2015篮球世界杯美国队(全球三大顶尖人脸识别强国，谁的实力名列前茅？)

中国在全球人脸识别领域可以说是独占鳌头，曾经在美国国家标准与技术研究院(NIST)的2018年全球人脸识别算法测试(FRVT)全球排名中,前五名算法被中国公司包揽，充分显示了中国公司强大的竞争力。

值得一提的是，美国国家标准与技术研究院（NIST）拥有工业界黄金标准之称的全球人脸识别算法测试（FRVT）。NIST-FRVT是通过不同类型的照片样本进行上百亿次对比，对人脸识别算法的评估可达到百万分之一精度，因此，素有工业界黄金标准之称。

FRVT人脸识别算法测试共有7项测试子任务，每个任务对应来自不同场景的不同类型照片样本：签证照片（Visa）2项、嫌疑人照片（Mugshot）2项、跨境签证照片（Visa Border）1项、非约束自然环境人脸照片（Wild）1项、非约束环境下儿童照片（Child）1项。值得一提的是，跨境签证照片（Visa Border）为新增的人脸识别测试子任务。

国际权威调研机构Gen Market Insights发布了《全球人脸识别设备市场研究报告2018》显示，到2025年底将达到71.7亿美元。该报告研究了全球人脸识别设备的市场状况，认为中国是最大消费区域，中国厂商市场份额全球排名第一。其中在2018年至2025年期间将以26.8%的速度增长。人脸识别设备是以人脸识别算法为核心的软硬一体机，可应用于金融、司法、边检、工厂、教育、医疗等领域。下面分别介绍如下：

一、中国

中国的人脸识别算法在全球处于领先地位。中国的人脸识别技术的确在技术层面具有更卓越的领先水平。而且在全球人脸识别技术的水平比拼上，中国的人脸识别技术的识别率高达99%，领先于其他国家。这一点也得到了美国相关工业标准的研究技术学院的肯定。同时在与其他国家竞争的过程当中，中国有三家人脸识别技术企业名列前茅，斩获了前五名的三个名额。由此可见，中国在人脸识别技术这一方面确实具有领先于世界的水平。　

中国拥有全球最大的国家识别图像数据库——超过10亿，而美国约为4亿。中国面部识别背后的基础人工智能研究水平与欧美相似，但在商业应用上处于国际领先地位。

中国人脸识别行业规模快速扩大，背后是中国人脸识别技术的快速发展。人工智能的浪潮涌起，让人脸识别技术得到了快速发展的机遇;中国人工智能政策的支持，为人脸识别技术的发展提供了坚实保障。据soopat最新数据显示，中国近些年人脸识别技术专利申请量和公开量不断提高，早在2017年我国人脸识别专利申请量和公开量分别为3368项和2698项，及至2018年专利申请量增长至3487项，而公开量增长近一倍达到5200项。

据我国企业在LFW中的识别率来看，在公布的人脸识别数据库LFW(Labeled Faces in the Wild)测试结果显示，平安集团旗下平安科技的人脸识别技术曾经以99.84%的识别精度和最低的波动幅度领先国内外知名公司，位居世界第一。

在个人应用领域，纯粹的软件技术(人脸识别技术)与智能手机及平板电脑等智能终端结合，应用场景简单，主要品牌为旷视科技、商汤科技等初创企业;在企业应用领域，主要是门禁、考勤等产品需求，应用场景最为简单，主要品牌为汉王科技、海康威视等企业;在政府应用领域，人脸识别的项目工程一般应用在公共安全领域(包括出入境管理、智慧城市等领域)，此类领域应用场景最复杂，主要企业包括欧比特、海鑫科金、海康威视、大华股份等企业。

中国曾经最好的算法能够在不到一秒的时间内识别出一千万人而不会出现任何错误。中国尤其在人脸识别领域，拥有依图科技、商汤科技、旷视科技、云从科技等曾经被专业领域人士称为人脸识别的四大独角兽。之前据《南华早报》报道，中国正在构建世界上最大的人脸识别系统，这个系统目标是使面部和身份证件照匹配的准确率达 90%。该系统核心数据集涵盖了每个中国公民的肖像信息，约 13 TB 大，能在 3 秒内识别 13 亿人口中的任何一个人。

