一、人脸识别芯片公司排名？

人脸识别的芯片公司有汇顶科技。

二、人脸识别芯片发展前景？

人脸识别芯片的发展前景十分广阔。随着人工智能技术的不断进步，人脸识别技术逐渐成为身份认证、安全防范等领域的关键技术之一。而人脸识别芯片作为实现高效、准确的人脸识别技术的关键组成部分，其发展前景不可小觑。首先，人脸识别芯片的应用场景正在不断拓展。除了传统的金融、安防、门禁等领域，人脸识别芯片还可以应用于智能终端、智能家居、智慧城市等新兴领域。在这些领域中，人们对于便捷、高效、安全的身份认证需求日益增长，为人脸识别芯片提供了广阔的市场空间。其次，人脸识别芯片的技术水平也在不断提升。随着深度学习、计算机视觉等技术的不断发展，人脸识别芯片的准确率、识别速度以及对于复杂环境的适应性都得到了显著提升。这为人脸识别技术在更多领域的应用提供了技术支持，也为人脸识别芯片的发展带来了更多可能性。此外，政策支持也是人脸识别芯片发展的重要因素之一。随着国家对于人工智能技术的重视程度不断提高，人脸识别技术作为其中的重要组成部分，得到了政策的大力支持。各级政府出台了一系列政策措施，鼓励企业加大研发投入，推动人脸识别技术的创新和应用，为人脸识别芯片的发展提供了良好的政策环境。然而，尽管人脸识别芯片的发展前景十分美好，但也面临着一些挑战和风险。例如，数据安全和隐私保护问题一直是人脸识别技术应用中的关键问题。在人脸识别芯片的应用过程中，需要严格遵守法律法规，确保个人隐私和数据安全。同时，还需要加强技术研发和应用探索，提高人脸识别技术的准确性和可靠性，降低误识率和假阳性率。综上所述，人脸识别芯片的发展前景十分美好。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人脸识别芯片将在更多领域得到应用。同时，政策支持和市场需求也将为人脸识别芯片的发展提供有力支持。但也需要关注数据安全和隐私保护等风险和挑战，加强技术研发和应用探索，为人脸识别芯片的发展创造更多机遇和价值。

三、人脸识别上市公司排名？

人脸识别技术板块市值与业务排行榜:海康，科大讯飞，大华，航天信息，高新兴、浙大网新、佳都科技。

大华股份（002236）：人脸识别龙头。公司2016年在人脸识别领域的LFW上取得排名第一；2017年，公司在文本检测和识别领域的ICDAR上3项排名第一，在场景流识别领域的KITTI排名第一。

汉王科技（002362）：人脸识别龙头。公司人脸识别及生物特征识别布局泛安防领域，目前以考勤、安防为主，并形成了智慧校园、智慧园区、智慧工地等解决方案。

汇金科技（300561）：人脸识别龙头。公司运用人脸识别技术、生物识别技术等打造的产品在建设银行、兴业银行已经正式应用，支持实现刷脸取款功能。

人脸识别概念股其他的还有：

川大智胜（002253）：国内空管产品领域的龙头企业。公司与华为目前的合作主要是在昇腾芯片、鲲鹏服务器上的三维人脸识别算法的平台适配以及智慧园区的方案实施。公司主营产品包括航空及空管产品及服务、人工智能产品与服务（高精度三维人脸照相机及高性人脸识别产品、地空通话语音识别与空管指挥安全监控、5G宽带融合低空管监视雷达网络系列产品）、虚拟现实和增强现实产品与服务、信息化及其他产品与服务。

英飞拓（002528）：2020年6月3日互动平台回复：公司在机器视觉方面的人脸识别、车牌识别、人车属性分析、轨迹跟踪等技术领域有深入研究。

*ST赛为（300044）：赛为智能在人工智能领域主要包括服务机器人、无人机平台及图像分析数据处理、人脸识别、智能视频分析系统等。赛为智能与日本大阪大学成立了"赛为—大阪大学健康战略研究院",重点开发健康服务机器人，包括智能护理床、外骨骼、轻小型可穿戴设备等系列产品；与中科院合肥智能机械研究所合作，基于无人机采集图像及视频的数据分析及后处理的研发，即无人机数据分析、数据处理、图像分析及图像处理。

