人脸识别应用遍地开花:还有哪些掘金机会?

来源:互联网  时间:2018-01-14
特别提示:证券时报网09月27日讯证券时报记者卓泳近期,人脸识别频频占领各大新闻头条。苹果手机发布会向全球秀出“刷脸解锁”,阿里巴巴在杭州肯德基试水“刷脸支付”,刷脸技术开始以燎原之势蔓延至人们生活的多个场景,

  证券时报网09月27日讯

  证券时报记者 卓泳

  近期,人脸识别频频占领各大新闻头条。苹果手机发布会向全球秀出“刷脸解锁”, 阿里巴巴在杭州肯德基试水“刷脸支付”,刷脸技术开始以燎原之势蔓延至人们生活的多个场景,同时也引发了人们对人脸识别技术与安全应用的争议和探讨。人脸识别的技术目前究竟处在什么阶段?在技术发展过程中存在怎样的创业和投资的机会?

  “人脸识别”应用花开遍地

  日前,位于武汉的张先生在解放大道循礼门路口过马路时闯了红灯,随后便看到自己的“大头照”出现在旁边的监控大屏幕上,交警随即对他开了20元的罚单。这是武汉汉口最新启用的“黑科技”——行人闯红灯自动识别抓拍系统,通过高清摄像头对准斑马线,对闯红灯的行人、非机动车违法行为进行抓拍。据武汉交警介绍,系统会把抓拍到的画面同公安内部的人脸识别大数据进行连接,自动对违法者的身份信息比对。

  而位于昆明市山西区马街街道一酒店前台处,未带身份证的住客可利用前台摆放的一台“人脸识别自证系统”在数据库里搜索本人的数据信息,再对比人脸完成匹配,即可入住。据当地派出所负责人介绍,这套系统可以防范有人冒用他人身份入住,如果是被管控的重点人员,只要一刷系统就会触发警报,及时通知警方。目前全区已经建成400余套人脸识别系统。

  近日阿里巴巴也在杭州肯德基试水“刷脸支付”,走进餐厅,在自助选餐机上选好餐,然后点击进入支付页面,选择“支付宝刷脸付”,摄像头就会读取人脸数据,自动扫描自动识别。大约一两秒后,完成验证,输入与支付宝账号绑定的手机号,点击确认即可支付。整个过程耗时不到10秒。

  今年以来,“人脸识别”的场景在全国各地遍地开花,出行、安防、金融、消费等各大领域纷纷开始试水,这些创新应用不仅刷新了人们的眼界,还在一定程度上带来了便捷和新鲜的体验感。实际上,人脸识别在2000年初就有小范围的落地应用,主要用在签到打卡机上,但那个时候人工智能并不是很火,这个领域还没有进入主流的研究视角。直到2012年左右,人脸识别才从实验室走到某些行业中来,但应用范围依然非常小。

  就在2011年,旷视Face 也开始研发一套开发者工具,基于人脸识别尝试做一些有趣的事情,比如美颜拍照之类的。随着更多的领域开始探索人脸识别的可能,旷视Face 也遇上了一次商业化结合的机会,“第一次是和蚂蚁金服合作,在线上通过人拿着证件来进行远程验证,恰好我们的技术在当时走得比较前。”旷视Face 品牌与市场中心谢忆楠告诉记者。

  国中创投投资总监童亮亮考察和研究发现,目前人脸识别主要应用在四个大的领域,第一是互联网金融,第二是银行保险,第三是安防,第四是医疗。而在这四个领域中,金融医疗领域的应用属于静态人脸识别,而安防则属于动态人脸识别。“前两年由于互联网金融领域监管较少,许多公司已经用上了静态人脸识别来进行身份验证,但银行保险的监管要求较高,这块用起来会慢一点,而安防方面的应用无论从技术还是准入门槛上都要求很高,所以市场也是最大的。”童亮亮说。

  但是,就支付结算这个场景来说,童亮亮认为之所以落地得不多,是因为尽管刷脸支付的精准度甚至可以高于指纹支付,但是目前还没有迫切性,“这个是锦上添花的事情,没有给用户带来特别的惊喜和好处,除非以后大家发现指纹支付出现了不可逾越的风险。”

  人脸识别也要“应景而生”

  从技术角度来看,人脸识别技术如今处在怎样的阶段,用户体验感如何?启赋资本高级投资经理宋昶认为:“静态人脸识别已经比较成熟了,识别精度已经超过肉眼识别,精度优化好的话会高于指纹识别,动态人脸识别仍需要人工辅助,因为可能出现一些人为的遮挡、光线不够或者距离较远的情况无法识别。”

