可数的，这是一个识别准确率的问题. 另外还是在多大样本中可以实现这样的准确率，这个是至关重要的。一个公司里面也就是两三百个人，在这些人当中，挑选出来通过，没有什么难度。但是在公安部的大平台当中，省级的平台当中，都是上亿人的身份证照片中，要准确的挑出来十个或者是一百个候选人，这个范围缩小到这个概率当中，你的准确率能有多大，这是一个很重要的指标。 第二点，识别的问题。同样还是刚才我们说到的样本集的大小决定了识别的。本身你在可供比对的样本中，没有很大的数据，比如说是成千上万的，识别的数大家都是，都是在1秒之内作出反映，但是如果在一个上亿的大的样本当中，去把照片准确的识别出来，这样对时间的要求，对效率反映的要求就提高了。所以识别是一个很重要的指标。 我们说了五个指标，我们说这个确实是可以对公司的具体能力和技术进行综合判断的。 基于我们说的这些，关注的公司是有识别技术的公司，这个识别技术是人脸识别的技术。我们前面讲了，本身国内发言的几支学术界的力量大家非常清楚，来源于哪一支，背靠着哪一支强大的学术团队，研究团队的力量，使得这家公司是一个很好的位置。比如说我们前面讲到的科大讯飞，在汤晓鸥教授的支持下，他们的团队是学术界第一的力量在支持他们，这是一个资源性的优势。比如说川大智胜，这个和李教授他们有密切的合作，同时他们自己在图象识别领域当中，也有自己独特的技术，承担着国家大量的科研基金的项目，同时我们也特别强调一个就是川大智胜的人脸识别技术，是目前我们看到的人机交互，因为这个和二维的平面识别有很大的区别，优势非常明显，因为采集到了五官之间立体曲面之间的结合，所以采集到的数据量更丰富。可供比对的特征也是更多的，我们之前在视频当中找到拍到的侧脸，不清晰的照片，很难去识别出来犯罪嫌疑人到底是谁，是因为我们二代身份证库当中，本身就是只有正脸的可供比对的数据。三代或者是四代身份证采集数据的过程当中生物特征肯定要被提取出来，首先是指纹，三维的人脸识别会更快，三代四代可能就会被提取。 一旦需要被提取到三维的人脸的数据，那么这个时候川大智胜作为国内目前唯一一家有产品和技术的公司，面临的是广阔的市场。但是我们同时也要看到，三维人脸识别虽然有非常惊人的优势，同时劣势也是非常明显的，特征点的选取，包括侧脸的选取，是有难度的。同时表情的因素，其实对于数据处理的影响，没有在立体表情的因素那么好，提取的时候效率是偏低的，消耗的数据也非常大。所以现在来看，我们能够看到的应用场景目前还是小范围的，包括像美国对犯罪的有案底的犯人，我们国内目前在监狱当中也逐步的推广，将来全民都要采集，这肯定是一个非常巨大的市场。同时这家公司在人脸识别公司当中，技术特点和现在持续的对三维人脸识别加码，有一个项目是1.8个亿，要投入到研发当中，国家自然科学基金也已经持续的支持他们三维人脸识别的学术研究的项目，已经支持了很多年。所以在这个领域，应该是到了开花结果的地步。所以这一点，我们特别提示大家要关注这个公司，在技术上确实是有稀缺性的。 科大讯飞，就是典型的我们刚才讲的商业模式，可以实现人脸识别数据正循环的公司，是拥有互联网端的入口的。之前在语音的领域当中，讯飞语音云走的就是这样的模式，我获取的是你语音的数据，用你的数据持续的训练我后台的算法，使得他们提升和保持和其他竞争对手的领先优势。这样的话，数据端的循环，从语音的这个领域当中，复制到图像识别，就是人脸识别当中。大家如果关注讯飞，大家可以看到，在上个星期的时候，推出了双重生物特征的识别的因素，双重是什么呢？两重加密以后，确实就是这个人，把出错的概率降到非常低的水平。同时识别，双重加密之后，这个身份验证的过程可以做到数量级上面的提升。 有了这样一种开放云的平台之后，讯飞的数据正规化的过程也在逐步的建立，他下一步会和非常多的第三方的应用方合作，包括可以刷脸开锁的智能硬件方面，包括和电话银行，电话客服，还有邮箱去实现他的数据入口的正循环的过程。我们核心的问题就是的这样的一些判断的标准来去甄别的。我认为讯飞实际上是非常有希望的人脸识别的公司。我们在报告当中，也提到了讯飞是一个生态级的公司，不光是在人脸识别的这个领域当中有比较强的资源优势和技术优势，以及商业模式的优势。