欧比特（300053）：2017年，公司与常州机器人公司在安防/服务机器人领域进行了深入合作，6月底，委托定制的安防/服务机器人样机已经基本研制成功，目前正在优化、调试阶段。10月底，公司联合铂亚信息成功研制出了第一代OFR17人工智能模块和OBT-FRITE人脸识别智能终端产品，目前产品正在市场上进行小批量试用。

新国都（300130）：2020年1月3日公司在互动平台称：公司推出的F900是一款内置金融级防护硬件国密安全芯片，配置多重加密算法以确保数据链路传输的人脸识别支付终端。

易华录（300212）：公司与商汤科技曾在人脸识别技术上有相关的合作。公司光电磁智能混合存储技术对于自动驾驶数据存储具有高适配性，公司将积极推进与自动驾驶厂商的合作，推进自动驾驶数据入湖。

远方信息（300306）：控股子公司维尔科技的生物识别技术主要包括指纹识别技术、指静脉识别技术和人脸识别技术等。

四、人脸识别机器上市公司

人脸识别机器上市公司的发展与前景

人脸识别技术在当今世界变得越来越普遍，无论是在安全领域还是交通管理中，都有着广泛的应用。作为人脸识别技术的重要组成部分，人脸识别机器的需求也日益增长。本文将探讨人脸识别机器上市公司的发展现状与未来前景。

市场需求的推动

随着科技的不断进步，人脸识别技术已经成为一种非常可靠且高效的身份验证手段。不仅在日常生活中，比如手机解锁、支付验证等方面得到广泛应用，人脸识别技术也在公安、金融、交通等领域发挥着重要作用。

目前，社会对于安全性和便捷性的需求不断增加，加之科技的快速发展，促使人脸识别机器市场的迅猛发展。人脸识别机器上市公司应运而生，并迅速崭露头角，满足市场的需求。

市场竞争激烈

近年来，人脸识别机器市场竞争激烈，不断涌现出各种各样的上市公司。它们通过不断创新，提高产品质量和技术水平，不仅满足市场需求，也推动了整个行业的发展。

人脸识别机器上市公司通过多种途径提升竞争力。首先，公司积极招聘人才，吸纳了很多专业的研发团队，不断进行技术研究和创新，提高产品的稳定性和准确性。其次，公司加大了对市场的推广力度，通过展会、媒体宣传等方式，扩大了品牌影响力和产品知名度。此外，与相关的行业巨头合作，也是提高竞争力的一种有效手段。

这种激烈的市场竞争既推动了行业的进步，也为消费者带来了更多的选择。人脸识别机器不再是一种封闭的技术，在不断的创新中，更高效、更智能的产品不断面世。

未来发展前景

随着人脸识别技术的不断成熟和应用场景的扩大，人脸识别机器的未来发展前景广阔。传统的安防行业是人脸识别机器的主要市场之一，但随着人脸识别技术的普及，更多的行业也开始广泛应用。

在金融领域，人脸识别机器可以用于提高银行柜面的安全性和便捷性。通过人脸识别技术，可以有效防止身份信息被冒用，提高交易的安全性。此外，人脸识别技术还可以用于自助银行等场景，提升用户体验。

在公共交通领域，人脸识别机器可以用于车站的安全管理和乘客的身份识别。通过人脸识别技术，可以快速准确地识别出乘客的身份信息，提高安全性和便捷性。这不仅可以加速乘客的进出速度，也可以为车站的安全管理提供有力的支持。

此外，人脸识别技术还可以应用于教育、零售、医疗等行业。比如在教育领域，人脸识别机器可以用于学生考勤和宿舍管理；在零售领域，人脸识别机器可以用于会员管理和安防监控；在医疗领域，人脸识别机器可以用于医生和病人的身份验证。

