中國人臉識別水平可比肩美國

類似這種海量圖片和視頻的比對，是一項CPU密集型工作，需要占用大量的服務器資源，也天然地需要云計算基礎設施的支撐。
近兩年，國內企業“上云”者越來越多，但由于公安、金融等行業對數據安全的高度敏感，這些領域完全運營在公有云平臺上的案例還很罕見。據本報記者向金融業內人士了解，目前有個別中小銀行將非核心業務搬到云平臺上，大多數還是使用自己的傳統IOE架構。但為行業定制的專有云是一條解決之路。
此前，招商銀行率先在全國范圍內的1500個營業網點的VTM可視柜臺機器上應用人臉識別技術，在測試了一年的基礎上最終選擇了依圖科技的方案，用于開戶、激活等需要現場“驗明正身”的業務。
依圖科技聯合創始人林晨曦對本報記者說，測試階段人臉識別的準確率可以達到在十萬分之一誤識率的前提下做到98%的通過率，而網點柜臺工作人員用肉眼比對身份證照片和開戶人長相匹配的誤差是百分之一。也就是說，機器的準確性已經超過人眼。
中國云計算依賴SaaS層開發者
包括人臉識別在內的計算機視覺是一個很新的領域，國內是由初創型公司在推動，但水平已經基本能和美國、以色列等世界最先進的國家持平。世界范圍內有三家實驗室屬于計算機視覺領域的頂級機構，MIT(麻省理工)、加州大學伯克利分校，以及歐洲的一家實驗室。
這些機構的人不斷被谷歌等巨頭挖走，或者獨立創業，像依圖科技另一位創始人朱瓏曾是MIT人工智能實驗室博士后，師從美國計算機視覺學科奠基人之一的艾倫·尤爾教授，后者是霍金的門徒。目前，國內在人臉識別領域除了依圖科技，還有Face++(馬云此前在德國演示刷臉支付時的技術提供方)、螞蟻金服內部團隊柒車間等。
與車輛物體識別相比，人臉識別的應用范圍和場景更加廣泛，并在逐漸從安防等toB端的業務向支付等toC端布局。此前像互聯網銀行利用人臉識別技術進行開戶、交易等業務，還在等待監管層的認可批準。
林晨曦稱，計算機視覺的應用場景未來將更多地和機器人結合，讓機器學習人的思維能力。他喜歡用一個形象的比喻，云計算好比發電廠，架構在云平臺上的各種SaaS層應用是電器，消費者是通過使用這些電器才體會到電能的價值，所以國內云計算的發展目前最迫切的是SaaS層開發者生態的不斷豐富，在云平臺上構架更多應用場景。

本文摘自：http://design.eccn.com/design_2015112311319059.htm