同时在我们整个的人工智能领域当中，讯飞超脑可以不断的用它孵化，基于学习的模式，从语音迁移到现在的图像，下一步迁移到语义当中，不断的做技术的衍生，这样的生态链一旦形成的话，在人工智能产业的地位是不可动摇的。所以人工智能整个的产业，我们想推的是科大讯飞。 人脸识别的领域当中，讯飞的优势也是非常明显的，同时我们也是看好川大智胜拥有的三维人脸识别的技术。其他的品牌公司，我们可以看到欧比特收购的公司，在安防领域的人脸识别当中，在监狱当中是超过50%的，在产品化方面也做的非常好。其他的两家，刚刚推出了自己的识别技术，现在了解的信息当中，还没有办法很好的甄别他们现在是否拥有满足我们的五个标准。在以后的调研和跟踪当中，我们会对他们的标准进行梳理和进一步的分解。这是对识别类公司的分析. 下一个阶段，我们觉得还有比较好的投资机会，除了第一类识别类的，第二类应该是数据资源类的，数据资源目前来看就是视频资源，有比较好的视频资源的公司，可以通过视频资源进行持续的深度学习的算法和优化，也许他自己没有这个技术和能力，但是可以通过技术合作的方式，找到研发团队或者是公司进行合作，共同开发优势。目前在视频资源当中的这些公司进行梳理的话，我觉得东方网力在这个当中步子迈的最前。目前产品端还是没有关于人脸识别成型的产品推出来，但是他的应用是在于多年的视频数据的积累。这个是和后期有密不可分的关系。先收购了广州的安防领域的视频监控的智能化的公司，这个步子一迈出去，布局的意图非常的明显。摄象头公司会往视频的公司侵占，后面的公司将来可能会往存储的环节去挤压，有可能将来会把分析和存储在一个环节当中就完成了，这个时候面临的压力是比较大的，所以转型的动力也是最迫切的，意愿也是最强烈的。 所以总体总结下来，现在人脸识别技术大爆发，并不是偶然的，应该说很好的满足了我们讲的人工智能的三大条件。深度学习的算法，大数据和云计算，这三个条件成熟了以后，在拐点到来的时候，大规模的商业化应用是水到渠成的。下一个阶段，基于计算机视觉的应用，在视频监控领域当中，对人的行为模式的识别、跟踪和分析，这些都会成为一个非常大的市场，成熟度还有待于进一步的检验。但是这个市场我们已经都看得到了，所以现在我跟大家探讨人脸识别的产业的发展机会，我觉得其实大家需要关注的不仅仅在于人脸识别技术本身的发展，也不仅仅在于哪几家上市公司拥有哪几项技术，而是看到背后代表的是整个计算机视觉的兴起。 人工智能报告当中也提到过，计算机视觉的1.0版本，是对静态图像的识别，2.0版本，肯定是动态视频内容的理解和学习，包括像谷歌的无人驾驶汽车，包括报告里面提到过的以色列的那个公司，也是纳斯达克上市的，他们用计算机视觉的技术实现了汽车的辅助的无人驾驶。在这个领域当中，实际上计算机视觉可供开发的应用非常丰富的。现在还有一个法律的问题，就是允许不允许无人驾驶的汽车上路，合法不合法的问题，大家不用担心这个问题。因为这个公司IPO的时候，这个公司的CEO说过一句话，他说现在还在担心无人驾驶的汽车上路合法不合法，但是我可以肯定的告诉你，十年以后，人开车上路是不合法的，这肯定是一个大的方向和趋势。这就是我从人工智能的领域延伸出来的，人脸识别只是一个点，更多的还有待于大家去一点一点的发掘。
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人脸识别技术不只用来解锁手机
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最佳回答人脸识别是有漏洞的，尤其是我们现在所使用的安卓手机，安卓手机的人脸识别都是一种平面化的识别，只要面部特征与手机储存的这个识别信息，相似度超过阀值就会自动解锁，这个就有了漏洞就可以利用特殊的干扰值来对抗手机的相似度阀值，这样就可以实现人脸的解锁。
据说这项技术是由清华大学所研究出来的，使用瑞沃AI技术可以进行对抗样本攻击破解19款安卓手机的这个识别系统，就包括很多的金融软件的登录识别，可见我们现在国产的安卓系统的这个人脸识别系统是有漏洞的不安全，因为从安全性上来说指纹识别更好一些，原始的密码识别是最安全的，因为除了有人知道密码之外，其他时间解不开，但是像人脸的话长得就能解开，自己身边是真是发生过这样的事情了。