结语

人脸识别机器上市公司的发展与前景是令人振奋的。随着市场需求的增加和技术的不断进步，人脸识别机器的应用范围将进一步扩大，市场规模也将继续扩大。无论是在安防领域还是其他行业，人脸识别机器将发挥越来越重要的作用，为人们带来更安全、更便捷的生活体验。

五、哪个上市公司搞人脸识别技术？

人脸识别方面，汉王科技有涉足。

科大讯飞主要是在语音识别方面有所涉足。

六、关于人脸识别？

根握面部实时或如频文件识到的情威数据，检信Allemotion平台根特有的情绪建模及被经网络获得被测试者每一时刻或在说活片段中的害怕，排斥、冲突、期待、压力、兴奋、逻辑、比率、概率、分心、犹豫、认知、紧张、坏感、想象、思考、潜意识、潜在情绪等数据。

现 状

人脸表情识别是机器视觉和模式识别领域具有较为广泛的应用意义。人脸表情识别技术是一个非常活跃的研究领域，它覆盖了数字图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络、心理学等诸多学科的内容。如今，虽然在这方面的应用已取得了一些的成果，但是FRT在实用应用中仍面临着复杂的问题因为人脸五官的分布是非常相似的，而目人脸本身又是一个柔性物体，表情、姿态的千变万化都给正确识别带来了相当大的麻烦，如何能正确识别大量的人并满足实时性要求是迫切需要解决的问题。

系统功能

• 图像获取：该模块主要是从摄像头拍照后进行获取图片，也可以从图片库中获取，获取后的图片可以在软件的界 面中显示出来以便进行识别。
• 图像预处理：该模块主要包括图像光线补偿、图像变成灰色、高斯平滑、均衡直方图、实现图像对比度增强、二值化变换等。
• 人脸定位：该模块主要是将处理后的人脸图片进行定位，将眼睛、鼻子、嘴巴标记出来，以便进行特征提取。
• 特征提取：该模块是在定位后的人脸图片中将眼睛、鼻子、嘴巴的特征值提取和人脸识别认证。
• 情感识别：该模块是从图片中提取的特征值和检信Allemotion自主标记的3万+情感教据库中的值进行比较来完成平静、高兴、吃惊、悲伤、愤怒、厌恶和恐惧7种情感识别功能。

根据面部实时或视频文件识别的情感数据，检信Allemotion平台根据特有的情绪建模及神经网络获得被测试者每一时刻或在说活片段中的害怕、排斥中突、期待、压力、兴奋、逻辑、比率、概率、分心、犹豫、认知、紧张、坏感、想象、思考、潜意识、潜在情绪等教据。

七、人脸识别都用什么芯片做

人脸识别都用什么芯片做

随着科技的不断发展，人脸识别技术越来越成熟，被广泛应用于各个领域，如安全监控、手机解锁、社交媒体等等。但是，你知道人脸识别技术背后都使用了哪些芯片吗？本文将详细介绍人脸识别所使用的芯片及其特点。

1. FPGAs（现场可编程门阵列）

人脸识别技术中，FPGAs被广泛应用于高性能计算和数据处理。FPGAs的特点是可在现场进行编程，灵活性高且易于定制。因此，FPGAs可以根据不同的应用需求进行优化，提供快速且高效的人脸识别性能。

2. ASICs（专用集成电路）

ASICs是专门设计和生产的定制芯片，其内部电路经过专门优化以实现特定功能。人脸识别技术中的ASICs通常具有低功耗和高速处理能力。由于其特定设计，ASICs在人脸识别领域具有优异的性能表现。

3. DSPs（数字信号处理器）

DSPs在人脸识别技术中发挥着重要的作用。它们能够高速处理图像和声音信号，并提供高效的数据处理能力。DSPs通常具有较高的时钟频率和浮点计算单元，这使得它们在人脸识别算法中具有较高的运算速度和准确性。

4. GPU（图形处理器）

GPU起初是为了图形渲染而设计的，但随着人脸识别技术的快速发展，GPU也被纳入其中。GPU具有并行计算的能力，能够同时处理多个数据流。这使得GPU成为人脸识别应用中处理大数据量和复杂计算的理想选择。

