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人脸识别算法排名 人脸识别最新算法技术公司前十排名
&人脸识别前十公司是哪些？国内有哪些人脸识别技术企业？人脸识别算法排名一览。提到生物识别技术，与生活结合最紧密的就是指纹识别和人脸识别。其中刷脸支付功能以及一些人脸检测身份验证功能的应用，让我们越来越多地接触人脸识别这项新技术，本文主要介绍一些具备人脸识别技术的公司及其最新的算法排名。
人脸识别算法技术排名及企业介绍
1、云从科技
背靠&计算机视觉之父&，中科院实验室创业团队创立云从科技
云从科技团队成员除了来自中科大的校友外，还来自中国科学院各大研究所、UIUC、IBM、NEC、MicroSoft等全球顶尖学府及研究机构；
截止2016年11月，成立一年半，研发团队扩展为200余名，为全国最大的人脸识别研发团队；
并且在金融、安防、教育等领域分别开始了商业化探索，IBIS平台让其成为银行业第一大供应商，动态人脸识别系统在广东的应用成为标杆，被全国推广；
中国科学院院长从团队在中科院时每年视察一次，十分重视，并在会晤外国领导人与代表团时只带了云从科技与科大讯飞两家企业代表中国智造。
首个刷脸支付原型系统。
首个商用人脸识别远程开户系统。
在中科院内部所有计算机视觉团队中脱颖而出，独家负责战略先导科技A类专项。
唯一一家参与人脸识别国标、部标、行标制定的研发企业。
唯一一家让四大行之一在全国范围用上人脸识别的企业。
根据2B行业的实际需求打造了全产业链模式、快速部署平台。
在POC测试中大幅领先来自日本、德国的人脸识别大厂。
API服务 技术平台 人才招聘
2、Emotient
Emotient 获得600 万美元B 轮投资（）
Emotient 起源于加利福尼亚大学的 &机器感知实验室&(Machine Perception Lab)，他们最终的目的是打造一套 &无所不在& 的人类情感分析系统。
分析表情并不需要特别的硬件设备，至少 48 像素的、从耳朵到耳朵的全脸图像就能满足。
Emotient 同时还提供 API 接口，能够将其技术轻松地与任何硬件或者软件进行整合。目前，Emotient 已经将其服务与 Google Glass 搭配，开始进行私密的测试。
Emotient 也将同时作为英特尔RealSense 技术SDK 的一部分，来迅速的与世界上的开发者进行对接。
Emotient 已经将其表情识别服务部署到了零售行业，通过对顾客感受的实时分析，帮助零售业主提升销量。
Emotient利用人工智能扫描人脸，然后可在数秒钟内解读出他们的面部表情所代表的意义，这种技术过去主要是帮助广告商和销售人员判断消费者对广告或产品的反应。
3、Affectiva
成立于 2009年 的 Affectiva 是一个基于云端的面部情绪识别解析服务公司，通过面部动作编码（Facial Coding）&&捕捉识别对象的面部动作如皱眉、挑眉、傻笑、微笑等等判断人们的情绪。目前还主要用于市场营销，但 Affectiva 下月会面向第三方开发者推出其 SDK 开发工具。
埃及科学家Ranael Kaliouby了。她现居波士顿，2009 年成立公司Affectiva，许多员工都来自于M.I.T.
