信途科技今天給各位分享虹膜產(chǎn)品推廣的知識，其中也會對虹膜產(chǎn)品推廣文案進行解釋，如果能碰巧解決你現(xiàn)在面臨的問題，別忘了關(guān)注和分享本站。

你覺得虹膜識別和指紋識別有什么優(yōu)缺點？

虹膜識別可靠性高，便于用戶使用，不需要身體接觸，而缺點就是造價高，無法大范圍推廣，而且鏡頭可能產(chǎn)生圖像畸變而使可靠性降低。指紋識別也很方便快捷，而且可靠性高，因為每個人的指紋都是不一樣的，缺點就是識別率低，手指沾水后就很難識別。

為什么說虹膜識別不太可能取代指紋識別

首先,從準(zhǔn)確度上來說,虹膜指紋人臉,所以虹膜識別肯定不會被取代.之所以現(xiàn)在虹膜識別不流行,是應(yīng)為成本和操作方式上.虹膜識別機器造價高,識別起來需要用戶把眼睛對著掃描儀.完全沒有指紋方便.所以現(xiàn)在還是指紋最流行.

虹膜機器現(xiàn)在只用在高度安全產(chǎn)所,比如金庫等.

指紋識別推廣最大.但是存在易模仿,能取樣的風(fēng)險.而且機器便宜,不到十塊錢的紅光掃描零件.

人臉識別,這個是新出的,但是,只要有面具,基本就能過.還有用寵物當(dāng)識別對象的.剛發(fā)展,準(zhǔn)確率不如指紋識別.

如今虹膜識別技術(shù)做的比較好的是北京中科虹霸。

什么是虹膜學(xué)？虹膜儀器又是什么？

一百五十多年以前的匈牙利首都布達佩斯附近的一位醫(yī)師衣納茲凡比撤里（Ignatz Von Peczely），在他十歲的時候，偶然地發(fā)現(xiàn)從眼睛可以觀察到一種自然記錄的現(xiàn)象。有一天他和他的貓頭鷹玩耍時，不小心把貓頭鷹的腿折斷了；這時他發(fā)現(xiàn)這只鳥眼睛虹彩的下半部出現(xiàn)了黑色的條紋，而這條黑紋正相對應(yīng)于斷腿的位置，最后，這條黑線變成了一個極小的黑點，外邊繞著一個白圈。這個童年時的偶發(fā)事件在這位未來的醫(yī)生腦海中留下了深刻的印象. 起初，比撤里醫(yī)師并沒有注意到那只斷腿貓頭鷹的虹彩改變與身上的關(guān)系，一直到一八六一年，在他為病重的母親治療時才開始注意到其間的關(guān)系！一八六二年他三十六歲時，對醫(yī)學(xué)發(fā)生了興趣，而去布達佩斯學(xué)醫(yī)。一八六四年他到維也納，一八六六年開始在布達佩斯執(zhí)行醫(yī)療業(yè)務(wù)，同時出版了第一本關(guān)于虹彩醫(yī)學(xué)的書“自然領(lǐng)域與痊愈藝術(shù)的巡禮”（Discovery in the Realm of Nature and Art of Healing）;這個工作經(jīng)由德國的奧格斯（August Zoeppritz）推廣開來，艾密而希列格（ Emil Schlegel)醫(yī)師后來也出版了一本比撤里醫(yī)師的研究成果報告。

那時，有一位瑞典的順勢治療師尼爾利奎 斯（Nil Liljequist），發(fā)現(xiàn)了許多改進虹彩診斷的方（Nil Liljequist）治療師的虹膜診斷方法 法，并且把這項工作引進美國。他的著作被翻譯成上下兩冊，書名是“從眼睛來診斷”（Diagnosis from the Eye）。