5. SoC（片上系统）

SoC是一种将处理器、外设和其他系统组件集成在一块芯片上的技术。在人脸识别领域，SoC可以将CPU、GPU、DSP和其他必要的硬件模块集成在一起，提供全面的处理能力。SoC的设计使得人脸识别设备更加紧凑和高效。

6. AI芯片

AI芯片是人工智能技术的核心组成部分。它们采用了深度学习算法，并具备高度并行化的处理能力。AI芯片的出现使得人脸识别技术在准确性和速度方面取得了巨大突破。

7. CPU（中央处理器）

CPU是人脸识别技术中最常见的芯片之一。它们具备广泛的通用计算能力，可以执行多种任务。虽然在人脸识别方面相对其他芯片而言性能较弱，但往往用于辅助处理任务和控制整个系统。

结语

人脸识别技术涉及多种芯片的应用，每种芯片都有其独特的特点和优势。综合使用不同类型的芯片能够提供更好的人脸识别性能和体验。随着科技的不断进步，相信人脸识别技术会在我们生活的各个方面扮演更加重要的角色。

感谢阅读本文，如果您对人脸识别技术以及相关芯片有更多疑问，欢迎留言交流。

八、人脸识别用哪家的芯片性价比高？

目前市面上常见的人脸识别芯片厂商有英伟达、英特尔、华为海思、联发科等。其中，华为海思的人脸识别芯片性价比较高。它的芯片在人脸检测、识别和跟踪等方面表现优秀，且功耗低、稳定性好，适用于各种场景。同时，华为海思的芯片也具有较高的安全性，能够有效防范黑客攻击和信息泄露。综合来看，华为海思的人脸识别芯片是一个性价比相对较高的选择。

九、人脸识别成为热点，那么人脸识别真的很安全吗？

下上是最新的报道，都是网友投稿的。

先进的人脸识别系统已经可以在人群中将你认出来。虽然这项技术在日常生活中的某些方面保障了人的安全，但也窃取了人的隐私，甚至比我们自己更了解自己，并操纵我们。国外有媒体报道，人脸识别技术对我们隐私的侵犯或许让人无法想象。

近期，有朋友无奈的抱怨，2019上海世界人工智能大会即将召开，因业务需求他需要邀请一位欧洲科学家参会，但是当听说大会现场需要进行人脸识别才能参会时，他极度不适的发出了怒吼。

最后，虽然已经告知外国科学家参会方式还有二维码扫描，但是他还是拒绝了此次会议。截止目前，这位朋友表示还是想不明白，一个人脸识别至于让他发这么大的火么？

也许我们听到这个也觉得很不可思议，但是当我们看到国内近期几则报道就不会如此惊讶了？

3D打印人脸骗过支付宝刷脸购买火车票

现在几乎每个人手机上都会有支付宝，随着支付宝上线刷脸支付，很多人对于这项高科技也喜闻乐见。

然而8月初，一个3D打印的公众号发布了一个测试视频，在视频中，工作人员使用3D打印制作的蜡像人头，骗过支付宝的人脸识别系统，成功买到了一张火车票，这一小视频曾一度在网上疯传，吓坏了很多网友，并表示已经关闭了人脸识别功能。

其实这个3D打印头像中国人并不是原创，去年有日本公司已经研发出了这款产品，而且非常逼真，也曾引起了国内很多媒体关注，当时就有很多人表示刷脸解锁遭遇了新挑战。

攻破iPhone刷脸解锁转走熟睡用户钱

Face ID，苹果iPhone最先进的刷脸解锁方式，也一直以3D识别更安全而著称。

相比广大安卓阵线的2D刷脸识别，iPhone用了更贵的传感器，能够实现更周密强大的活体识别，保证用户在闭眼情况下不会被解锁手机。

但是，就在前不久的白帽黑客大会上，向来以安全著称的iPhone刷脸，还是腾讯的一位安全研究员研发的一副简单眼镜攻破了。

由于刷脸解锁需要用户看一眼才能解锁。因此该研究员在眼镜镜片上贴有黑色胶带，黑胶内又嵌有白色胶带，成功仿造了人眼识别信息（虹膜识别），最终成功解锁熟睡用户的iPhone，并进一步转走他支付账户中的钱。