Affectiva坐落于马萨诸塞州沃尔瑟姆市，在双行道沿街商业区后的办公园区，是波士顿模仿硅谷而建立的走廊地带的一部分。
装有Affdex的iPad，被简化成一个能追踪四种情绪的&分类器&：开心，疑惑，惊讶和厌烦。用这个软件在脸上扫描一下就能辨别出情绪;如果同时有多张脸，它就会将其分开，一个一个来。然后，识别脸上的一些主要部位&&嘴巴，鼻子，眼睛和眉毛&&将像素点分别归位到每个部位，再用简单的几何模型渲染特征。
ffedex一直被当做一种可靠的情绪推测工具&&能够进入潜意识领域的工具。
Affdex已经做了8万次皱眉试验。她站在台上公布结果时说：&我们的正确率能达到90%&。
她的公司已经分析了200多万个视频，受试者来自全球80多个国家，在Affectiva初创的时候，她就已经用了几百个表情训练她的软件。
Affectiva有赖于Paul Ekman的研究成果。他是一个心理学研究者，他是在六十岁开始研究并建立了权威的理论体系：人类至少有六种普遍的表情，这些表情不论性别，年龄，或是文化背景，都会在每个人的脸上一模一样地呈现出来。Ekman致力于解密这些情绪，他把它们分解成46个独立动作，称其为&动作单元&的结合。把它们分为可变形和不可变形的点，将这些不可变形的点作为锚点，能够帮助我们判断其他点移动的距离。
面部识别解析服务Affectiva 将推SDK 包，希望在市场营销以外的领域如游戏、教学等发挥作用
Affectiva 研究发现，人们对广告做出的反应&&表情数据可以用来预测销量，精确度达 75%，虽然这仅比传统的市场调研方式准确率仅提高了 5%。
Affectiva 已经在全世界各地收集了 10 亿多个面部表情
此前它已获得总计 2020 万美元的投资（李嘉诚参与过其投资），共有员工 35 名。（13年数据）
McCann（Affectiva在巴塞罗那）
McCann分部没有帮这个俱乐部制定出一个广告作战计划，而是建议它在座位上安装一个像Affdex的软件，并允诺观众剧院免费对外开放，但是，每笑一次要收取0.3欧元，上限是80次。如果观众试图掩盖笑容，或是隐瞒笑的次数，就要收取全票价：24欧元。这家店的营业额一下子就上来了。美国，法国及南非的剧院都联系McCann,希望能了解到更多方法。
清华创业团队推出人脸云识别开放平台 Face++
Face++ 团队成员除了几名来自清华校友外，还有来自美国哥伦比亚大学、英国牛津大学和美国南加州大学的科研及开发人员。
并且在金融、安防、零售领域分别开始了商业化探索成功发育出Face++Financial，Face++Security，Face++BI等垂直人脸验证解决方案产品。
魔漫相机是全球首款将真人拍成幽默漫画的手机应用，用户数超过2亿，通过Face++对人脸自动捕捉和人脸关键点检测技术并结合表情迁移以及图像融合技术生成用户私人漫画形象，打造用户百变造型。
乌鸦来了是一款iOS体感交互游戏，使用前置摄像头捕捉玩家的头部动作进行游戏操控，是iOS平台上第一款头部操控的体感游戏。乌鸦来了是一款iOS体感交互游戏，使用前置摄像头捕捉玩家的头部动作进行游戏操控，是iOS平台上第一款头部操控的体感游戏。
5、Linkface
全球领先的人脸检测。
Linkface提供全球领先的人脸检测、识别技术服务,LFW人脸识别准确率已达99.5%以上。
6、SenseTime
2014年9月，SenseTime的科学家们首次出征 ImageNet竞赛，在大规模物体检测比赛中以40.7% 的成绩获得世界亚军，仅次于谷歌的 43.9%；2015年3月，该团队将此成绩提高到50.3%，超越谷歌，达到世界第一的水平，并将这一成果以论文的形式发表在2015年国际计算机视觉与模式识别大会（CVPR）上。