非常有意思的是這兩個人并不相識，分別處于在不同的國家，卻在同時出了相類似的書，而且有些地方連所用的字句都相同。時至今日，經(jīng)過許多杰出醫(yī)師們不斷努力的研究，已建立了一套完整的圖譜，來說明身體各器官與眼睛虹彩的關(guān)系位置。亨利艾德華連(Henry Edward Lane)醫(yī)師祖籍澳洲，來到美國，并且把虹彩診斷學(xué)傳授給支加哥的亨利林達(Henry Lindlahr)醫(yī)師。華連醫(yī)師在美國出版了第一本虹彩診斷學(xué)的書，書名是“虹彩學(xué)，從眼睛來診斷的方法”(Iridology, the Diagnosis from the Eye)，這是一本有著作權(quán)的書，現(xiàn)藏于美國華盛頓國會圖書館，第六版在一九四O年發(fā)行。林達醫(yī)師好像艾德華醫(yī)師的學(xué)生一樣，就虹彩診斷學(xué)做了許多重的研究，并將他的工作應(yīng)用自然療法上；他也寫了一本非常有價值的參考書，書名是“虹彩診斷”(Iris diagnosis)。

虹膜識別是什么？

虹膜識別技術(shù)是基于眼睛中的虹膜進行身份識別，應(yīng)用于安防設(shè)備（如門禁等），以及有高度保密需求的場所。

人的眼睛結(jié)構(gòu)由鞏膜、虹膜、瞳孔﹑晶狀體、視網(wǎng)膜等部分組成。虹膜是位于黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環(huán)狀部分，其包含有很多相互交錯的斑點、細絲、冠狀、條紋、隱窩等的細節(jié)特征。而且虹膜在胎兒發(fā)育階段形成后，在整個生命歷程中將是保持不變的。這些特征決定了虹膜特征的唯一性，同時也決定了身份識別的唯一性。因此，可以將眼睛的虹膜特征作為每個人的身份識別對象。