值得一提的是，国务院之前曾经公布了《新一代人工智能发展规划》，提出到 2030 年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心，同时，人工智能核心产业规模超过 1 万亿元，带动相关产业规模超过 10 万亿元。

中国人脸识别世界级巨头：

1、云从科技：再次刷新世界纪录。据全球权威人脸识别算法测试(NIST-FRVT)发布的最新榜单，云从科技在人脸识别1:1、人脸识别1:N和口罩遮挡下的人脸识别三个赛道，获得两项冠军、一项亚军，展现强大核心技术实力。　云从科技在跨镜追踪技术（ReID,Person Re-identification）上取得重大进展，在三大主流ReID数据集Market-1501、DukeMTMC-reID、CUHK03上超过阿里巴巴、腾讯、微软、中科院自动化所等企业与科研机构，创造新的世界纪录。

云从科技研究团队曾经2019年在三大数据集的两大核心指标mAP与Rank-1准确率上均取得第一，其中在Market-1501数据集上的mAP远超目前业内顶尖水平, 达到了惊人的91.14%。

2、依图科技（yitu）：依图科技是全球极少数拥有全栈人工智能核心自研技术的创新企业，在计算机视觉、语音识别、语义理解、智能决策、AI芯片等领域都达到全球领先水平。依图曾经研发完全自主可控的AI芯片，在计算性能、成本、能耗、空间等方面遥遥领先于国内外芯片产品。

依图科技是全球唯一企业连续三年获得美国国家标准技术局（NIST）、美国国家情报高级研究计划局（IARPA）两项人脸识别世界冠军，至今保持着全球人脸识别技术的最高水平；依图自主研发的语音识别技术达到世界领先水平，曾经是目前中文语音识别的最高水平保持者和全球权威声纹识别竞赛世界冠军；基于自然语言处理的依图人工智能儿科诊断技术，被《Nature Medicine》收录、发表于2019年2月刊，这是目前中国人工智能科研领域的最高级别论文。

依图科技专注于将人工智能技术深度赋能行业发展，在智能城市、科技金融、智能医疗、新零售、智能芯片、智能制药等多个领域推出了全球领先的创新技术和产品，曾经是国内唯一具有提供超大规模、复杂环境下亿级规模城市的智能化运营管理技术能力的人工智能公司。

3、格灵深瞳：美国国家标准与技术研究院（NIST）2020公布了最新的人脸识别算法测试（FRVT）成果，国内领先的人工智能科技公司格灵深瞳再次刷新纪录：在7项测试子任务中，获得2项第一、3项第二，综合排名世界第一的好成绩。

4、商汤科技：全球领先的人工智能平台公司，商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时，商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”，总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。

5、旷视科技：旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司，在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案，并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年，旷视曾经跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。

6、暖果科技：暖果科技是中国视觉AI领域专家品牌，致力于视觉 AI 算法、应用与终端产品的研究与开发。公司创始人、中科院自动化所博士、原北航软件学院副院长康一梅教授于2005年创立了嵌入式专业及嵌入式系统实验室，是视觉AI边缘计算领域知名专家。暖果科技拥有实力雄厚的软硬件研发力量，核心团队由来自中科院、北大、北航等著名学府的硕士、博士组成。

7、海康威视：海康威视是以视频为核心的智能物联网解决方案和大数据服务提供商。海康威视研发投入占企业销售额的8.99%（2018年），当时绝对数额占据业内前茅。

8、佳都科技：佳都科技拥有全球人工智能技术研究院和交通大脑研究院，建设或参与建设2个国家联合实验室、1个国家企业技术中心、4个省级工程技术中心，承担了数十个国家及省部级重大科研项目，累计申请国家发明专利、软件著作权超过700项。

9、川大智胜：四川川大智胜软件股份有限公司将图形图像技术、人工智能技术应用到航空与空中交通管理、飞行模拟、三维测量与人脸识别、通用航空、智慧城市和文化科技等领域，以自主研制的大型实时软件为核心，形成系列重大装备和系统。是国内领先的空中交通和地面智能交通系统的产品开发、系统集成和优秀服务供应商，空管产品市场占有率位居国内厂商首位。先后获得了国家科技进步一等奖1项、二等奖4项，国家技术发明二等奖1项，省部级科技进步一等奖7项、二等奖7项。

