北京西莫羅閘機一個動態(tài)的場景當(dāng)中能夠做到的人臉檢測
    1:N的部分也會分為三個階段，大家zui了解的可能是后面的人臉識別，前面的兩個階段還是很重要的。
    首先，我們要在一個動態(tài)的視頻流當(dāng)中找到人臉的位置。
    然后我門找到人臉位置以后，還要知道這個人臉可能有側(cè)臉、逆光和模糊的情況出現(xiàn)，所以還會有一個判斷的過程，我這張臉每秒25幀里面哪一幀圖片是適合去做人臉識別的，zui終會抽取一張比較適合去做人臉識別的照片，zui后再去做人臉識別真正的比對，所以是三個步驟。
    這是給大家展現(xiàn)一個能力，其實是在一個動態(tài)的場景當(dāng)中能夠做到的人臉檢測，也就意味著是說做*個步驟，中間你會看到是有連續(xù)性的，如果斷掉有可能會抓第二次的人臉，抓到兩張照片到底哪張人臉做識別，所以這里面就會涉及到一個質(zhì)量判斷。后面的話，其實給大家也會做一個游戲，這個底下是個底庫的照片，上面是現(xiàn)場抓拍的照片，我不知道大家用多長時間用7個人能夠真正的連線起來。10秒鐘已經(jīng)過完了，我相信大家基本上10秒還沒有連完，底下的底庫照片是我們在杭州真正的在逃人員，這里面有*逃犯，下面是現(xiàn)場抓拍到的照片，基本上的話，其實容貌差別還是可以看到的。通過人去判斷，*效率和實效性還是有一定的影響，第二人的判斷多多少少還是有一些差別會比較大的，也不一定能夠認得出來，比如說中間的老太太，差別還是很大的。
    所以可以看到用到這種機器的方式和機器視覺、人臉識別，更多的方式現(xiàn)在還是要提升人員的效率，降本增效的概念。大家比較關(guān)心的是說這個東西到底現(xiàn)在能不能用，或者說只是展示了一個demo還是一個技術(shù)能力？我們認為我們會從幾個點來分析，到底現(xiàn)在到不到實用的階段。
    首先從技術(shù)上來看，首先我們在識別的領(lǐng)域當(dāng)中，現(xiàn)在大家是可以做到萬分之十的誤識別的概率，所謂的誤識別識別率是有幾個定義的，包括識別成功率、誤識、漏識是有概念的，這是業(yè)界通用的幾個標(biāo)準(zhǔn)。
    第二活體驗證。這部分之前2016年有一則新聞，當(dāng)時說的是趙薇的老公司機套用了他的信息包括他的照片，zui后把他的房子還是車給賣了，那個時候確實是做了實名的比對，但是其中少了一個環(huán)節(jié)是活體驗證，用的是趙薇老公的照片直接做了實名，所以通過了整個的審計環(huán)節(jié)和風(fēng)控環(huán)節(jié)，所以在活體驗證階段已經(jīng)有比較完善的活體技術(shù)，包括像支付寶現(xiàn)在也在用的，為什么他們敢用是有很多的活體技術(shù)促成的，在你們驗證過程中，有的時候你會發(fā)現(xiàn)會讓你做一些配合性的動作，這些動作也是為做一個活體驗證做的資料的準(zhǔn)備。
    第三，逆光的場景。在我們真正用的時候，像今天這個陽光就很強烈，真正用的時候到底能不能用的起來，不像一個實驗室，標(biāo)準(zhǔn)上我識別的成功率是在99%或者是幾個9的概念，真正的逆光的場景下，有可能*就變成零，*是不可用的狀態(tài)。
    所以在很多的 角度講，2016年很多公司會講在這些關(guān)鍵技術(shù)上已經(jīng)有了突破，另外一個比較好的方式是說，人臉識別的生物識別技術(shù)，其實是相對于用指紋、虹膜和其他的掌紋來的會更加便捷。
    *臉是一個*的標(biāo)識。比如說用指紋識別，有時候會有油膩，手指也比較臟，掌紋和虹膜的采集又是比較復(fù)雜的過程，所以從技術(shù)角度講，我們認為它已經(jīng)具備了商業(yè)化的能力。
    第二，我們從時間軸來看一下。其實任何一家人臉識別和人工智能的公司都會經(jīng)歷五個階段，*階段和第二階段主要是在實驗室階段，這個階段其實大家也比較了解，基本上會去刷榜，大家會看到我參加了LFW的一些第三方的公共的公開數(shù)據(jù)，我已經(jīng)變成了世界*，我超過了 、Facebook，這是刷榜的環(huán)節(jié)，大家也知道其實是有很多的手段的。
    第二個階段會到我能證明我學(xué)術(shù)的方式能夠做到非常*的水平，我想讓所有人都會去用，這個時候會產(chǎn)生SDK，給大家去裝。SDK的過程中和實驗室算法階段特點都會比較輕，覆蓋范圍也會比較目前廣，問題就是說，如果我們做人臉識別只給一個SDK給到所有的合作伙伴的時候，合作伙伴真正裝了SDK，到底能不能把他的場景業(yè)務(wù)跑的起來這件事情，其實沒有人知道。比如說你在SDK裝進去的時候，會不會遇到逆光的場景，會不會遇到識別距離的問題、會不會遇到陰暗面的問題，其實很多的東西是判斷不出來的。
    第三個階段，由我們來輸出一些單一的功能性產(chǎn)品或者是單一的功能性解決方案。所以是跟場景結(jié)合的，比如說跟門禁結(jié)合、考勤結(jié)合，跟線上的實名結(jié)合，真正的風(fēng)控可能我們不做，但是實名的業(yè)務(wù)是一個單一的功能點，這是可以做的，解決一個真正問題的環(huán)節(jié)，但是全流程業(yè)務(wù)我們現(xiàn)在覆蓋不了。
    第四個階段，會是一個解決方案的層級，在人臉識別或者是人工智能視覺的領(lǐng)域中會提供一個端到端的解決方案，由我們來替客戶去想象我前端的硬件設(shè)備是什么樣，后端的算法處理器是什么樣，算法是跑在云端還是本地的，是智能化前移還是云計算處理的，這個時候更多的合作伙伴應(yīng)該想象的是他的上層業(yè)務(wù)，比如說直業(yè)務(wù)，所有的快手這些直播平臺，其實直播應(yīng)該想到的是怎么維護主播，來運營平臺，來創(chuàng)造不同的事件，但是直播里面的兔耳朵這些工具，其實不應(yīng)該是自己開發(fā)的，而且又耗時耗力。所以這些是不同層級的解決方案。
    第五個階段，就是一個綜合平臺，因為任何一項技術(shù)都不是的，而且也是單一的功能點，所以除了人臉識別之外，有可能還會結(jié)合不同的API的接口調(diào)用，有時候里面會涉及到指紋、門禁開關(guān)，所以會是一個綜合性的平臺。
    現(xiàn)在任何一家公司基本上都要經(jīng)歷這五個階段，北京西莫羅是成立比較早，所以時間窗上相對來講會有一定優(yōu)勢，其他家現(xiàn)在是在紅色部分的區(qū)域范圍之內(nèi)。