生物識別技術(shù)中虹膜識別技術(shù)是最安全的嗎？虹膜識別技術(shù)的原理又是什么呢？

目前是的，但有較小的風(fēng)險性。

缺點

1．很難將圖像獲取設(shè)備的尺寸小型化；

2．設(shè)備造價高，無法大范圍推廣；

3．鏡頭可能產(chǎn)生圖像畸變而使可靠性降低；

原理：

1．虹膜圖像獲取

使用特定的攝像器材對人的整個眼部進行拍攝，并將拍攝到的圖像傳輸給虹膜識別系統(tǒng)的圖像預(yù)處理軟件。

2．圖像預(yù)處理

對獲取到的虹膜圖像進行如下處理，使其滿足提取虹膜特征的需求。

虹膜定位：確定內(nèi)圓、外圓和二次曲線在圖像中的位置。其中，內(nèi)圓為虹膜與瞳孔的邊界，外圓為虹膜與鞏膜的邊界，二次曲線為虹膜與上下眼皮的邊界。

虹膜圖像歸一化：將圖像中的虹膜大小，調(diào)整到識別系統(tǒng)設(shè)置的固定尺寸。

圖像增強：針對歸一化后的圖像，進行亮度、對比度和平滑度等處理，提高圖像中虹膜信息的識別率。

3．特征提取

采用特定的算法從虹膜圖像中提取出虹膜識別所需的特征點，并對其進行編碼。

4．特征匹配

將特征提取得到的特征編碼與數(shù)據(jù)庫中的虹膜圖像特征編碼逐一匹配，判斷是否為相同虹膜，從而達到身份識別的目的。

人臉識別解決方案目前國內(nèi)的哪家強??？我說的是商業(yè)解決方案，不是技術(shù)哈。

分幾個方面分別的論述一下人臉識別的技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相關(guān)狀況。 第一，人臉識別技術(shù)的價值在哪里。我們把人臉作為一個生物學(xué)特征，作為一個商業(yè)化運用，只是備選的一個方案之一。生物學(xué)當(dāng)中，唯一的判斷的標(biāo)準(zhǔn)，其實識別從精準(zhǔn)度的角度和不可替代的角度來講，最精準(zhǔn)的是虹膜，但是虹膜的識別采集成本非常高，識別的效率相對不是很高，需要等待的時間。所以這兩個條件約束了整個的產(chǎn)業(yè)化運用只能局限在相對小眾的，對識別要求極高的軍工、國防等安全性非常高的遠的投入，不適合大范圍的推廣。 第二，指紋。我們知道指紋的唯一性比較強，指紋同時采集成本是比較低的，比對成本也不高。但是為什么指紋沒有成為一個特別大的可供支付、刷臉可替代的方案呢？實際上主要的原因是因為指紋的可復(fù)制性，是一個靜態(tài)圖像之間的比對，現(xiàn)在我們可以看到淘寶也好，各種各樣的大量的指紋貼，指紋膜，可復(fù)制的特征，不適合支付。所以指紋現(xiàn)在也大致上被pass了。 第 三和第四分別是人臉識別和聲音識別技術(shù)。這兩個在現(xiàn)在橫向來相比，采集成本和比對的效率，以及生命特征的唯一性來講，性價比比較高。所以現(xiàn)階段來看，人臉識別浮出水面，是有它的道理的，這是它的價值。商業(yè)特征的應(yīng)用場景到底在哪里。 人臉識別的應(yīng)用場景是非常寬泛的，現(xiàn)在主要兩塊，一個是金融行業(yè)，一個是安保行業(yè)。金融行業(yè)，已經(jīng)從馬云的螞蟻金服演示中看到了場景，通過刷臉進行支付，顯然刷臉可以付錢了，為什么不可以簽收快遞呢，下一步淘寶應(yīng)該會把淘寶簽收快遞的功能打通。我相信有一天，我們會收到無人機送來的快遞，無人機在你的面前拍一張照片，進行對比，就知道這個用戶就是需要的用戶，完成整個的支付過程。實際上這種場景，是經(jīng)過多方面的討論和認證的?；谶@樣的場景，是跟第三方的支付認證相關(guān)的，包括我們看到的騰訊的銀行，第一張遠程開卡，就是通過人臉識別的技術(shù)，把人證合一進行認證，這樣遠程開戶，遠程開卡的功能，在我們的券商，在我們的網(wǎng)絡(luò)銀行上面，應(yīng)該有廣泛的應(yīng)用。 