2017人脸识别技术企业排行榜TOP20

人脸识别其实是生物识别中的一类，其它还包括指纹识别、虹膜识别、声纹识别、步态识别等等。人体是复杂庞大的系统，具有超出人类想象的丰富特征，而基于大量的数据和对算法的设计，机器的识别能力正变得越来越精准。

就人脸识别的应用而言，目前有两种模式：第一是1比1的人脸验证，也就是将人脸图像与数据库中的图像进行比对；第二是1比N的人脸搜索，也就是要在N张照片中搜索出最相符的那一张。提高人脸识别的速度与精准度是其应有之义，而它所面临的难度在于：随着年龄的增长，个人的身体自然地会发生一些变化，近来便有人调侃整容之后iPhoneX还能否正常开机，同时复杂的背景环境也会影响识别能力。

各大学术研究机构或者研发型公司正在不断试验、提升自身的人脸识别技能，他们会在重要的国际性赛事中证明自己的能力。目前国内外研究团体主要关注的赛事有：马萨诸塞州大学建立的LFW（Labeled Faces in the Wild，可用于评测非约束条件下的人脸识别算法性能）和FDDB（Face Detection Data Set and Benchmark，为来自全世界的研究者提供的标准的人脸检测评测平台）；华盛顿大学发布并维护的公开人脸数据集MegaFace；由美国斯坦福大学计算机科学家通过模拟人类识别系统而建立的ImageNet，相应的是计算机视觉大赛ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Competition）；美国国家标准技术局NIST（National Institute of Standards and Technology）也推出了与产业更相关的FRVT（Face Recognition Vendor Test）来为供应商提供人脸识别测试。

同时，微软也推出了包括大规模人脸识别竞赛（Hard Set/Random Set）和小样本学习（Low-Shot Learning）竞赛。无限制类（Random Set）是指可以利用外部数据，它更多的是对数据和算法的综合比拼；而有限制类（Hard Set）则是单纯算法的比拼。在百万名人识别子命题有限制类中比赛中，北京猎户星空科技有限公司获得了第一名。