也许大家认为这只是极端个例，但是看了下面的例子就知道人脸识别到底有多荒唐。

将政府要员识别成罪犯，人脸识别错误率高达35%

说起人脸识别技术，美国在该领域一直处于前沿位置。尽管如此，目前的人脸识别技术还是错误百出。

去年，一篇发表在外媒网站的文章中指出，如今非常热门的AI应用人脸识别，针对不同种族的准确率差异巨大。其中，针对黑人女性的错误率高达21%-35%，针对白人男性的错误率则低于1%，这在美国可以说是非常不正常的。

另外，还有一个乌龙事件需要强调，亚马逊在2016年推出的图像识别AI系统Rekognition，曾将28名美国国会议员识别成了罪犯，当时引得美国社会一片哗然，也令大众对人脸识别技术充满了质疑。

不仅仅是国外，国内这种嘀笑皆非的场景也时有发生。比如因为“闯红灯”而被公示在电子曝光屏的董明珠，事实是所谓的“董明珠”只是公交车上的一个印刷广告；又比如一名坐在公交车内靠窗位置的普通民众，莫名其妙的被人脸识别抓拍系统定义为闯红灯……

对于人脸识别存在的技术误差，中国科学院自动化研究所张晓波博士曾表示，照明、姿势、装饰等都会对人脸识别系统产生影响，而对于那些非合作情况下的人脸图像采集，遮挡问题仍很严重。

特别是在实际监控环境中，被监控对象常会佩戴着眼镜或帽子等配件，使得捕获的人脸图像不完整，影响后续的特征提取和识别，甚至导致人脸检测算法无效，且在大规模应用环境中，如何维持或提高人脸识别算法的识别率，目前也是一个非常重要的问题。

除了以上提出的技术准确性外，人脸识别的安全性也在中国开始面临着严峻考验。其中一个就是，由于人脸识别的信息存储仍基于计算机可识别的语言，也就是我们常说的数字或特定代码，随着这些数据价值的提高，使其遭到黑客攻击的风险也会随之增高。

一旦这些个人数据被窃取，你的脸可能就不只属于自己了。

谁来保存数据库，谁来保证数据安全？

人脸识别是一种1:1或1：N的技术手段，在具体应用场景中，它可以根据已有人脸数据识别并判定某一特殊对象是否与数据库中的是同一人，也可以依据某一个人脸数据，从成千上万人中找出对应的人。这之中，数据库中保存的数据将成为关键一环，也是引发人们担忧并发出质疑的地方——这些数据究竟属于谁？谁能用我的数据？

近年来，因为研发需要以及人脸识别应用的逐渐普及，包括政府机构、银行、小区物业、人脸识别研发公司都需要用到数据库。

以银行为例，当人们办理某些业务时，人脸识别已经成为了一种常态，柜台工作人员会在过程中要求人们将头抬起，并将面部朝向摄像头以进行识别，而在银行APP 中，要求卡主进行人脸识别认证也已经成为一种日常操作。既然要识别，那就意味着有对比数据，这些数据被谁拿走了？是银行？是公安？是提供人脸识别技术的公司？还是其他居心叵测的组织？