對于安保行業(yè)來說，刷臉開門，現(xiàn)階段，人臉識別的應(yīng)用應(yīng)該說達到了一個可具備商業(yè)化的水平，我們舉個例子，在去年的時候，香港有一個導(dǎo)演叫許鞍華，他在南京地鐵中丟了一個他的皮包，這個案件的破獲，只花了5個小時。視頻監(jiān)控里面獲取了一張照片截圖，截到了嫌疑人的照片，是極其模糊的，側(cè)臉的照片，如果肉眼比對，發(fā)現(xiàn)不了什么。但是有一家非上市公司，在這里不能提供他的公司名稱，他們通過一個圖像還原技術(shù)，把那個照片還原出可能嫌疑人的樣子，清晰照，用這個照片到圖庫當(dāng)中比對，鎖定嫌疑人的身份，把嫌疑人抓獲，只需要了5個小時的時間?，F(xiàn)在安防領(lǐng)域的監(jiān)控，我們可以看到各個省市以及地級市，都在上大量的視頻監(jiān)控，人臉識別的大平臺。在整個安防的投入當(dāng)中，上一代的安防只是靜態(tài)的記錄下來數(shù)據(jù)，但是下一代的安防，是對實時數(shù)據(jù)的采集、辨認，就是一個核心的技術(shù)，這個技術(shù)，人臉識別在其中發(fā)揮的作用是很大的。 我 們再拓展一下，未來的商業(yè)用途，到底有沒有第二代人臉識別技術(shù)的潛在的應(yīng)用的場景呢。我們說在未來，應(yīng)該說原來整個確定身份的身份證，但是證和人的比對需要人工來完成。如果我們直接界定，達到了這樣的一個標(biāo)準(zhǔn)，實際上每個人所對應(yīng)的唯一的ID就是臉部的生物特征。這個識別了以后，所有的地方都可以用刷臉的方式，所有的地方都可以用刷臉去開門，用刷臉去做各種各樣的事情。你刷臉的數(shù)據(jù)，包括你去坐火車、坐飛機、去哪兒吃飯、購物、收快遞等等，這些數(shù)據(jù)都會掌握到人臉識別中，刷臉的數(shù)據(jù)將取代現(xiàn)在線上的點擊量. 現(xiàn)在信用卡、銀行卡消費的數(shù)據(jù)，其實有助于知道用戶消費習(xí)慣和消費數(shù)據(jù)，做大數(shù)據(jù)的營銷和征信，但是刷臉時代來臨之后，這個的價值更大了。有很多張卡，但是只有一張臉，這是唯一的。刷臉數(shù)據(jù)是2.0時代當(dāng)中，我們重點看到的。 為什么在這個時間段，人臉識別的技術(shù)會大范圍的爆發(fā)出來，大范圍的應(yīng)用起來，成熟度到底怎么樣呢？我們首先要界定一下人臉識別技術(shù)要達到產(chǎn)品化的應(yīng)用，是兩階段的過程。第一階段，需要獲取大量的樣本數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是用于訓(xùn)練的，訓(xùn)練的是學(xué)習(xí)算法，這個是深度學(xué)習(xí)算法，把這些數(shù)據(jù)和相互人之間的關(guān)系提取出來，進行一個特別的比對。耦合度高，超過一定的水平之后，我們會認定這兩個人是一個人，但是這個模型是需要投入大量的成本，這個成本包括優(yōu)化的成本，包括數(shù)據(jù)訓(xùn)練的成本，包括運算的成本，我們當(dāng)時人臉識別的一個業(yè)內(nèi)的公司，這家公司的創(chuàng)始人，曾經(jīng)說，人臉識別的技術(shù)意味著什么呢？太上老君的煉丹爐，有了這個爐之后，大數(shù)據(jù)是爐子煉的原料，解決計算能力資源的稀缺。因此這些合在一起，形成了現(xiàn)在人臉識別大爆發(fā)的時代，就是我們說的技術(shù)上的突破。 但是在產(chǎn)業(yè)上面的應(yīng)用來看，目前我們可以看到，美國和以色列的人臉識別，特別是動態(tài)識別的水平是國際領(lǐng)先的。全網(wǎng)的實時監(jiān)控當(dāng)中，F(xiàn)BI在去年推出了他們的下一代的電子識別系統(tǒng)，總的投入是超過10億美金的。