二、俄罗斯

俄罗斯人脸识别技术之前曾被认为在全世界范围内最先进。美国国家情报总监办公室下属的情报高级研究计划署（IARPA）开展了全球人脸识别挑战赛（Face Recognition Prize Challenge，FRPC）。其中，俄罗斯公司包揽了3个奖项中的2个，成了“识别速度”和“验证准确率”两项比赛的冠军。该公司的技术有助于在半秒钟内在10个人脸中找到某一个具体的人脸。

据《福布斯》网站1月29日报道，2020年曾经为俄罗斯莫斯科政府提供人脸识别技术的NtechLab公司首席执行官Alex Minin称这项系统是世界上最大的实时人脸识别项目。莫斯科从2017年开始试用实时人脸识别技术，当时主要采用俄罗斯公司NtechLab的技术，用以识别市内16万个闭路电视摄像头的视频信息。2018年4月，为确保世界杯期间的安保工作，莫斯科政府在体育场附近的地铁站和火车站部署了人脸识别系统。

俄罗斯世界级巨头之一：Ntechlab。NtechLab公司是生物识别技术的全球领跑者之一，也是俄罗斯国家技术集团的技术合作伙伴，在美国商务部直属的美国国家标准与技术研究院（NIST）的人脸识别算法测试（FRVT）竞赛中获得了胜利。FRVT对来自包括中国、美国和以色列在内的不同国家的开发人员的100多种算法进行了评估。

在汇总结果时，要考虑搜索的精准度和速度以及算法对变化的适应性。 NtechLab算法在与VISA、VISABORDER和BORDER数据库的工作中名列第一。据与这些数据库一起使用的结果，NtechLab在NIST竞赛的参赛史上都显示出最好的结果。除此之外，NtechLab在医用口罩人脸识别的成效也进入了前三名。

值得一提的是，NtechLab 2015年创建于莫斯科，是一个由机器学习和深度学习专家组成的团队，两位创始人是计算机科学家Artem Kukharenko 和数字通信顾问 Alexander Kabakov。

NtechLab成立一年时间便凭借自己的面部识别技术扬名俄罗斯，并迅速成为该地区的行业翘首。在2015年于美国华盛顿州举行的MegaFace面部识别大赛中，它一举击败了谷歌，获得了"识别速度"和"验证准确率"两项比赛的冠军，在"识别准确率"比赛中不敌中国公司依图科技。

NTechLab团队曾经开发了一种基于人工神经网络（受到生物神经网络启发的一组模型）的特别的人脸识别算法，利用这一算法可以提取人脸的特征。在大型数据集中进行搜索时，NTechLab 的解决方案被认为是准确的。在100万张脸中该算法的准确率曾经达到73.3%。

俄罗斯世界级巨头之二：VisionLabs。VisionLabs的是全球领先的从事人脸识别技术的主要公司。俄罗斯公司VisionLabs成立于2012年，专注于开发人脸识别、目标识别、增强现实和虚拟现实领域的产品和解决方案。其技术已在安全、银行、零售、建筑、运输等行业得到应用。　VisionLabs 曾经处理了俄罗斯和独联体几百万部摄像机头中的数据流。按照公司的资料，该公司在俄罗斯和独联体金融部门过去5年来引进的人脸识别技术中占比80%。人脸识别技术目前主要应用在银行部门，比如，当客户去银行贷款，需要递交文件，填写申请表，在一个阶段需要照相，照片与数据库相比对。

依托其Luna生物特征识别平台，公司一直与大型银行、谷歌和Facebook等大公司合作。公司的技术应用非常具有创新性，比如其面部识别解决方案“允许车辆从远处识别车主，确认身份，并在接近时打开车门”。

