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国内的互联网企业百度、阿里巴巴、腾讯对人脸识别方向相当重视。 阿里巴巴控股旷视科技，商汤科技、依图科技，并且开发了自己的人脸识别接口，已全面将人脸识别技术应用支付宝、淘宝等 App 中，并联合集团旗下其他业务板块，研究人脸识别的应用场景。 腾讯旗下拥有自己的优图团队，为QQ 空间、腾讯地图、腾讯游戏等 50 多款 App 提供图像技术支持。 百度人脸识别也依靠庞大的数据资源发展迅速，通过使用人脸识别技术已推出百度识图、脸优等 App 。 3、应用场景
金融类 App 接入人脸识别功能主要是为了保障用户在使用过程中的资金交易安全性。以支付宝为例，用户在利用“借呗”借钱时，除了输入密码之外一般还需要进行人脸检测来确认此时的 App 操作者是本人，通过人脸识别可以有效防止支付宝账号被盗造成用户财产损失的情况出现，除此之外，金融类 App 还可以通过人脸识别技术提供远程开户、绑卡核身、账户登录、分期购物、人脸考勤、人脸支付等服务。 在人脸识别落地金融行业的过程中，各大银行也纷纷尝试将人脸识别引入刷脸支付、即时开卡、VYM等金融场景中，但从技术角度来看，技术不是万能的。虽然现在人脸识别技术已经非常成熟，但是光线条件、天气、用户整容等仍然会影响人脸识别结果。 此外，人脸识别在转账支付、即时开卡等高安全级别中的业务应用还是要审慎一点，不能单纯依靠人脸识别技术来解决用户身份核查的问题，还需要采用包括人脸识别在内的双因素甚至多因素认证来提升安全性。
在线教育类 App 接入人脸识别的用途之一是为了查验学员身份，避免一个账号多个人使用的情况。通过人脸识别可以很大程度降低账号共用的问题，通过一定频率的触发人脸识别机制，校验当前使用网校账号的面孔是否为同一人。
除此之外，人脸识别的另一大用途是帮助老师了解学生学习状态，在线课堂与线下课堂不同，老师无法通过观察诶为学生的表情来识别学生对于课程的接收程度。通过面部表情识别，可以让教师更加理解学生的需求。 2、企业应用情况
人脸识别目前在国内发展迅速，各种新兴企业如雨后春笋，中国人脸识别的独角兽旷视科技、商汤科技，同时，云从科技、依图科技等初创公司也在持续发力抢夺市场。从人脸识别行业产业链条来看，人脸识别产业的上游是硬件基础的支撑，包括高清摄像头、处理芯片(TPUCPU GPU ）、服务器和数据与视频传输设备；产业链中游主要是人脸识别算法和软件服务，产业链下游则是具体的场景应用，即应用方案，消费类终端或服务等。 但大多数组织都没有这样做。NewVantage Partners的报告称，只有38%的接受调查的公司创建了数据驱动型组织，只有27%的公司认为自己已经在公司内部创建了数据文化。此外，有91%的公司表示，人员和流程方面的难题是妨碍其成为数据驱动型组织的最大障碍。 托马斯杰斐逊大学和费城的杰斐逊健康公司的执行副总裁兼首席信息官Nassar Nizami通过满足技术需求(例如将数据和分析工具标准化，管理数据仓库并使数据程序的重要等级与组织的整体战略保持一致)来使该机构的数据程序日趋成熟。 但是他走得更远，通过创建名为杰佛逊分析社区(Jefferson Analytics Community(JAC))的培训计划来推动所需的文化转变。该组织的口号是：“无法获取数据吗?那你肯定不知道杰佛逊分析社区。” Nizami说：“在创建杰佛逊分析社区时，我们的愿景是创建一个由运营所有者驱动的受监管的自助服务分析的联合模型”。他补充说，这么做的目标就是增加用户对分析工具的采用，从“数据丰富”的组织过渡到数据驱动的组织并推广自助服务数据，这么做的目标是提高生产率并减少周转时间。 Fisher说，其他首席信息官及其行政伙伴也需要效仿，将其分析程序从“一个能产生洞察的重要的独立工作”转移到集成在流程中的东西，以便用户将其视为正常业务。
Fisher说：“用户并不知道所有的数据源是什么，不知道数据科学有多牛，也不屑于知道。他们必须走进办公室或接听电话，从而获取完成工作所需的信息。因此，这在观感上必须像一个应用程序。这只有首席信息官能理解。” （编辑：威海站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
