在面部識別領域肯定是要提到歐司朗，很多人都只知道他們是LED車燈廠家，其實在光和影象運用方面歐司朗也有深刻的研究，尤其在收購美國專業公司Vixar後，建立了多項行業新標準，其面部識別技術在汽車、手機乃至智慧手錶等都有著運用。

目前人臉識別領域主要有以雲從、商湯等四大獨角獸為首的初創公司，海康威視、佳都科技等上市公司和騰訊、阿里巴巴、百度為首的網際網路巨頭三個大陣營。三者不斷加碼佈局人臉識別，推出了一系列針對不同應用場景的人臉識別產品，涵蓋了安防、金融、商業等應用領域。

人臉識別技術得到突破的同時，湧現出一批優秀創業公司，憑藉領先的技術優勢率先對商業模式進行探索，對新興應用市場實現了初步開拓。透過創業公司的梳理，可以發現整個創業公司普遍憑藉領先的技術優勢切入市場，透過融資獲取資金，然後定位重點領域透過優勢產品佔領市場，其中安防、金融成為了一致重點發力領域。我們預計人臉識別領域創業公司後續發展思路將延續從軟體到硬體到產品最後到軟硬體一體化解決方案的路徑。目前人臉識別領域創業公司中湧現出雲從、依圖、商湯和曠視（face++）四大獨角獸。

國內人臉識別創業公司的商業模式，主要是面向B端提供基於軟體的解決方案，滿足個性化需求。人臉識別領域的大多數創業公司，早期都是從零開始接觸產業，大多不能直接進入已然成熟的硬體市場，而只能作為增值服務提供方，在軟體層面與硬體廠商進行合作。從業務領域看，國內創業公司在B端的業務較為同質化，大部分集中於安防、金融等應用場景。在消費領域，創業公司在這些領域的競爭趨於白熱化，智慧美圖等應用也基本在大眾中普及。實現人臉識別技術轉化為應用實現盈利成為未來創業公司的關鍵。

安防類軟硬結合複雜度超出預計，創業公司多與傳統廠商合作開發人臉識別產品。2015年7月，商湯與東方網力共同成立“深網視界”：商湯以其人群智慧分析、人體Re-ID（檢索）兩項自有技術作價出資，持股49%，東方網力出資5000萬，持股51%。主要發展智慧安防產品業務，致力成為擁有計算機視覺和深度學習原創技術的領先安防產品提供商。次年4月，商湯併購安防黑馬“新舟銳視”，以彌補其搶球聯動產品的短板。與之類似，2016年5月依圖 與傳統身份識別解決方案商神思電子成立“深思依圖”，神思電子提供終端裝置及嵌入式軟體，依圖提供所需技術，雙方各持股49%、51%。雲從自正式成立時便綁定了智慧城市解決方案提供商、上市公司佳都科技。而曠視 背靠阿里 成立子品牌“曠視智安”，專注演算法產品化。人工智慧技術的發展競逐實際是人才戰，人臉識別四大獨角獸技術優勢明顯。依圖創始人朱瓏在美國加州大學洛杉磯分校，獲統計學博士，師從霍金的弟子艾倫·尤爾（Alan Yuille）教授，從事計算機視覺的統計建模和人工智慧的研究。在麻省理工學院人工智慧實驗室擔任博士後研究員，深入研究大腦科學和計算攝影學。技術團隊主要來自MIT、Google、阿里巴巴等知名學術和網際網路巨頭機構。曠視團隊彙集了清華、哥倫比亞、斯坦福、微軟亞洲研究院等國際頂級院校、科研機構的技術極客，以及來自谷歌、阿里巴巴、華為、微軟等企業的一流人才。雲從科技創始人周曦師從美國工程院院士、計算機視覺之父——黃煦濤教授，專注於人工智慧識別領域的機器視覺研究。周曦帶領團隊曾在計算機視覺識別、影象識別、音訊檢測等國際挑戰賽中7次奪冠。 目前有上海、成都、重慶三個研發中心，美國UIUC和矽谷兩個前沿實驗室，及中科院、上海交大兩個聯合實驗室組成三級研發架構。雲從科技研發團隊成員有300多人，80%以上擁有碩士學歷，與公安部、四大銀行、民航總局均建有聯合實驗室。商湯糰隊擁有亞洲最大的深度學習團隊，包括18名教授以及來自麻省理工、斯坦福大學、清華、北大等世界名校的120餘名博士生。此外，商湯科技已與香港中文大學、清華大學、浙江大學、上海交通大學等眾多高校院所建立了合作。其中與香港中文大學、浙江大學分別建立有聯合實驗室，共同推進基礎研究。