在美國將來無論是在什么地方犯了事，監(jiān)控鎖定犯罪嫌疑人，進行全網(wǎng)追捕。 國內(nèi)是什么水平呢？頂尖的學(xué)術(shù)水平，就代表著國內(nèi)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的階段。目前主要是三種力量，一個是清華大學(xué)的蘇光大教授，他是中國的人臉識別之父。第二個是中科院的自動化所的李教授，他早年在微軟的亞洲研究院當(dāng)中獲得了非常高的成就，后來到了中科院的自動化所，專攻人臉識別。在奧運會當(dāng)中，以及后來很多的人臉識別的應(yīng)用當(dāng)中，提供了比較好的技術(shù)。第三支就是香港中文大學(xué)的湯曉鷗教授的團隊，每年會進行學(xué)術(shù)界的比賽，他是高記錄的保持者。目前的識別率是超過了人類的臉部識別的總體水平，湯教授幫助訊飛在語音識別領(lǐng)域之后，在人臉識別的領(lǐng)域當(dāng)中，建立了自己的行業(yè)地位。所以國內(nèi)基本上目前是這樣的發(fā)展階段，我們?nèi)ネ茖?dǎo)下面的階段，我們怎么去甄別人臉識別的技術(shù)，到底哪一家靠譜，哪一家不靠譜，我們可以提出一些關(guān)鍵的甄別的關(guān)鍵點。這些點在哪里呢？ 第一，我們要區(qū)分的，動態(tài)和靜態(tài)配合式的識別還是非配合式的識別。配合式的就是像螞蟻金服那樣的，需要數(shù)據(jù)的比對方進行配合，可以很好的去采集正臉的二維的數(shù)據(jù)。另外，就是非配合式的，非配合式的沒有辦法對排除方的配合，是需要隨機采集的圖片進行比對，這個識別的效果會差一些，但是識別的時效性會很高。 這兩種模式當(dāng)中，我們關(guān)注三點。第一點，你的人臉建模當(dāng)中到底提取了多少個特征點進行比對，這個跟我們?nèi)四樕厦娴囊恍┨卣魇顷P(guān)鍵節(jié)點，每個人的差異很大，而你選取的特征點的數(shù)據(jù)越多，比對的準(zhǔn)確率就會越高。我們也采訪了一些專家，他們目前能夠做到的特征點的比對，應(yīng)該是在700個點以上。目前大部分做刷臉的門禁這樣系統(tǒng)產(chǎn)品的公司，特征點的選取大概是在50個左右。所以我們?nèi)プ稣{(diào)研和交流，可以問一下整個公司人臉識別建模當(dāng)中特征點的數(shù)量。 第二點，人臉識別數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)樣本和大小，這是一個非常重要的指標(biāo)。樣本及大小，是我們可供的數(shù)據(jù)集，這些必須要對人臉，比如說一個人有500張照片，拍的都是他的臉，不同的角度和位置、光線，把這些數(shù)據(jù)進行合理的清洗，供機器去訓(xùn)練包括比對和識別之后，可以告訴你是識別對了還是識別錯了，這樣的樣本數(shù)非常重要，有助于訓(xùn)練，提高模型的準(zhǔn)確率。因此可標(biāo)簽的數(shù)據(jù)樣本集的大小，這個大小目前至少是百萬以上的級別，才會使得現(xiàn)在識別率能夠提升到世界領(lǐng)先的水平，這個也是可以甄別的關(guān)鍵點之一。 第三點，是不是你的商業(yè)模式能夠?qū)δ愕恼麄€的數(shù)據(jù)的獲取，我們說人臉數(shù)據(jù)的比對，形成一個正循環(huán)的模式。實際上數(shù)據(jù)來源，人臉的樣本來源，是來源于兩個非常重要的渠道，美圖秀秀和美顏照相機，這是一個商業(yè)的互換，這個數(shù)據(jù)，因為考慮到做一個脫敏的處理，剩下的只有幾百個關(guān)鍵的特征點的數(shù)據(jù)，其他的都被略去，用脫敏的技術(shù)之后，形成了從獲取數(shù)據(jù)到訓(xùn)練模型，再到優(yōu)化模型，持續(xù)的反饋結(jié)果，獲取新的數(shù)據(jù)，這樣的一個正循環(huán)的過程。