百万数据泄露，人脸识别遭遇黑产业链

今年年初，深网视界公司（人脸识别公司商汤科技和上市公司东方网力合资公司）被曝发生数据泄露，致使250万人的私人信息能够不受限制被访问，引发业内广泛关注。

据了解，深网视界主营业务为人脸识别、AI和安防，一家定位为“AI+安防”的公司发生如此大规模的信息泄露事件不免令人唏嘘。

如果说此次事件引发了人们关于人脸识别技术信息安全方面的担忧和关于隐私等方面的道德讨论那还算是好事，然而后面这件事让人震怒。

据爆料此事发生之后，目前国内竟然催生了一批人脸识别数据倒卖的生意，一张人脸照片竟然能卖到几元钱，那么几千几万张甚至几百万张照片就能获利无数。

在这种利益的诱惑下，越来越多的黑客也加入其中，就连一些小厂商或物业公司也通过人脸识别闸机、门禁等各种手段获取数据进行着地下肮脏交易，在法律的边缘试探。

据了解，这些交易的数据大部分也将被运用于AI的养料，用来训练更加聪敏的AI。比如网上一度疯传的杨幂换脸小视频、被用于色情场所的美国知名主持人等。

隐私问题爆发，人脸识别国内受严重质疑

人脸识别正在不可避免地走向另外一个极端。

从朋友圈里的AI面相识别小程序，到走进大街小巷的AI测肤，在到娱乐方面的AI换脸、以及再到随处可见的刷脸支付，无一不是热火朝天。

面对数据泄露问题，虽然法律和监管方面并没有明确规定，但是相关部门已经开始发声。

今年7月份，央行科技司司长李伟在第四届全球金融科技（北京）峰会上表示，人脸是非常敏感的个人信息。一旦泄露或者被盗取，会带来非常大影响。

他强调，有技术也不能滥用，有技术也不能任性。“特别是一些企业设计模式场景不考虑这些问题：一方面刷脸，另外一方面还让人在大的屏幕上输入自己的手机号码，这是多么危险的事情。这对于这种创新，我觉得应该要及时指出来纠正。

一位行业资深专家表示，当今社会存在这种普遍滥用人脸识别技术的现象，不管是互联网巨头还是人工智能独角兽都热衷于跑马圈地，将关注点放在业务发展上，对数据安全管理的投入又很少，整个社会隐私安全意识也很淡薄，是时候需要一些监管部门出来管理细则了。

否则，如果继续这么下去，以后大家都不能随便出门了！

你想想，买东西刷脸、吃饭刷脸、过闸机刷脸、就连酒店开个房也刷脸，哪有隐私可言？

更有甚者，万一整容了和男朋友在机场过不了安检这可咋整？

文章来自于公众号：AI世界（AI_retail），关注公众号回复关键词“5G”获取《5G最完整的PPT》,回复“资料”获取160份人工智能产业报告。

十、人脸识别为什么无法识别照片？

结论：分情况，2D人脸识别多数不具备照片防伪，3D人脸识别具备照片防伪。

人脸识别技术发展到目前，已经到达了相对成熟的阶段，只是出于成本以及应用场景要求的因素，呈现出多种形态和性能的人脸识别技术和终端。

1、从识别原理上，分2D和3D人脸识别。

2D和3D人脸识别，简单的从字面意思就可以理解，前者是采集和校验的以人脸的2D特征和属性为算法识别依据，而后者是多出了纵向深度的三维的脸部特征识别和计算方式。

2D的人脸识别通常应用在成本要求高，安全性要求较低的场景，比如传统的楼宇对讲系统和门禁系统等都是2D识别的，从严格意义的安全上来讲，这些终端是无法对于照片，视频等2D属性的人脸图像进行区分的，也就是说不具备2D防伪。

但是，也不是说2D的识别就绝对的不能实现照片防伪的。比如国产很多智能手机也支持人脸识别解锁，但是其就是利用了前置摄像头部件进行的，与苹果手机的3D结构光（刘海屏及灵动岛硬件结构）相比，就是属于安全级别降级的2D人脸识别。但是，这些手机也通过算法调整，具备了一定程度的照片防伪识别能力。

而3D人脸识别就属于近几年才大规模开始应用的技术，分为3D结构光，TOF，双目识别三种类型，安全性和识别体验相比2D大大提升，当然成本也高出了不少。典型的应用场景，比如iPhoneX以上的智能手机，高端的人脸识别智能门锁，机场安检人脸识别终端，以及刷脸支付等等。

2、3D人脸识别技术分类和简述。

3D人脸识别技术根据技术原理和形态的不同，分为3D结构光，TOF技术，以及双目识别技术：

专题参考：