人臉識別其實與其他生物識別方式相比，優勢在於自然性、不被察覺性等特點。自然性即該識別方式同人類進行個體識別時所利用的生物特徵相同。指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人牴觸，而指紋識別或虹膜識別需利用電子壓力感測器或紅外線採集指紋、虹膜影象，在採集過程中體驗感不佳。目前人臉識別需要解決的難題是在不同場景、臉部遮擋等應用時如何保證識別率。此外，隱私性和安全性也是值得考慮的問題。

相比指紋識別、虹膜識別等傳統的生物識別方式，優點主要還集中在四點：非接觸性、非侵擾性、硬體基礎完善和採集快捷便利，可拓展性好。在複雜環境下，人臉識別精度問題得到解決後，預計人臉識別有望快速替代指紋識別成為市場大規模應用的主流識別技術。

人臉識別主要包括影象採集、人臉檢測、預處理、 人臉特徵點提取和人臉匹配/識別等一系列 流程。

影象採集：不同的人臉影象都能透過攝像鏡頭採集下來，比如靜態影象、動態影象、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的採集。當用戶在採集裝置的拍攝範圍內時，採集裝置會自動搜尋並拍攝使用者的人臉影象。

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在影象中準確標定出人臉的位置和大小。人臉影象中包含的模式特徵十分豐富，如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵及Haar特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的資訊挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。

人臉影象預處理：對於人臉的影象預處理是基於人臉檢測結果，對影象進行處理並最終服務於特徵提取的過程。系統獲取的原始影象由於受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在影象處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等影象預處理。對於人臉影象而言，其預處理過程主要包括人臉影象的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

人臉影象特徵點提取：人臉識別系統可使用的特徵通常分為視覺特徵、畫素統計特徵、人臉影象變換系數特徵、人臉影象代數特徵等。人臉特徵提取就是針對人臉的某些特徵進行的。人臉特徵提取，也稱人臉表徵，它是對人臉進行特徵建模的過程。人臉特徵提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基於知識的表徵方法；另外一種是基於代數特徵或統計學習的表徵方法。透過人臉特徵點提取得出一個人的眼鏡、表情、鬍鬚等特徵，將人臉特徵 進行向量化 是決定識別準確率的一個關鍵一環。

人臉影象匹配與識別：提取的人臉影象的特徵資料與資料庫中儲存的特徵模板進行搜尋匹配，透過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特徵與已得到的人臉特徵模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份資訊進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行影象比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行影象匹配對比的過程。

人臉識別按照識別方式應用的不同 主要分為1:1、1：N和M：N三種模式：

人臉識別技術識別率超越人眼識別，已具備走向應用的基礎 條件。LFW是國際上公認難度最高的人臉影象集之一，在 LFW 中人眼的識別精度有三個檔次：第一檔：包含場景、背景資訊的人臉識別，人眼識別精度可達99.20%；第二檔：僅提供人臉臉部影象時，人眼識別精度為97.53%；第三檔：不包含人臉的影象，人眼識別精度為94.27%。2014年3月18日Facebook 宣佈推出 DeepFace，在 LFW 上識別精度可達 97.25%；同年3 月，清華 Face++ 團隊宣佈同樣透過LFW 測試，識別精度達97.27%；不久，4月25 日香港中文大學教授湯曉歐領導的計算機視覺研究組透過Gaussianface，將人臉識別的精度提升到98.52%，人臉識別精度首次超過了人眼的標準，具有實際價值。2017年最新的LFW測試中，眾多人臉識別公司識別精度已經超過人眼識別第一檔，達到包含場景、背景資訊下的人臉識別。人臉識別技術走向應用已經具備基礎條件。

人臉識別接受度高，未來成長預期好。據iiMedia Research（艾媒諮詢）資料顯示，2017上半年，中國使用過刷臉支付的網民佔比18.7%，絕大部分使用者仍選擇使用密碼及指紋支付等已經應用較久的支付形式。2017上半年，在中國使用過刷臉支付使用者中，75.0%認為刷臉支付更加簡潔方便，已經可以實現不需特定姿勢且較為準確的驗證。而仍有9.4%的使用者對刷臉支付持懷疑態度。