有了這個以后，你的模型的數(shù)據(jù)就會獲取的很好了，這是商業(yè)模式上非常重要的一個指標(biāo)。 如果有了這三個指標(biāo)之后，應(yīng)當(dāng)說同時具備了這三個，可能是在人臉識別領(lǐng)域當(dāng)中有非常大的領(lǐng)先優(yōu)勢，或者是未來發(fā)展?jié)摿Φ臇|西。同時我們在直觀的性能方面去分析，直觀的到底識別的表現(xiàn)上有兩個非常重要的指標(biāo)，一個是識別的準(zhǔn)確率，我們界定了剛才說的學(xué)術(shù)界當(dāng)中，每年一比的人臉識別大賽，現(xiàn)在基本上測試水平都在95%以上，但是是人和圖片之間相互比對，說明是這個人，這算一個，再比對一個，又對了，算第二個。所有的人和照片都是匹配好的，最后正確率在99.2%左右，這是我們說的目前的正常的比對方法。 還有一個非常重要的方法，我們看到商業(yè)銀行和淘寶在內(nèi)的一些人臉識別的技術(shù)，會提出一個錯誤率的問題，這個數(shù)據(jù)，目前來看可以做到十萬分之一的錯誤率，別人拿著我的身份證去比對，如果機器能夠區(qū)分出來，是不通過，這是對的。如果機器把我的身份證給別人的時候也通過了，這可能就是一個錯誤的，錯誤率要在十萬分之一左右才可以，目前能達到這樣錯誤率的公司是屈指可數(shù)的，這是一個識別準(zhǔn)確率的問題. 另外還是在多大樣本中可以實現(xiàn)這樣的準(zhǔn)確率，這個是至關(guān)重要的。一個公司里面也就是兩三百個人，在這些人當(dāng)中，挑選出來通過，沒有什么難度。但是在公安部的大平臺當(dāng)中，省級的平臺當(dāng)中，都是上億人的身份證照片中，要準(zhǔn)確的挑出來十個或者是一百個候選人，這個范圍縮小到這個概率當(dāng)中，你的準(zhǔn)確率能有多大，這是一個很重要的指標(biāo)。 第二點，識別的速度問題。同樣還是剛才我們說到的樣本集的大小決定了識別的速度。本身你在可供比對的樣本中，沒有很大的數(shù)據(jù)，比如說是成千上萬的，識別的數(shù)大家都是差不多，都是在1秒之內(nèi)作出反映，但是如果在一個上億的大的樣本當(dāng)中，去把照片準(zhǔn)確的識別出來，這樣對時間的要求，對效率反映的要求就提高了。所以識別速度是一個很重要的指標(biāo)。 以上我們說了五個指標(biāo)，我們說這個確實是可以對公司的具體能力和技術(shù)進行綜合判斷的。 基于以上我們說的這些，關(guān)注的公司是有識別技術(shù)的公司，這個識別技術(shù)是人臉識別的技術(shù)。我們前面講了，本身國內(nèi)發(fā)言的幾支學(xué)術(shù)界的力量大家非常清楚，來源于哪一支，背靠著哪一支強大的學(xué)術(shù)團隊，研究團隊的力量，使得這家公司是一個很好的位置。比如說我們前面講到的科大訊飛，在湯曉鷗教授的支持下，他們的團隊是學(xué)術(shù)界第一的力量在支持他們，這是一個資源性的優(yōu)勢。比如說川大智勝，這個和李教授他們有密切的合作，同時他們自己在圖象識別領(lǐng)域當(dāng)中，也有自己獨特的技術(shù)，承擔(dān)著國家大量的科研基金的項目，同時我們也特別強調(diào)一個就是川大智勝的人臉識別技術(shù)，是目前我們看到的人機交互，因為這個和二維的平面識別有很大的區(qū)別，優(yōu)勢非常明顯，因為采集到了五官之間立體曲面之間的結(jié)合，所以采集到的數(shù)據(jù)量更豐富?？晒┍葘Φ奶卣饕彩歉嗟?，我們之前在視頻當(dāng)中找到拍到的側(cè)臉，不清晰的照片，很難去識別出來犯罪嫌疑人到底是誰，是因為我們二代身份證庫當(dāng)中，本身就是只有正臉的可供比對的數(shù)據(jù)。