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人工智能（Artificial Intelligence）又可缩写为AI，也被叫做机器智能，是指由人制造生产出来的机器所具备像人类一样的智能能力。现代工业中人工智能可以说正发挥着积极的作用，未来更是将影响人类生活方方面面。目前我国在人工智能领域处在全球领先的位置，因此也出现了不少类似像科大讯飞这样全球性的人工智能企业。人工智能为我们国家带来的不单单是军事上的强大，更是让我们不断地向科技强国靠近。那么今天我们就来说说A股中那些人工智能的优秀公司，看看这些未来一年股价有可能翻倍的人工智能龙头。
随着年龄的变化，面部外观也在变化，特别是对于青少年，这种变化更加的明显。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。一个人从少年变成青年，变成老年，他的容貌可能会发生比较大的变化，从而导致识别率的下降。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。
（1）案例问题
常规的人脸属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个独立的过程，即人脸属性识别只是对一类算法的统称，性别识别、年龄估计、姿态估计、表情识别都是相互独立的算法。但最新的一些基于深度学习的人脸属性识别也具有一个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。
（2）解决方案
▲人脸识别相关热点
（2）人脸检索等某一局域网方案需要关注的因素
（3）建议
1．1 实验室效果和现实效果对比，差距巨大
目前主流的人脸识别系统可支持使用的特征通常可分为人脸视觉特征、人脸图像像素统计特征等，而人脸图像的特征提取就是针对人脸上的一些具体特征来提取的。特征简单，匹配算法则简单，适用于大规模的建库；反之，则适用于小规模库。特征提取的方法一般包括基于知识的提取方法或者基于代数特征的提取方法。
大多数情况下，实际效果会远低于训练效果。现在市面上CV公司都是说自己的训练效果在99％以上（无限接近于100％），但这不等于实际应用的效果就是99％。工业上场景复杂的人脸应用（类似识别黑名单这种1：N的人脸比对）正确率在90％以上就已经是表现得很好的算法模型。
6．2 文档准备
人脸是一个人出生之后暴露在外的生物特征，因此它的隐私性并不像指掌纹、虹膜那样强，因此人脸的采集并不像指掌纹采集那样难以让人接受。
龙头一览
3．1 从时间上看商业化的不同阶段
主营业务：致力于感知、连接、平台等物联网核心技术的研发和行业应用的拓展。
相关标的：
b． 非配合场景
（2）目标用户画像分析
△ 人脸检测结果举例（绿色框为人脸检测结果）
基于人脸比对可衍生出人脸验证(Face Verification)、人脸识别(Face Recognition)、人脸检索(Face Retrieval)、人脸聚类（Face Cluster）等算法。
（4）人脸属性的应用
便捷性。采集设备简单，使用快捷。一般来说，常见的摄像头就可以用来进行人脸图像的采集， 不需特别复杂的专用设备。图像采集在数秒内即可完成。
那具体怎么布局金融安全领域呢？当然是买买买，就在2015年，新国都斥巨资百分之一百收购了国内顶尖生物识别公司——浙江中正。这一下新国都不仅获得了生物识别百分之六十的市场份额，还一次性获得了指纹识别、虹膜识别、人脸识别等生物识别技术。
随着人脸数据库规模的增长，人脸算法的性能将呈现下降。
人脸识别在公共安全领域的应用重点是实现对违法人员登记管理、网络追逃、比对查证与事后处理，同时人像比对还可用于刑侦查案、维护社会稳定等业务上。
1． 人脸识别的现状
（2）难点
将某人面像与数据库中的多人的人脸进行比对，并根据比对结果来鉴定此人身份，或找到其中最相似的人脸，并按相似程度的大小输出检索结果。
3．2 Fisher Face（渔夫脸）
3．3 垂直行业人脸解决方案（地产行业为例）
友好性。通过人脸识别身份的方法与人类的习惯一致，人和机器都可以使用人脸图片进行识别。而指纹，虹膜等方法没有这个特点，一个没有经过特殊训练的人，无法利用指纹和虹膜图像对其他人进行身份识别。
SenseTime（商汤科技），获IDG资本投资，主攻金融、移动互联网、安防监控三大行业；由香港中文大学的汤晓欧创建，“商汤”中的汤指的就是汤晓欧本人，汤晓鸥及其研究团队所开发的DeepID算法率先将深度学习应用到人脸识别上，在技术指标上实现了新的突破。主要案例是围绕各个美化软件与直播平台制作人脸贴图，重点强化了人脸识别的关键点检测及跟踪技术。
Yale 人脸数据库中一个采集志愿者的 10 张样本，相比较 ORL 人脸数据库 Yale 库中每个对象采集的样本包含更明显的光照、表情和姿态以及遮挡变化。
（2）难点
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MIT实验室的特克（Turk）和潘特（Pentland）提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的 人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关 量（Normalized Correlation）方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。
在这个实际案例中：检测率＝75／100 误检率＝5／80 漏检率＝（100－75）／100
人脸开门、人脸检索，排查犯罪嫌疑人、失踪人口的全库搜寻、一人多证的重复排查等。
（1）项目过程中的不确定性
（1）简介
近年来儿童拐卖活动越来越猖獗，为了更好的保护儿童安全，有些幼儿园、小学在门口已经安装上了面部识别系统。系统采用人脸识别加IC／ID卡（非接触式智能卡） 双重认证：每一位幼儿在入学注册时进行相关登记：资料、面像、IC／ID卡号、接送者、接送者面像。
人脸检测是如何工作的？像人脸识别SDK或其他人脸识别系统这样的软件可以检测图像和视频中的单个或多个人脸。他们得到的被称为面部坐标（眼睛、鼻子、嘴唇等）。这些坐标是唯一的。
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（4）网易：2012年5月，网易人脸识别系统全国公测，用于邮箱登陆
尽管面部识别技术帮助许多行业提高了安全性，但这项技术还是引起了许多人的极大关注。再加上监控市场呈指数级增长，人脸识别系统几乎可以在生活的方方面面找到，相当一部分人反对这种技术。让我们来看看有关人脸识别软件的一些主要问题。
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