俄罗斯世界级巨头之三： Vocord

俄罗斯公司Vocord。 Vocord是全球老牌安防厂商，长久以来超越Google等公司，盘踞全球人脸识别算法第一名。Vocord 公司创建于 1999 年。凭借计算机视觉以及视频处理算法，Vocord 为私有和公有行业研发安全系统，产品领域包括视频分析与监视、视频增强与认证、授权车牌识别、音频录制以及面部识别。

三、美国

美国拥有享誉世界的三大科技巨头：IBM、亚马逊、微软。这三家公司是美国科技业的典型代表，其市值总计曾达到3万亿美元。比如年过百岁的IBM是最老牌的科技企业，微软则是全球最大的软件公司，而亚马逊旗下AWS是最大的云服务商。

早在2016年，亚马逊公司就推出了人脸识别软件Recognition。该软件通过一个单独的镜像就可以识别出100张面孔，并可通过监控摄像机、人体可穿戴的摄像机进行连续镜头扫描。

美国俄勒冈州希尔斯伯勒市华盛顿县的治安办公室，曾经使用亚马逊公司的Recognition，去和拥有超过30万张脸部相片的数据库比对识别人脸。

美国的人脸识别技术历史上一直走在科技前沿，并且在商用层面早有动作。比如亚马逊早在2016年就推出了人脸识别软件，谷歌、IBM、微软等企业也都推出了人脸识别应用产品。

值得一提的是，人脸识别巨头IBM之前曾经发布的DiF数据集图片是来自于公开的YFCC-100M数据集，利用在人脸研究领域多年的10个编程方案（coding scheme）为图片标注，包含客观的人脸识别方法和主观的预测，客观的人脸识别方法是一些面孔特征，如头部长度、鼻子长度、额头高度、脸部的对称比例，而人类主观的预测则是年龄、性别、姿势等，IBM相信，借助发布100万标注的数据集，能够加速人脸识别系统数据集的覆盖率和多样性，减少AI系统的偏见。

IBM希望，DiF数据集能够成为研究人员着手打造无偏见人脸识别技术的开端，初步的分析显示，相比过去的数据集，DiF数据集提供了更分布更平均且广泛的人脸图像，除此之外，DiF数据集也能够让研究人员更近一步理解人脸特征，用来研究人脸识别技术。

美国拥有很多著名的人脸识别教育体系、机构及高等学府，比如：

斯坦福大学：美国斯坦福大学是最早研究人脸识别技术的院校之一。华人科学家李飞飞教授在2009年的CVPR上发表了论文《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》，次年开启了连续数年的ImageNet挑战赛，极大的推动了全世界人工智能行业发展。斯坦福大学曾经与Facebook旗下数据挖掘公司合作，采集100万人脸数据根据人员的年龄、性别、种族、面部朝向和面部表情等因素进行识别，取得了较好的识别准确率。

美国马萨诸塞大学：美国马萨诸塞大学对人脸识别最重要的贡献之一是开源了知名的人脸检测数据库FDDB和人脸识别数据集LFW。FDDB数据集是从Wild数据集面部拍摄的2845个图像集中的5171个面部的注释，数据集采用椭圆型人脸标签。主要用于研究无约束人脸检测问题的人脸区域数据集。评估方式包括长方形和椭圆两种形式。LFW数据集包含13233张人脸图像，涉及5749位全世界知名人士，其中1680人具有两张或两张以上不同场景下图片，每张图片采用统一尺寸，LFW数据集主要应用于非限制环境下的人脸识别。

美国华盛顿大学：2016年IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR2016）上发布了由美国华盛顿大学计算机科学与工程实验室维护的MegaFace基准数据集竞赛初始结果。该数据集是继LFW后首个百万级人脸规模数据集，涉及690572个人员。测试规模是LFW的100倍以上，识别率研究提升难度更大。最早是由俄罗斯Vocord公司获得第一名。

美国国家标准与技术研究院（NIST）：NIST是由美国商务部主管为美国工业和国防部提供测试技术的研究机构。主要负责美国国家计量基准与标准，参与美国标准化技术委员会制定标准等工作。其重要的一项人脸识别测试数据集是FRVT测评，由于其不对外开放数据只接受SDK评测，并且属于相对独立的第三方评测机构不受商业因素影响，因此在国际上具有一定的公正性。