2015年，ImageNet新增了一项视频物体检测的任务，比静态图像中的物体检测的难度更高。SenseTime联合香港中文大学媒体实验室组成的团队再次出征。最终，团队在ImageNet视频物体检测竞赛中检测一举夺得数量、检测准确率两项世界第一的成绩，以压倒性的优势击败了对手。成为首个在ImageNet夺冠的中国企业。
SenseTime在2015年年底刚刚完成并购了另外一家人脸识别技术领域的创业公司Linkface。后者也是一匹创业黑马，同样拥有诸多超越业界大佬的出色成绩单。
公司的研发团队有超过50多名博士全职任职。该团队在三大国际顶级机器视觉会议CVPR、ICCV、ECCV上共发表论文超过150篇，在亚洲企业中排名第一。
戴宇荣博士，两任ICCV（国际计算机视觉大会）领域主席；80余篇著作发表于顶级会议期刊；韩国科学技术学院（KAIST）终身教职； 2011年KAIST杰出教授；微软学者。为加入SenseTime而放弃终身教职，因为他更看中SenseTime能将技术转化为业界实际成果的优势，以及其在人才和资源方面对于科研的助力；
张伟博士，安徽省高考状元，本科就读于清华大学，并于香港中文大学获得博士学位，曾在Kaggle数据科学家排行榜上排名第六，亚洲科学家中排名第一。放弃对冲基金CTO加入SenseTime。
孙祎博士，本科就读于清华大学电子系，并于香港中文大学获得博士学位，人脸识别算法DeepID系列发明人。超越人眼识别准确率，打败Facebook。
周斌博士, 中国首位HPC（高性能计算）和GPU（图形处理器）跨领域研发高级工程师，他是全球第12个NVIDIA CUDA Fellow称号获得者，也是目前中国唯一一位获得此称号的学者；
邱石博士，清华大学电子系第一名，并于香港中文大学获得博士学位，2014 年，邱石所在的DeepID-Net 团队首次参加ImageNet 大规模物体检测任务比赛中，并以 40.7% 的优异战绩位居第二名，仅次于谷歌。
石建萍博士，微软学者，谷歌奖学金，香港政府奖学金，从浙江大学到香港中文大学，从本科时代顶级会议CVPR 第一作者Oral 到加入创业团队。
夏炎博士，微软研究院计算机视觉博士，中科大第一名，郭沫若奖获得者。专注深度学习，文字识别。
曹旭东，深度学习专家。清华大学物理系，前微软研究员。其开发的现象级产品如How Old.net 有数亿用户。该技术广泛用于微软产品，如Xbox。
7、Amscreen
将面部识别技术与传统广告板相融合的创举来自欧洲户外广告巨头 Amscreen，在欧洲四处可见该公司架设的广告牌。据 TNW 报道，Amscreen 这项大胆创举已经试运行一段时间了，他们与技术提供方 Quividi 合作，为 &呆滞& 的广告牌装上了 &智慧的眼睛&。
8、Faceshift
基于 Kinect 开发的 Faceshift 能将面部表情实时映射到游戏中
Faceshift 面部表情捕捉工具，可以几乎无延时地把你的表面表情实时反馈到 3D 模型中。
Faceshift 可以让视频游戏、聊天以及动画电影制作变得更快更有趣，也将给游戏开发商带来新的机会。事实上面向动画和游戏制作者发布的 SDK 已经发布，当然你也可以把它用在其它你能想像到的领域。
9、小丘机器人
国内首款垂直心理的AI情绪关怀师，给每个人提供随时随地的情绪陪伴和积极心理管理服务。
小丘的优势：小丘是&暖丘&App的关联产品。
暖丘是目前中国最活跃的普通人的C2C情绪互助社区，暖丘在国内最早专注情绪语料库，从2014年9月至今目前有500万优质语料，并迅速增长。竞品可以利用公共知识做出AI，但没有优质语料库，后期质量提升是重大瓶颈。
10、飞搜科技
飞搜科技公司是一个以科技创新，自主研发，把机器学习，尤其是深度学习的研究成果应用到人脸识别、图像识别、视频内容识别等领域的高科技公司。