三代或者是四代身份證采集數(shù)據(jù)的過程當(dāng)中生物特征肯定要被提取出來，首先是指紋，三維的人臉識別會更快，三代四代可能就會被提取。 一旦需要被提取到三維的人臉的數(shù)據(jù)，那么這個時候川大智勝作為國內(nèi)目前唯一一家有產(chǎn)品和技術(shù)的公司，面臨的是廣闊的市場。但是我們同時也要看到，三維人臉識別雖然有非常驚人的優(yōu)勢，同時劣勢也是非常明顯的，特征點的選取，包括側(cè)臉的選取，是有難度的。同時表情的因素，其實對于數(shù)據(jù)處理的影響，沒有在立體表情的因素那么好，提取的時候效率是偏低的，消耗的數(shù)據(jù)也非常大。所以現(xiàn)在來看，我們能夠看到的應(yīng)用場景目前還是小范圍的，包括像美國對犯罪的有案底的犯人，我們國內(nèi)目前在監(jiān)獄當(dāng)中也逐步的推廣，將來全民都要采集，這肯定是一個非常巨大的市場。同時這家公司在人臉識別公司當(dāng)中，技術(shù)特點和現(xiàn)在持續(xù)的對三維人臉識別加碼，有一個項目是1.8個億，要投入到研發(fā)當(dāng)中，國家自然科學(xué)基金也已經(jīng)持續(xù)的支持他們?nèi)S人臉識別的學(xué)術(shù)研究的項目，已經(jīng)支持了很多年。所以在這個領(lǐng)域，應(yīng)該是到了開花結(jié)果的地步。所以這一點，我們特別提示大家要關(guān)注這個公司，在技術(shù)上確實是有稀缺性的。 科大訊飛，就是典型的我們剛才講的商業(yè)模式，可以實現(xiàn)人臉識別數(shù)據(jù)正循環(huán)的公司，是擁有互聯(lián)網(wǎng)端的入口的。之前在語音的領(lǐng)域當(dāng)中，訊飛語音云走的就是這樣的模式，我獲取的是你語音的數(shù)據(jù)，用你的數(shù)據(jù)持續(xù)的訓(xùn)練我后臺的算法，使得他們提升和保持和其他競爭對手的領(lǐng)先優(yōu)勢。這樣的話，數(shù)據(jù)端的循環(huán)，從語音的這個領(lǐng)域當(dāng)中，復(fù)制到圖像識別，就是人臉識別當(dāng)中。大家如果關(guān)注訊飛，大家可以看到，在上個星期的時候，推出了雙重生物特征的識別的因素，雙重是什么呢？兩重加密以后，確實就是這個人，把出錯的概率降到非常低的水平。同時識別，雙重加密之后，這個身份驗證的過程可以做到數(shù)量級上面的提升。 有了這樣一種開放云的平臺之后，訊飛的數(shù)據(jù)正規(guī)化的過程也在逐步的建立，他下一步會和非常多的第三方的應(yīng)用方合作，包括可以刷臉開鎖的智能硬件方面，包括和電話銀行，電話客服，還有郵箱去實現(xiàn)他的數(shù)據(jù)入口的正循環(huán)的過程。我們核心的問題就是以上的這樣的一些判斷的標(biāo)準(zhǔn)來去甄別的。我認為訊飛實際上是非常有希望的人臉識別的公司。我們在報告當(dāng)中，也提到了訊飛是一個生態(tài)級的公司，不光是在人臉識別的這個領(lǐng)域當(dāng)中有比較強的資源優(yōu)勢和技術(shù)優(yōu)勢，以及商業(yè)模式的優(yōu)勢。同時在我們整個的人工智能領(lǐng)域當(dāng)中，訊飛超腦可以不斷的用它孵化，基于學(xué)習(xí)的模式，從語音遷移到現(xiàn)在的圖像，下一步遷移到語義當(dāng)中，不斷的做技術(shù)的衍生，這樣的生態(tài)鏈一旦形成的話，在人工智能產(chǎn)業(yè)的地位是不可動搖的。所以人工智能整個的產(chǎn)業(yè)，我們想推的是科大訊飛。 人臉識別的領(lǐng)域當(dāng)中，訊飛的優(yōu)勢也是非常明顯的，同時我們也是看好川大智勝擁有的三維人臉識別的技術(shù)。