自己大学时候有两个室友，他们如果从人的肉肉眼上来看的话是有明显的差别的，只不过脸型很像，然后他们就可以相互解锁对方的人脸识别的手机，那个时候是在一年前或者两年前，自己大学的同学他们就可以做到这个相互解锁，但明显他们两个长得不一样的，所以那个时候的人脸识别技术还不足够安全，现在国产的这个人脸识别手机也基本上采用的都是平面化，识别也就是2D系统，它就跟照片一样。
在这场测试之中只有iPhone11顶住了，因为苹果的手机使用的是3D人脸识别系统，他对于你的面部特征，比如说你鼻子的高低，嘴唇的薄厚，眼睛的凸起程度，脑门儿的凸起程度，这都是有数据采集的，不是长得就可以的数据的，这个阀值更加高，而且涉及到了三维信息的采集，那自然就会更安全，但是这个3D的人脸识别是安全性更高的成本也更高了呀，国产的手机基本上都不会用，这个增加了手机运行的负担，也让算法优化出现了更多的困难。
中国的手机能够一直受到市场的欢迎是有其道理的，我们愿意支持国产的手机，但是也要承认这个差距，人家那个人脸识别安全性做的确实就是好，我们是平面化的，识别人家是立体化的识别这个就是根本性的差异。立体化的识别现在的国产厂商一个技术来说也不是做不到，而是成本太高了，真正去做算法优化的话，也不是那么简单的事情，给手机也带来了更大的负担，所以没有大规模的普及。
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人脸识别机最小能有多大
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最佳回答人脸识别技术在智能手机上已经是标配，在享受便利的同时，却鲜有用户去关心安全问题。虽然手机厂商往往会在发布手机的时候宣称「破解人脸识别的几率低至百万分之一」，但双胞胎解锁对方手机的事情仍然偶尔会上新闻。
来自清华的 RealAI（瑞莱智慧）展示了一项更为简单的攻击技术…… 在一副眼镜的攻击下，19 款国产安卓手机无一幸免，全部被快速破解。
最终，除了一台 iPhone11，其余安卓机型全部解锁成功，完成整个破解过程只花了 15 分钟。攻击测试人员成功解锁手机后，任意翻阅机主的微信、信息、照片等个人隐私信息，甚至还可以通过手机银行等个人应用 APP 的线上身份认证完成开户。
测试人员表示，虽然通常认为低端手机人脸识别的安全性相对更差，但抵御攻击性能的强弱似乎与手机价格并无直接联系，其中有一款 2020 年 12 月最新发布的的旗舰机，多次测试下来发现，基本都是「一下子」就打开了。
那么新的攻击方式是如何实现的？据介绍，RealAI 使用的整个破解过程物理上只用到三样东西：一台打印机、一张 A4 纸、一副眼镜框。
算法人员们介绍，他们在拿到被攻击者的照片后，通过算法在眼部区域生成干扰图案，然后打印出来裁剪为「眼镜」的形状贴到镜框上，测试人员戴上就可以实现破解，整个过程只花费 15 分钟左右。
信息安全的本质是攻防，AI 安全领域也是如此。科学家们通过不断开展新的攻击尝试来试探对抗样本攻击的能力边界。
近年来，关于人脸识别的争议一直存在，此前也陆续曝光过「一张打印照片就能代替真人刷脸」、「利用视频欺骗人脸身份认证」、「打印 3D 模破解手机人脸解锁」等等安全事件。
不过，RealAI 算法人员表示，目前市面上常见的攻击手段以「假体攻击」为主，比如照片、动态视频、3D 头模或面具，识别终端采集的仍然是机主本人的图像素材，主要难点在于攻破动态检测。
RealAI 表示，现有的人脸识别技术可靠度远远不够，一方面受制于技术成熟度，另一方面受至于技术提供方与应用方的不重视。「顺利解锁手机只是第一步，其实我们通过测试发现，手机上的很多应用，包括政务类、金融类的应用 APP，都可以通过对抗样本攻击来通过认证，甚至我们能够假冒机主在线上完成银行开户，下一步就是转账。
但人脸识别技术引发的担忧远不止于此，除了技术侧的解决方案之外， 最终填补漏洞还需要依赖社会对于人工智能安全问题的意识提升。
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