飞搜的实时人脸识别算法，在世界公开测试基准数据集Labeled Faces in the Wild（LFW）上准确性高于99.0%，超过Facebook于2014年6月份在同样人脸数据集上测试后公布的 97.35% 的准确率。
值得注意的是，BAT也扳下开往人脸识别的道岔。2014年，阿里巴巴控股了一家人脸识别企业，将发挥自家平台人脸数据优势，推动人脸识别2C的发展。而同时，腾讯已经在内部组建了人脸识别团队。百度人脸识别也依靠庞大的数据资源进步神速。
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主办单位：智能锁中国 鄂ICP备号-1人脸识别成智能社会入口 2018中国市场规模将超406亿|人脸识别|人工智能|智能机器_新浪财经_新浪网
　　人脸识别成智能社会“入口” 预计2018年中国市场规模将超406亿
　　随着人工智能时代到来，当前计算机视觉识别技术甚至已在一定程度上超过人类，计算机视觉和智能无人设备正快速普及。作为人工智能的典型应用，人脸识别有望成为人和智能的连接入口。
　　在日前举行的“2017人工智能·计算机视觉产业创新大会”上，国务院参事、科学技术部原副部长刘燕华指出，人与智能机器互动的时代正在到来，从人脸识别领域切入，平台机制将发挥巨大作用。智能机器不断向人类学习，会给人们的生活工作带来更多便利，使人的认知能力更加深入和精准，人可以借助智能技术对知识加工与整合。
　　人工智能、物联网、大数据、云计算、社会化媒体、虚拟现实等技术发展日新月异，每一次技术进步都让人工智能时代的到来不断提前。中国科学院院士、天大应用数学中心汉佰联合实验室名誉主任葛墨林表示，人工智能是国家今后重点发展方向，也是知识密集型产业，人工智能发展既依赖于基础研究突破，也需要应用领域创新。
　　“产业创新是连接和打通技术与应用的重要途径，对于人工智能下一步广泛应用推广非常重要。现阶段人工智能发展呈现出理论、技术与应用创新并举的特征。”工信部信息化和软件服务业司副司长朱皖透露说，工信部将坚持创新驱动和应用牵引，从四个方面开展工作，包括加强顶层设计，统筹部署产业发展；将人工智能产业发展与一系列重大应用工程相结合；重点突破关键技术和重点产品；引导加强国际合作。
　　在人工智能列入今年《政府工作报告》之前，我国已对人工智能相关产学研用作了规划、试点。赛迪顾问人工智能产业高级分析师向阳介绍，在国家层面和行业企业联合、软件集成和智能硬件齐头并进的背景下，中国人工智能市场增长将快于全球其他国家和地区，赛迪顾问预测2018年中国市场规模将超406亿元，年复合增长率达25.8%。
　　在人工智能应用中，计算机视觉和智能无人设备正快速普及。北京大学信息科学技术学院智能科学系教授、博士生导师徐超认为，在很多专业的图像领域，计算机视觉识别已达到甚至部分超过人类的识别水准，例如字符识别、二维码识别、指纹识别、人脸识别等。在识别效率方面，计算机远远超过了人类。
　　“人脸识别技术是人工智能的典型应用，汉柏科技早已开始布局，包括前瞻性地与天津大学成立了‘应用数学联合实验室’，这是国内首家高校与企业联合创办的应用数学联合实验室，通过产学研用相结合的方式在人脸识别的算法领域跨越式发展，打造了人脸识别的系列产品，并针对安防、教育、社区、家居、商业、医疗健康、交通等行业提供了解决方案，投入行业应用。”汉柏科技副总经理邱召强说。
　　人脸识别在一些行业已经有所应用，如公安领域的出入境边检、刑侦等，交通领域的机场、火车站、汽车站等场景，教育行业的人脸考勤、宿舍出入管理、幼儿园接送等。显然，随着人工智能的进一步发展，人脸识别作为人和智能的连接入口有着巨大的潜力。　（经济日报记者 黄 鑫 实习生 杨 敏）