人工智慧（AI）被世界各國所重視，AI領域的研發和推廣被許多國家上升至國家級戰略規劃。人臉識別作為其中的一個子類，目前已經逐漸在各領域得到應用，其對人精準並且便利的辨別特性使得各領域逐漸加大對人臉識別的重視和應用推廣。尤其是安防、金融等領域。近年來相關政策的頻頻出臺，也為人臉識別技術的發展提供了政策保障，未來人臉識別將會有更大的發展空間和應用市場。

我在實際專案中用到了曠世科技的API介面實現系統的人臉識別登入功能。目前在市面前幾名基本主要是以下幾個公司：

北京商湯科技、北京曠視科技、上海依圖科技、廣州雲從科技。

實際上從不同的維度比較，他們的排名可能是不一樣的。

1、北京商湯科技，學院派類公司。提起商湯科技大家都想到的是人臉識別，商湯科技實際上在很多領域多有很多成功案例，比如在智慧金融、智慧安防、網際網路領域有京東、招商銀行、拉卡拉、英偉達、科大訊飛等都是他們的客戶。

2、北京曠視科技，學院派類公司。印象最深的是2018年參加曠視科技在西安舉辦的產品路演活動，瞭解到曠視科技在人才方面有很大優勢，吸收了很多國內外高學歷，高能力人才。其人臉識別技術考慮比較全面，比如在暗光、逆光等自然條件比較差的情況下識別效果很好，而且針對快速透過有很高識別率，再比如雙胞胎的識別，都非常高效準確。

3、上海依圖科技，依圖呢，人數比其他公司要少，依圖保持50人以下的團隊規模已經四年之久，團隊內部文化濃厚，傳幫帶的內容少、難度低，大家能夠快速對齊知識差距和能力差異，技術非常紮實。

4、廣州雲從科技，雲從在技術熱情上很高漲，比如跨鏡追蹤技術實現，常用資料集與評價指標，行人分割以及背景替換等方面都在孜孜不倦的完善，不過在股權方面經常存在變更，說明經營方面一直在尋找新思路。

總之，以上四家公司在面部識別匹配方面都很出色，都可滿足主流的場景應用。他們的主要業務領域用以下四張圖來說明。感興趣可關注哦。

iPhone的人臉識別就是應用了VCSEL技術。我們的手機是如何識刷臉識別的呢？我們手機的前置攝像頭採用了三維感應器：3D 攝像頭、移動裝置的面部識別、檢測周圍物體的接近感器 ，而這些功能的實現必須要依靠VCSEL技術的支援。VCSEL是垂直腔面發射鐳射器（Vertical-Cavity Surface-Emitting Laser）的縮寫，因其鐳射垂直於器件發射，採用頻率為幾十個千兆赫茲的鐳射脈衝進行測距和飛行時間計算，透過每幀影象之間的變化來識別運動，晶片毫米見方，就像是一種樂高(LEGO)積木技術。

依靠逆天的VCSEL技術，無論是你的濃妝豔抹還是素顏朝天，就算是戴著口罩，或是在黑暗環境裡，你依然可以透過三維攝像頭，快速輕鬆解鎖手機。更有人做過實驗，VCSEL技術在手機上可以快速輕易地分辨雙胞胎的身份。VCSEL的光束質量優越、聚焦能力突出、尺寸小巧，並結合了兩種照明技術的優勢 —— 紅外 LED (IRED)的高功率密度和簡單封裝，以及鐳射器的光譜寬度和速度。在2020年歐司朗推出一款領先的產品 10 W VCSEL，其晶片尺寸僅為 1.94 mm x 1.94 mm，熱阻更低。採用的焊盤佈局實現了低電感驅動設計，60°C 時仍具有高達 40% 的不俗電光轉換效率。此外，該晶片可以在 10 倍最佳功率下使用，從而增加了測量距離。

精準的面部識別匹配需要優秀的光源來照亮面部，而被應用於iPhone人臉識別的VCSEL技術是現在很火的一項技術。歐司朗一直致力於該技術的研發，它的VCSEL鐳射器光束質量優越、聚焦能力突出、尺寸小巧，而且結合了兩種照明技術的優勢——紅外 LED (IRED)的高功率密度和簡單封裝，以及鐳射器的光譜寬度和速度。