其他的品牌公司，我們可以看到歐比特收購的公司，在安防領(lǐng)域的人臉識別當(dāng)中，在監(jiān)獄當(dāng)中是超過50%的，在產(chǎn)品化方面也做的非常好。其他的兩家，剛剛推出了自己的識別技術(shù)，現(xiàn)在了解的信息當(dāng)中，還沒有辦法很好的甄別他們現(xiàn)在是否擁有滿足我們以上的五個標(biāo)準(zhǔn)。在以后的調(diào)研和跟蹤當(dāng)中，我們會對他們的標(biāo)準(zhǔn)進行梳理和進一步的分解。這是對識別類公司的分析. 下一個階段，我們覺得還有比較好的投資機會，除了第一類識別類的，第二類應(yīng)該是數(shù)據(jù)資源類的，數(shù)據(jù)資源目前來看就是視頻資源，有比較好的視頻資源的公司，可以通過視頻資源進行持續(xù)的深度學(xué)習(xí)的算法和優(yōu)化，也許他自己沒有這個技術(shù)和能力，但是可以通過技術(shù)合作的方式，找到研發(fā)團隊或者是公司進行合作，共同開發(fā)優(yōu)勢。目前在視頻資源當(dāng)中的這些公司進行梳理的話，我覺得東方網(wǎng)力在這個當(dāng)中步子邁的最前。目前產(chǎn)品端還是沒有關(guān)于人臉識別成型的產(chǎn)品推出來，但是他的應(yīng)用是在于多年的視頻數(shù)據(jù)的積累。這個是和后期有密不可分的關(guān)系。先收購了廣州的安防領(lǐng)域的視頻監(jiān)控的智能化的公司，這個步子一邁出去，布局的意圖非常的明顯。攝象頭公司會往視頻的公司侵占，后面的公司將來可能會往存儲的環(huán)節(jié)去擠壓，有可能將來會把分析和存儲在一個環(huán)節(jié)當(dāng)中就完成了，這個時候面臨的壓力是比較大的，所以轉(zhuǎn)型的動力也是最迫切的，意愿也是最強烈的。 所以總體總結(jié)下來，現(xiàn)在人臉識別技術(shù)大爆發(fā)，并不是偶然的，應(yīng)該說很好的滿足了我們講的人工智能的三大條件。深度學(xué)習(xí)的算法，大數(shù)據(jù)和云計算，這三個條件成熟了以后，在拐點到來的時候，大規(guī)模的商業(yè)化應(yīng)用是水到渠成的。下一個階段，基于計算機視覺的應(yīng)用，在視頻監(jiān)控領(lǐng)域當(dāng)中，對人的行為模式的識別、跟蹤和分析，這些都會成為一個非常大的市場，成熟度還有待于進一步的檢驗。但是這個市場我們已經(jīng)都看得到了，所以現(xiàn)在我跟大家探討人臉識別的產(chǎn)業(yè)的發(fā)展機會，我覺得其實大家需要關(guān)注的不僅僅在于人臉識別技術(shù)本身的發(fā)展，也不僅僅在于哪幾家上市公司擁有哪幾項技術(shù)，而是看到背后代表的是整個計算機視覺的興起。 人工智能報告當(dāng)中也提到過，計算機視覺的1.0版本，是對靜態(tài)圖像的識別，2.0版本，肯定是動態(tài)視頻內(nèi)容的理解和學(xué)習(xí)，包括像谷歌的無人駕駛汽車，包括報告里面提到過的以色列的那個公司，也是納斯達克上市的，他們用計算機視覺的技術(shù)實現(xiàn)了汽車的輔助的無人駕駛。在這個領(lǐng)域當(dāng)中，實際上計算機視覺可供開發(fā)的應(yīng)用非常豐富的?，F(xiàn)在還有一個法律的問題，就是允許不允許無人駕駛的汽車上路，合法不合法的問題，大家不用擔(dān)心這個問題。因為這個公司IPO的時候，這個公司的CEO說過一句話，他說現(xiàn)在還在擔(dān)心無人駕駛的汽車上路合法不合法，但是我可以肯定的告訴你，十年以后，人開車上路是不合法的，這肯定是一個大的方向和趨勢。這就是我從人工智能的領(lǐng)域延伸出來的，人臉識別只是一個點，更多的還有待于大家去一點一點的發(fā)掘。

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