责任编辑：胡青山“刷脸”时代悄悄来临，人脸识别助推各业发展大有可为 _ 东方财富网
“刷脸”时代悄悄来临，人脸识别助推各业发展大有可为
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　　日，北师大迎来2017级本科生的开学季，大学开学季总会给到学生不一样的惊喜，北师大就利用了高科技的人脸识别技术在校区各个宿舍安装了人脸识别门禁系统，为学生的安全出行保驾护航。随着科技的发展，富含个性化特征的生物识别技术在生活中不断得到应用。继指纹识别时代的渐渐成熟，“刷脸”成为新时期生物识别技术应用的主要领域，“刷脸”时代或将在短期内助推各行业的高效发展。　　人脸识别作用突显，应用领域逐渐普及　　近年来我国城市化进程不断推进，截止到2016年底，城镇常住人口的城市化率达到57.35%。城镇化的加快使得我国居民的生活水平显著提高。但是随着城镇化的发展和城镇人口的大量集中及人员结构的复杂性也对各个领域的安全问题产生威胁。人脸识别技术主要基于人的脸部特征加以识别进行精准的判断。作为生物识别技术的又一突破性的发展，目前针对我国城市化进程中引发的潜在问题人脸识别技术已经逐渐得到运用，并维持了城市化发展的秩序，增强了安全保障。图表1:我国人脸识别技术的应用领域分析　　资料来源：前瞻产业研究院整理　　政策支持人工智能发展，人脸识别技术频获认可　　随着科学技术的发展，人工智能(AI)逐渐被世界各国所重视，AI领域的研发和推广被很多国家上升至国家级战略规划。人脸识别作为其中的一个子类，目前已经逐渐在各领域得到应用，其对人精准的辨别特性使得各领域逐步加大对人脸识别的重视和应用推广。近年来相关政策的频频出台也为人脸识别技术的发展提供了政策保障，未来人脸识别技术将会有更大的发展空间。图表2:年我国人脸识别相关政策　　资料来源：前瞻产业研究院整理　　全球市场规模持续走高，我国人脸识别发展不足　　生物识别技术在全国的应用已经得到较大程度的推广，主要包括指纹识别、人脸识别、声纹识别和虹膜识别几类。随着技术的不断深化，人脸识别已经逐渐发展逐渐超过指纹识别的利用水平。年，全球生物识别市场规模由34.22亿美元上升至127.13亿美元，年均复合增长率为31.50%。其中，人脸识别市场规模占比由2009年的11.4%增长到2016年的市场规模20.87%，占比持续增高。而我国人脸识别相对于全球发展相对落后，2016年我国人脸识别市场规模约为123.74亿元，预测2018年我国人脸识别市场规模将超过400亿元，未来发展还存在较大的市场空间。图表3:年全球人脸识别行业市场规模发展趋势(单位：百万美元)　　资料来源：IBG 前瞻产业研究院整理图表4:年我国人脸识别行业市场规模及预测(单位：亿元)　　资料来源：前瞻产业研究院整理　　人脸识别在互联网+模式的推动下将会逐渐普及　　目前，我国人脸识别技术主要应用于企业的考勤门禁、物业小区等的安全防护和金融领域的人脸识别开户认证等。其中考勤门禁应用占比为42%，安防应用占比为30%，金融领域的应用占比为20%。未来，随着人脸识别技术的逐渐普及，将会在金融安全、交通、医疗和行政领域得到较好的利用。图表5:人脸识别应用领域结构占比(单位：%)　　资料来源：前瞻产业研究院整理　　未来，随着我国3D扫描技术的不断发展将使得人脸识别技术准确性不断提高。加之因各个领域对安全性重视程度的不断增加及工作效率提升要求的增加，人脸识别的技术将会逐渐得到应用。未来，在互联网+模式的推动下，远程金融体系和医疗体系的发展对人脸识别技术也会有较大的需求。另外，人脸识别技术更能为国家的安全发展和工作效率的提升提供技术支持。
(责任编辑：DF118)
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