自從馬雲德國刷臉之後，人臉識別簡直「火」的一塌糊塗，尤其是在金融領域。無論是 「老牌」金融機構以及新興的微眾銀行等網際網路金融機構，紛紛將人臉識別引入現有的服務環節之中，似乎現在不用人臉識別就「out
」了。但是，人臉識別真的是萬能的嗎？什麼樣的應用場景需要人臉識別？人臉識別又不適合在哪些場景中應用？筆者針對此問題採訪了生物識別和資料安全行業的領軍企業——天誠盛業：當前的人臉識別還需邁過一道坎才能真正稱得上是萬能的。
人臉識別為什麼不是萬能的？
毫無疑問，人臉識別可以從很大程度上提公升金融客戶體驗、減少金融機構的運營成本，那麼，為什麼不能將人臉識別納入所有的金融應用場景中，為什麼說人臉識別不是萬能的？
「從技術角度來說，人臉識別技術雖然已經很成熟，但仍然存在一些問題，比如**造假、雙胞胎識別、使用者整容等存在客戶身份核查驗證的潛在風險。」天誠盛業的ceo周軍如是說道。這家在生物識別領域默默耕耘18年的領軍企業，認為目前部分金融應用場景，尤其是移動支付、遠端開戶等安全級別要求高的情況，對於人臉識別技術的需求遠遠高於其本身能夠到達的深度和高度，人臉識別並未達到萬能的程度。
人臉識別：不是萬能，但是「超能」！作為身份核查的輔助手段！
銀行的發展是從物理網點的建設，到擁有多種自助終端裝置的智慧型銀行，再到網際網路線上業務和遠端業務，這是金融業未來發展的趨勢。人臉識別目前能夠很好地輔助解決線下智慧型銀行的身份核查，如在特定場景下的vip識別、自助終端和vtm人臉聯網核查等身份識別都是很好的應用方向，這些應用不但提公升了金融機構客戶的體驗度，還大大提高了金融機構面向客戶的服務效率，更能幫助銀行降低80%的人力成本，應用價值頗為值得稱道！
人臉識別：尚需邁過「活體檢測」這道坎
其實，無論是通過攝像頭拍攝真人還是**，最終得到的都是一張二維，因此對於攝像頭前是真人還是一張**，目前的人臉識別技術難以判斷。另外，人臉識別對於雙胞胎、整容這類群體的識別也有待深入研究。人臉識別歸根結底是按照人的判斷標準，利用深度神經網路和計算機技術，從人臉影象中提取有效的識別特徵進行身份判斷。人通過肉眼都難以判斷的情況下，以目前的技術和理論，還難以做出正確的識別。
只有當人臉識別能夠真正意義上解決「活體檢測」這一關鍵問題之後，其應用場景才能解除現有的部分限制，成為更加「萬能」的人臉識別！
人臉識別門禁，守護社群安全的第一道防線
人工智慧技術不斷地發展使人臉識別應用越來越廣泛，在智慧型社群安防中，人臉識別門禁成為安全保護的第一道防線。人臉識別技術是基於人的臉部特徵資訊進行身份識別的生物識別技術。主要涉及四個方面的功能 對獲取的原始的預處理 人臉定位 人臉特徵引數提取和人臉資料庫比對識別。越來越多的傳統門禁都已公升級為人臉識別...
各路資本競逐人臉識別 產業爆發還須邁過幾道坎
近年來，人臉識別行業廣闊的市場前景預期引來了各路資本。2014年歐位元以5.25億元於收購鉑亞資訊100 股權，由此涉足人臉識別業務和智慧型安防領域 2015年4月佳都科技5000萬元戰略投資專注於人臉識別智慧型分析演算法及產品研發的雲從資訊科技 2016年9月螞蟻金服7000萬美元收購美國生物驗證...
一道演算法題
兩個燒杯，乙個放糖乙個放鹽，用勺子舀一勺糖到鹽，攪拌均勻，然後舀一勺混合 物會放糖的燒杯，問你兩個燒杯哪個雜質多？一樣多吧 對的 為啥？是不是因為 糖和鹽本來就是均勻的 因為，就算不攪拌均，你放一勺過去，那邊放一勺不含雜質的過來，那麼都是一勺雜之 如果攪拌均勻的話也是一樣 小依 21 45 32 也...