国内人脸识别技术 十大算法公司排名

科技特讯11月18日讯：1、云从科技

背靠“计算机视觉之父”，中科院实验室创业团队创立云从科技

云从科技团队成员除了来自中科大的校友外，还来自中国科学院各大研究所、UIUC、IBM、NEC、等全球顶尖学府及研究机构；

截止2016年11月，成立一年半，研发团队扩展为200余名，为全国最大的人脸识别研发团队；

并且在金融、安防、教育等领域分别开始了商业化探索，IBIS平台让其成为银行业第一大供应商，动态人脸识别系统在广东的应用成为标杆，被全国推广；

中国科学院院长从团队在中科院时每年视察一次，十分重视，并在会晤外国领导人与代表团时只带了云从科技与科大讯飞两家企业代表中国智造。

首个刷脸支付原型系统。

首个商用人脸识别远程开户系统。

在中科院内部所有计算机视觉团队中脱颖而出，独家负责战略先导科技A类专项。

唯一一家参与人脸识别国标、部标、行标制定的研发企业。

唯一一家让四大行之一在全国范围用上人脸识别的企业。

根据2B行业的实际需求打造了全产业链模式、快速部署平台。

在POC测试中大幅领先来自日本、德国的人脸识别大厂。

API服务 技术平台 人才招聘

2、

获得600万美元B轮投资（2014/03/10）

起源于加利福尼亚大学的 “机器感知实验室”( Lab)，他们最终的目的是打造一套 “无所不在” 的人类情感分析系统。

分析表情并不需要特别的硬件设备，至少 48 像素的、从耳朵到耳朵的全脸图像就能满足。

同时还提供 API 接口，能够将其技术轻松地与任何硬件或者软件进行整合。目前， 已经将其服务与 Glass 搭配，开始进行私密的测试。

也将同时作为英特尔 技术SDK 的一部分，来迅速的与世界上的开发者进行对接。

已经将其表情识别服务部署到了零售行业，通过对顾客感受的实时分析，帮助零售业主提升销量。

利用人工智能扫描人脸，然后可在数秒钟内解读出他们的面部表情所代表的意义，这种技术过去主要是帮助广告商和销售人员判断消费者对广告或产品的反应。

创始人、首席科学家玛丽安·巴利特（ ）解释了其工作原理。她说：“首先需要抓取面部照片，然后对其进行扫描。一旦发现这些面部照片后，它就会利用识别技术识别出面部表情。”

3、

成立于 2009年 的 是一个基于云端的面部情绪识别解析服务公司，通过面部动作编码（ ）——捕捉识别对象的面部动作如皱眉、挑眉、傻笑、微笑等等判断人们的情绪。目前还主要用于市场营销，但 下月会面向第三方开发者推出其 SDK 开发工具。

埃及科学家 了。她现居波士顿，2009 年成立公司，许多员工都来自于M.I.T.

坐落于马萨诸塞州沃尔瑟姆市，在双行道沿街商业区后的办公园区，是波士顿模仿硅谷而建立的走廊地带的一部分。

装有的iPad，被简化成一个能追踪四种情绪的“分类器”：开心，疑惑，惊讶和厌烦。用这个软件在脸上扫描一下就能辨别出情绪;如果同时有多张脸，它就会将其分开，一个一个来。然后，识别脸上的一些主要部位——嘴巴，鼻子，眼睛和眉毛——将像素点分别归位到每个部位，再用简单的几何模型渲染特征。

一直被当做一种可靠的情绪推测工具——能够进入潜意识领域的工具。

已经做了8万次皱眉试验。她站在台上公布结果时说：“我们的正确率能达到90%”。

她的公司已经分析了200多万个视频，受试者来自全球80多个国家，在初创的时候，她就已经用了几百个表情训练她的软件。

有赖于Paul Ekman的研究成果。他是一个心理学研究者，他是在六十岁开始研究并建立了权威的理论体系：人类至少有六种普遍的表情，这些表情不论性别，年龄，或是文化背景，都会在每个人的脸上一模一样地呈现出来。Ekman致力于解密这些情绪，他把它们分解成46个独立动作，称其为“动作单元”的结合。把它们分为可变形和不可变形的点，将这些不可变形的点作为锚点，能够帮助我们判断其他点移动的距离。

面部识别解析服务将推SDK包，希望在市场营销以外的领域如游戏、教学等发挥作用

研究发现，人们对广告做出的反应——表情数据可以用来预测销量，精确度达 75%，虽然这仅比传统的市场调研方式准确率仅提高了 5%。

已经在全世界各地收集了 10 亿多个面部表情

此前它已获得总计 2020 万美元的投资（李嘉诚参与过其投资），共有员工 35 名。（13年数据）

（在巴塞罗那）

分部没有帮这个俱乐部制定出一个广告作战计划，而是建议它在座位上安装一个像的软件，并允诺观众剧院免费对外开放，但是，每笑一次要收取0.3欧元，上限是80次。如果观众试图掩盖笑容，或是隐瞒笑的次数，就要收取全票价：24欧元。这家店的营业额一下子就上来了。美国，法国及南非的剧院都联系,希望能了解到更多方法。