  在童亮亮看来,相较于指纹识别、静脉识别、虹膜识别等几种生物识别技术来说,人脸识别目前看来是最好的,“人脸识别采集过程无感知、成本低、速度快、精准度高,综合起来是最好的。”

  但是,一名科技人士告诉记者,“人脸识别只是一种高精度的辨识技术,目前在一些专业度高的行业里,还不能完全取而代之,人脸识别是一种辅助技术,目前还在陆续完善中。”在他看来,人脸识别并不是毫无破绽和漏洞的,现在也在推出活体验证技术,要求用户做一些活体动作,同时要求和别的身份识别相结合。“手机开锁对安全性要求可能不是很高,但涉及到金融支付就要求比较高,所以单一的人脸识别未必能完全胜任。”该人士表示。

  谢忆楠告诉记者,人脸识别的精度不比任何一种生物识别差,精准率可达99.8%,但是,仍然无法抛开具体的场景来判断技术的成熟与否。“任何一项技术的成熟并不意味着可以在任何场景通用,每个场景都会对人脸识别技术提出额外的指标,目前人脸识别只能说在金融等广泛应用的领域比较成熟,也完成了相互之间的磨合,但安防、公安、支付等领域是否能成熟应用,还不好说,技术和场景是需要动态的互动过程。”他告诉记者,每个场景对技术的标准不同,技术应用在不同场景的方式和策略也会不一样。

  公安部第三研究所相关人士接受媒体采访时曾表示,从国家安全层面考虑,如果人口生物特征数据在网上大规模使用,由于互联网信息安全是公认技术难题,在数据的采集、传输、存储过程中一旦出现信息安全问题,导致数据大量泄露,其损失难以估量,美国、印度已经出现过一些生物特征数据泄露导致信息安全事件,需要认真对待。

  “攻击人脸识别这项新技术的方法层出不穷,我们也在密切关注破译人脸识别的黑产业链,持续优化技术,保证不被攻破。”谢忆楠告诉记者,对于应用过程中可能发生的信息泄露问题,是可以通过产品的设计来规避的,他也相信,随着技术的逐渐完善,国家相关的法律法规也会出台,从而打击这种技术衍生出来的“黑产”。

  垂直应用领域或存创业投资机会

  有业内人士表示,我国的人脸识别产业的需求旺盛,需求推动导致企业敢于投入资金。目前,该技术已具备大规模商用的条件,未来三到五年将高速增长。而今年,这一技术有望在安防领域迎来大爆发。

  国海证券则认为,根据前瞻产业研究院预测,到2020年,全球人脸识别市场规模将达到300亿元以上。同时伴随识别准确率及识别速度提升,人脸识别应用场景不断拓展,在闸道、安防等方面有望打开增量市场。当前结合深度学习,人脸识别在复杂场景下的人脸识别率已达到99%,包括商汤科技、工大高新在内的众多厂商也已推出相应产品,在铁路、金融、教育等多领域应用案例逐步涌现,2017 年有望成为人脸识别产品快速普及的元年。

  这与童亮亮的看法不谋而合,“各地公安都在积极布局人脸识别来提供案例办理的效率,市场非常大。”童亮亮为此也看了十几家相关的创业公司,他最想找的项目是,能够破解动态识别过程中因光照度不够、人为遮挡、大姿态所导致的识别不准难题的创业公司。

  对于人脸识别领域的创业机会,童亮亮认为,静态人脸识别已经是红海了,互联网金融、银行、保险方面的应用基本不用考虑了,市场巨头已定,但安防领域却是一片蓝海。“如果要做安防领域的人脸识别,就一定要解决上述三个难点,如果可以攻破这些难点,依然是一片蓝海。”此外,他认为医疗、智能驾驶也是比较新的应用领域,创业者可以尝试切入。

  宋昶则对人脸识别方面的项目表现谨慎,“现在底层技术上已经有了巨头了,很难有更大的超越,但是应用现有的技术去开发一些垂直方向的应用可能还有些机会。”宋昶认为,底层技术不断优化算法的准确性是不可逆的,滚雪球的效应会越来越明显,错过底层技术的机会,再去投资一些新的初创公司难度比较大,因此不能盲目进入这个领域。

  宋昶认为,国内的人工智能人才也相对紧缺,目前这个领域的人才多来自于微软实验室、硅谷等知名的工作室和地区,国内人工智能的科目开设得比较晚,所以创业的门槛很高。也正因如此,童亮亮在筛选项目时,对团队的构成也提出了要求,“团队中要有来自国外的技术人才与中国本土的人才相结合才行。”

  (证券时报网快讯中心)

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