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邀請演講刷臉支付背后運用到的技術是人臉識別，下文將對人臉識別技術進行分析。
目前，人臉識別技術廣泛應用于金融、安防反恐、教育、社交娛樂、設備、門禁/考勤、交通、智能商業等領域。而3D人臉識別技術得益于其優異的性能情況，逐漸在下游市場廣泛應用。
人臉識別進入大面積推廣應用階段
人臉識別技術在中國的發展起步于上世紀九十年代末，經歷了技術引進-專業市場導入-技術完善-技術應用-各行業領域使用等五個階段。其中，2014年是深度學習應用于人臉識別的關鍵一年，該年FaceBook發表一篇名為"Deep Face系統：達到肉眼級別的人臉識別系統"（翻譯名），之后Face 創始人印奇團隊以及香港中文大學湯曉鷗團隊均在深度學習結合人臉識別領域取得優異效果，兩者在LFW數據集上識別準確度均超過了99%，而肉眼在該數據集上的識別準確度僅為97.52%，可以說深度學習技術讓計算機人臉識別能力超越人類的識別程度。
目前，國內的人臉識別技術已經相對發展成熟，該技術越來越多的被推廣到安防領域，延伸出考勤機、門禁機等多種產品，產品系列達20多種類型，可以全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊、社會福利保障、電子商務及安全防務等領域，人臉識別的全面應用時代已經到來。
目前，人臉識別技術規模為23.91億美元。整體來看，人臉識別技術行業市場規模不斷擴大，增速處于高速增長區間。預計未來人臉識別技術將不斷發展，其市場規模還會不斷增長。
人臉識別技術優勢明顯
人臉識別作為生物識別領域中最自然、最可靠的技術，在中國這樣一個具有世界第一龐大人口基數的發展中國家擁有非凡的地位。人臉識別應用的發展潛力在現階段的中國體現得尤其重要，巨大的人口基數，以及越來越頻繁的流動性，如何充分利用信息技術進行有效的身份認證，一直是業內持續關注的焦點。
人臉識別具有其他生物特征識別技術所無法比擬的優點，吸引了人們的極大興趣，但它本身仍然存在許多技術困難和挑戰。
中國人臉識別技術人才儲備充足
從研究學者分布來看，中國占據世界第三的位置，人才儲備居優勢地位。2018年，AMiner基于發表于國際期刊會議的學術論文，對人臉識別領域全TOP1000的學者進行計算分析，從全球范圍來看，美國是人臉識別研究學者聚集最多的國家，在人臉識別領域的研究占有絕對的優勢；英國緊隨其后，位列第二；中國位列全球第三，占有一席之地，可以看出，中國的追趕勢頭不容忽視。
3D人臉識別技術將成未來趨勢
起初，人臉識別技術僅限于2D識別，但由于2D人臉識別容易受到姿態、光照、表情等因素影響，識別率不夠理想，因此3D人臉識別應運而生。相比較而言，3D人臉識別技術不僅識別率高，且在使用方便性上也遠遠高于2D人臉識別。2018年，3D人臉識別技術已達51%，預計未來3D技術將一步深入滲透應用市場。
大數據下，云計算與圖像重建助力發展
人臉識別技術在實際應用當中不斷成熟，其市場的需求不斷增加，人臉識別的應用場景也在不斷地被挖掘。當前的人臉識別系統主要包括四個組成部分：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。隨著未來數據的增長，在人臉數據匹配方面將面臨著更大的挑戰。
大數據快速發展背景下，人臉識別技術必須有所創新。目前，已經出現了為公安大數據打造的云計算人臉識別技術，通過將人臉特征散布到多臺電腦進行計算，獲取更強的計算能力，同時基于云架構設計，實施混合多算法，提高大數據庫容量下人臉圖像的識別和對比特性。同時，由于部分時候設備或目標距離較遠，獲得的人臉圖像質量較低，在此情況下人臉識別準確率會受到明顯影響，需要利用人臉圖像重建技術組建高質量圖像，從而輔助提高人臉識別準確率，云計算為人臉圖像重建也搭建出更便捷的交流溝通平臺。
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支付寶和微信新的戰場：刷臉支付。支付寶的刷臉支付設備叫“蜻蜓”，微信的叫“青蛙”，寓意青蛙吃蜻蜓。我認為兩家有關刷臉支付的競爭會更加更加激烈，首先，為了照顧消費者刷臉體驗，刷臉支付設備做的比較高大，很占地方。和付款二維碼就一張紙不同，貼在哪里都行，不怎么占地方，所以貼幾家貼幾張都無所謂。其次，結賬柜臺位置是顧客做決策購買的地方，是全店中坪效最高的黃金位置。商家也想盡量多放一些商品提高銷量。第三，目前絕大多數消費者結賬時用支付寶微信都可以的。對于微信支付寶刷臉設備，裝哪一個都可以滿足最大多數消費者支付需求。商家出于以上因素，會只想放一個刷臉支付設備。所以，我認為刷臉支付場景可能不會掃碼支付時代一樣，支付寶微信平分秋色，而是一家獨大，強者恒強。具體哪家會更有機會，我會繼續進行調研分析，再和大家分享。
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