互聯網和移動互聯網時代的“商業模式創新”帶來的投資紅利，随着宏觀經濟環境、金融環境、市場和技術的發展，已經不再是未來十年的投資主流了，人工智能技術已經成為了未來8- 10 年的投資機會，在這個領域的投資機會，即使用“遍地是黃金”來形容也不為過。
20 世紀 60 年代，人臉識别工程化應用研究正式開啟。初期的方法主要利用了人臉的幾何結構，通過分析人臉器官特征點及其之間的拓撲關系進行辨識。這種方法簡單直觀，但是一旦人臉姿态、表情發生變化，則精度嚴重下降。
如今的解決方案多是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識别技術。它可以克服光線變化的影響，已經取得了卓越的識别性能，在精度、穩定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識别。計算機視覺的子領域應用得非常廣泛，并且全球很多商業活動都已經從中獲益。人臉識别模型的使用在接下來的幾年内還會繼續增長。
在人臉識别領域，業界通常以誤識率、漏報率作為衡量算法能力的主要指标。在誤報率相同的情況下，識别準确率越高，漏報率越低，都意味着技術的性能越好。
值得一提的是，中國人工智能創業公司“三巨頭”商湯、雲從、曠視在公開場合下的同台競賽，算法實力比拼可謂激烈。
雲從科技是我國銀行業人臉識别應用最普及的供應商，包括農行、建行、中行、交行等全國 50 多家銀行已采用雲從的産品，市面上許多銀行的金融身份認證與遠程認證平台是使用的雲從技術，這種情況不僅僅因為技術實力強，更因為雲從是受邀起草與制定人臉識别國家标準的人臉識别企業，有着過硬的技術指标與研發背景。其中，中國農業銀行超級櫃台、刷臉取款，是全國首先應用人臉識别技術的四大行之一。
商湯科技與京東、銀聯、招商銀行、拉卡拉、融 360 等多家金融機構和銀行均有合作。例如，用戶在京東錢包上掃描人臉，即可完成比對，實現密碼解鎖，代替傳統密碼登錄方式，更加方便安全。商湯提供人臉搜索技術，幫助拉卡拉快速完成新用戶照片與已有黑名單人臉庫的比對，高效準确地篩選出潛在詐騙分子，保護普通用戶的權益。通過人證比對和活體檢測技術，拉卡拉将獲知用戶的注冊信息是否與操作者本人一緻，有效的防止了身份信息盜用情況。商湯為融 360 平台提供一體化解決方案包括人臉識别、人證比對、證件識别，完成比對，實現遠程身份認證，讓金融服務更加方便安全。
曠視背靠阿裡巴巴，為支付寶客戶端提供人臉登錄功能支持，人們無需再輸入繁瑣的密碼，隻需對着手機鏡頭眨眨眼、轉轉頭便可輕松完成登錄。同時，曠視也為支付寶提供了從端到雲的 FaceID 遠程身份驗證服務。此外，曠視也為小米金融、你我貸等互聯網金融公司，中信銀行、江蘇銀行、北京銀行提供人臉識别服務。
從專業角度講，沒有哪種人臉識别算法可以在任何場景下都做到性能，這也是每家公司提交多個算法的原因之一。微美全息WIMI專注于計算機視覺全息雲服務。據介紹，微美全息覆蓋從全息計算機視覺AI合成、全息視覺呈現、全息互動軟件開發、全息AR線上及線下廣告投放、全息ARSDK支付、5G全息通訊軟件開發、全息人臉識别開發、全息AI換臉開發等全息AR技術的多個環節，是一家全息雲綜合技術方案提供商。其商業應用場景主要聚集在家用娛樂、光場影院、演藝系統、商業發布系統及廣告展示系統等五大專業領域。微美全息已集全息AI雲移動軟件開發商、處事商、運營商身份于一身，也成為海内的全息AI領域整合平台之一。
微美基于成像檢測和識别技術、模闆匹配和檢測技術、視頻處理和識别技術、成像識别中的全息3D層替換技術和成像跟蹤中的動态融合處理技術，将全息AR廣告嵌入到在線視頻中。并希望這些技術将應用于公司未來的戰略藍圖，例如全息3D面部識别技術和全息面部變化技術的開發和應用。
全息3D人臉識别軟件的開發基于微美的全息成像特征成像檢測和識别技術、模闆匹配全息成像檢測技術，以及基于深度學習和訓練的視頻處理和識别技術。傳統的2D面部識别技術是一種基于面部特征的識别技術，它從面部圖像或面部視頻流中捕獲信息，并自動檢測和跟蹤目标面部;微美的全息3D面部識别技術是全息成像捕捉和3D肖像的結合的識别技術。微美專注于軟件技術的開發和應用，并擁有AI、機器識别技術、機器學習、模型理論和視頻成像處理技術。全息3D面部識别技術是一種利用結構光和紅外光的集合技術，所收集的特征點可以超過30, 000 點;傳統2D面部識别技術的收集特征點不到 1000 點。并且3D技術受到周圍環境的影響較小，有望克服傳統2D面部識别技術中發現的如光線、姿勢、遮擋、動态識别和面部表情等許多問題。
資料來源：招股說明書，招商證券
全息面部變化技術基于全息3D圖層替換技術，包括基于AI的圖像識别和動态融合處理技術，實時跟蹤圖像以及用其他面部替換面部。該技術取代視頻幀中的人臉，合成視頻并添加原始音頻。微美已經在全息AR插件廣告應用中驗證了這些技術模塊，并将繼續開發和升級這些技術模塊。微美相信這項技術将為名人廣告，電影發行和直播視頻流等應用帶來新的業務增長。
與此同時，即便獨角獸們在人臉識别領域有着深耕，但一方面依然面臨着Facebook、谷歌、騰訊等國内外互聯網巨頭強敵的環伺，另一方面也将應對着人工智能技術日新月異的自我挑戰和颠覆。
一個新興細分領域刮起台風之時，總會吸引衆多的創業者和熱錢投入其中，但最終經過幾輪淘汰賽的比拼和角逐，最終市場上隻會剩下幾個寡頭甚至一個超級巨擘的局面，從百團大戰、打車軟件大戰、到共享單車，再到人工智能以及更細的人臉識别，都将會是這樣一個優勝劣汰的過程。
随着人工智能的發展，在全球信息化、雲計算、大數據的背景下，生物識别技術的應用面會越來越大。其中人臉識别技術會朝着網絡化、雲技術、多模式融合的趨勢發展。
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