4、Face++

清华创业团队推出人脸云识别开放平台 Face++

Face++ 团队成员除了几名来自清华校友外，还有来自美国哥伦比亚大学、英国牛津大学和美国南加州大学的科研及开发人员。

并且在金融、安防、零售领域分别开始了商业化探索成功发育出Face++，Face++，Face++BI等垂直人脸验证解决方案产品。

魔漫相机是全球首款将真人拍成幽默漫画的手机应用，用户数超过2亿，通过Face++对人脸自动捕捉和人脸关键点检测技术并结合表情迁移以及图像融合技术生成用户私人漫画形象，打造用户百变造型。

乌鸦来了是一款iOS体感交互游戏，使用前置摄像头捕捉玩家的头部动作进行游戏操控，是iOS平台上第一款头部操控的体感游戏。乌鸦来了是一款iOS体感交互游戏，使用前置摄像头捕捉玩家的头部动作进行游戏操控，是iOS平台上第一款头部操控的体感游戏。

5、

全球领先的人脸检测，

提供全球领先的人脸检测、识别技术服务,LFW人脸识别准确率已达99.5%以上。

6、

2014年9月，的科学家们首次出征 竞赛，在大规模物体检测比赛中以40.7% 的成绩获得世界亚军，仅次于谷歌的 43.9%；2015年3月，该团队将此成绩提高到50.3%，超越谷歌，达到世界第一的水平，并将这一成果以论文的形式发表在2015年国际计算机视觉与模式识别大会（CVPR）上。

2015年，新增了一项视频物体检测的任务，比静态图像中的物体检测的难度更高。联合香港中文大学媒体实验室组成的团队再次出征。最终，团队在视频物体检测竞赛中检测一举夺得数量、检测准确率两项世界第一的成绩，以压倒性的优势击败了对手。成为首个在夺冠的中国企业。

在2015年年底刚刚完成并购了另外一家人脸识别技术领域的创业公司。后者也是一匹创业黑马，同样拥有诸多超越业界大佬的出色成绩单。

公司的研发团队有超过50多名博士全职任职。该团队在三大国际顶级机器视觉会议CVPR、ICCV、ECCV上共发表论文超过150篇，在亚洲企业中排名第一。

戴宇荣博士，两任ICCV（国际计算机视觉大会）领域主席；80余篇著作发表于顶级会议期刊；韩国科学技术学院（KAIST）终身教职； 2011年KAIST杰出教授；微软学者。为加入而放弃终身教职，因为他更看中能将技术转化为业界实际成果的优势，以及其在人才和资源方面对于科研的助力；

张伟博士，安徽省高考状元，本科就读于清华大学，并于香港中文大学获得博士学位，曾在数据科学家排行榜上排名第六，亚洲科学家中排名第一。放弃对冲基金CTO加入。

孙祎博士，本科就读于清华大学电子系，并于香港中文大学获得博士学位，人脸识别算法系列发明人。超越人眼识别准确率，打败。

周斌博士, 中国首位HPC（高性能计算）和GPU（图形处理器）跨领域研发高级工程师，他是全球第12个 CUDA 称号获得者，也是目前中国唯一一位获得此称号的学者；

邱石博士，清华大学电子系第一名，并于香港中文大学获得博士学位，2014 年，邱石所在的-Net 团队首次参加 大规模物体检测任务比赛中，并以 40.7% 的优异战绩位居第二名，仅次于谷歌。

石建萍博士，微软学者，谷歌奖学金，香港政府奖学金，从浙江大学到香港中文大学，从本科时代顶级会议CVPR 第一作者Oral 到加入创业团队。

夏炎博士，微软研究院计算机视觉博士，中科大第一名，郭沫若奖获得者。专注深度学习，文字识别。

曹旭东，深度学习专家。清华大学物理系，前微软研究员。其开发的现象级产品如How 有数亿用户。该技术广泛用于微软产品，如Xbox。

7、

将面部识别技术与传统广告板相融合的创举来自欧洲户外广告巨头 ，在欧洲四处可见该公司架设的广告牌。据 TNW 报道， 这项大胆创举已经试运行一段时间了，他们与技术提供方 合作，为 “呆滞” 的广告牌装上了 “智慧的眼睛”。

8、

基于 开发的 能将面部表情实时映射到游戏中

面部表情捕捉工具，可以几乎无延时地把你的表面表情实时反馈到 3D 模型中。

可以让视频游戏、聊天以及动画电影制作变得更快更有趣，也将给游戏开发商带来新的机会。事实上面向动画和游戏制作者发布的 SDK 已经发布，当然你也可以把它用在其它你能想像到的领域。

9、小丘机器人

国内首款垂直心理的AI情绪关怀师，给每个人提供随时随地的情绪陪伴和积极心理管理服务。

小丘的优势：小丘是“暖丘”App的关联产品。

暖丘是目前中国最活跃的普通人的C2C情绪互助社区，暖丘在国内最早专注情绪语料库，从2014年9月至今目前有500万优质语料，并迅速增长。竞品可以利用公共知识做出AI，但没有优质语料库，后期质量提升是重大瓶颈。

10、飞搜科技

飞搜科技公司是一个以科技创新，自主研发，把机器学习，尤其是深度学习的研究成果应用到人脸识别、图像识别、视频内容识别等领域的高科技公司。

飞搜的实时人脸识别算法，在世界公开测试基准数据集 Faces in the Wild（LFW）上准确性高于99.0%，超过于2014年6月份在同样人脸数据集上测试后公布的 97.35% 的准确率。