不难看出，人脸识别技术虽然并没有真正实现大规模落地，但竞争态势已然拉开。当然，入局人脸识别领域的，也不乏Face++、Linkface、Sensetime 、依图科技等创业团队，但对于大多数人来说，囿于技术门槛，人脸识别领域属于深入区，呈现的状态是圈内人自嗨，圈外人进不去。

一位业内人士告诉笔者，国内专注人脸识别研究的人数不超过100人，并且这个圈子的人大多互相熟识。除此之外，底层技术的搭建颇具争议，主要原因是缺乏自己研发的专利。

事实证明也正是如此，钛媒编辑在寻访几家创业公司时发现，他们对涉及底层技术的表述都很模糊，唯有Linkface一家声明采用的是香港中文大学教授汤晓鸥团队授权的DeepID人脸识别技术，深究之下发现Linkface四位创始人中有两位是汤晓鸥教授的学生，可谓颇有渊源。

除此之外，钛媒编辑发现，Face++ 这家颇有口碑的公司的CEO印奇也是汤晓鸥的学生。更令人意外的是，同样专注计算机视觉和深度学习原创技术的Sensetime（商汤科技）背后的大老板正是汤晓鸥。

国内人脸识别领域是被汤晓鸥“承包”了吗？究竟他是何人？公开资料显示，汤晓鸥现为香港中文大学工学院副院长。而此人的科研经历包括：

1985年从辽宁鞍山一中进入中国科大；

1991年获罗切斯特大学硕士，1996年获得麻省理工学院博士；

2005-2007年担任微软亚洲研究院视觉计算组主任，研究领域包括多媒体、计算机视觉、模式识别及视频处理。与微软合作已申请近40 项专利。其中，微软亚洲研究院合作研发的图像识别技术已被用于微软图像搜索引擎，成为世界上第一项图像识别技术被用于大规模商业应用。

同时他还担任多个重要的国际会议的主席，包括计算机视觉最顶尖的国际会议ICCV和CVPR，并获得CVPR2009最佳论文奖，是CVPR 25 年历史上唯一获奖的亚洲论文。

汤晓鸥教授称得上是人工智能领域的重量级人物。在这个其实挺狭窄的人工智能领域，Andrew Ng（吴恩达） 、百度IDL余凯（已从百度离职）、香港中文大学教授汤晓鸥、格灵深瞳CTO赵勇被行业内认为是学术上的超级大咖，同时又都在做落地的产品。

汤晓鸥教授及其团队最大的研究成果是GaussianFace、DeepID、DeepID2 等一系列人脸识别技术，并且在全球最具权威的人脸识别数据库LFW（Labeled Faces in the Wild）屡屡打破记录。

截至去年7月份，汤晓鸥团队研发的三个人脸识别算法占据了LFW识别率的前三名，最高达到了99.15%的识别率，其中排在第四位的是Facebook的DeepFace技术，排名见下图：

排名.jpg

二

不过，如今记录已经被打破，占据榜首的是腾讯优图团队99.65%的识别率。

是否识别率高就意味着技术更成熟呢？腾讯优图团队负责人黄飞跃博士告诉笔者，实验室的理论数据和实际应用还是有很大差别的，比如很相似的双胞胎、天气光线、裁剪部位的不同，对识别都会产生一定的影响。

按照黄飞跃博士的看法，如今在人脸识别领域，算法已经不是门槛，最大的门槛在数据。

“传统的算法已经很透明，大家从之前微软、谷歌等巨头发布的论文就可以掌握，而有相当规模和实际应用场景一致的训练数据，才能保证人脸识别算法在应用场景中效果足够好”，他说。

他还告诉笔者，虽然目前各家的底层算法大同小异，但每一家都在发力深度学习，建立独有的网络模型，通过不断的训练和数据积累提升人脸识别的能力。所以，深度学习是未来的大趋势。

Facebook 在做的就是这件事，为了研究DeepFace技术，今年年初已经建立了一个来自于4030个人的440万张标签化的人脸池。Facebook 希望通过“深度学习”算法调查用户在社交网络上的行为和习惯，进而精准推送信息。

但问题也随着而来，长期的利用用户素材去进行训练和测试，这难免会涉及用户隐私和安全问题。所以，如何让人们相信这些数据能够真正使用户收益而不是为了获利，是包括Facebook等企业在内必然所面临的挑战。

三

而即便技术、算法解决了，人脸识别要实现真正落地，还将面临政策不开放的难题。

就目前来看，银行、互联网金融和安防是人脸识别最适用的场景，而“面签”，一直是商业银行触网难以跨越的鸿沟。

根据《个人存款账户实名制规定》（国务院令285号）等法规体系的要求，需要严格落实实名制，通过银行柜台进行开户。不过，随着人脸识别技术的不断成熟，央行今年下发的《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见》（征求意见稿）对应用人脸识别等生物识别技术指出了明确的应用方向。