圖像識別上市公司

1. 目前國內人臉識別做的好的公司有哪些

1、曠視科技

深醒科技

同樣專注於計算機人臉識別研發的深醒科技，其識別技術主要是基於人的面部特徵，針對圖像或者視頻檢測其是否存在人臉，採用多視角人臉檢測定位，並在人臉存在的區域進行檢測，最終將面部各器官的信息與人臉庫進行對比，完成識別。6月4日消息，深醒科技對外宣布，已獲得由國科嘉和領投，國投資本、凱旋資本跟投的B融數億元人民幣融資。

http://cctv.qianjia.com/html/2018-07/13_298099.html

2. 人臉識別系統哪家好

本人從事人臉識別相關工作，這一波人工智慧投資風颳起來，很多人臉識別公司恨不得馬上往自己臉上貼幾噸金，有個朋友說了一句很有意思的話：

外行一般覺得很科幻，內行一般覺得很絕望，業界領袖和領袖各種打雞血。

大部分AI公司都在燒錢階段，未來變現有很大的不確定性。看看網路自動駕駛的系統和google圖像識別系統的開放可以預知未來免費是大趨勢，那可是曾經投入數百億美元。但是資本投進來，必須拉著媒體一起吆喝，不然本都回不了（進入AI行業才知道很多資本方原來什麼也不懂亂投）。

人臉識別作為一項模塊技術很少有獨立應用（獨立的業務層設計），大部分只是為已有的業務軟體體繫上做增強，比如客戶人臉校驗（在過去密碼基礎上增加一層），人臉檢索（比人工高效，攝像頭結果過濾），相似人臉推薦（比如婚介社交，整容設計），不過這個過程中已經死掉大量公司，因為利潤太少，非強需求。

目前相關產業公司在已知的主要商業模式中都在實踐，但賣貨，賣授權，賣服務，後台流量變現這四大商業模式中，都沒有看到一個公司真正賺錢了（常見主要為人臉sdk授權和api服務）。作為行業中人，所謂的絕望無非如下：

1. 演算法再好，也只是調味料，最終出路還是做到最終產品中，通過業務層疊加開發，形成產品和方案，更多時候是一個方案服務商，更像過去傳統軟體商，規模難有爆發。

2. 使用門檻、成本很低，目前市場上終端演算法部署比較低端的產品授權就500元/套（1：1的遠程介面調用所使用的前端授權），市場競爭的結果就是低價傾銷。甚至還有特例，演算法完全免費。

人臉識別行業真實情況:

人臉識別目前就是為了各種噱頭立項、經費申請瓜分用的，有個別一些公司靠這個拿國家各種科技補貼。但真正賺錢都是那些中間商公司，人臉識別一家都沒有。至於未來有沒有新商業模式出現，暫且無法推斷。

這幾年許多公司扎堆做萬億級市場的安防和最新的手機攝像頭識別，但是在整條產業鏈中，只是極小的參與者（沒有太大話語權），比如安防的，在過去最大的贏家是有全套安防軟硬體監控體系的海康和大華，人臉識別增強了其本來的產品優勢。做手機人臉解鎖，最重要的是手機攝像頭部件廠商集成（比如做3D結構光識別），而這些廠商的利潤經過這幾年的競爭幾乎透明化了，部分配件龍頭上市公司的年報營收300億，毛利潤才幾個億，最終可以給人臉識別技術提供商提供多少專利費還是個未知數。對於一些埋頭玩演算法的公司是巨

3. 現在國內的人臉識別監控達到什麼水平了

分幾個方面分別的論述一下人臉識別的技術和產業發展的相關狀況。

第一，人臉識別技術的價值在哪裡。我們把人臉作為一個生物學特徵，作為一個商業化運用，只是備選的一個方案之一。生物學當中，唯一的判斷的標准，其實識別從精準度的角度和不可替代的角度來講，最精準的是虹膜，但是虹膜的識別採集成本非常高，識別的效率相對不是很高，需要等待的時間。所以這兩個條件約束了整個的產業化運用只能局限在相對小眾的，對識別要求極高的軍工、國防等安全性非常高的遠的投入，不適合大范圍的推廣。

第二，指紋。我們知道指紋的唯一性比較強，指紋同時採集成本是比較低的，比對成本也不高。但是為什麼指紋沒有成為一個特別大的可供支付、刷臉可替代的方案呢？實際上主要的原因是因為指紋的可復制性，是一個靜態圖像之間的比對，現在我們可以看到淘寶也好，各種各樣的大量的指紋貼，指紋膜，可復制的特徵，不適合支付。所以指紋現在也大致上被pass了。

第 三和第四分別是人臉識別和聲音識別技術。這兩個在現在橫向來相比，採集成本和比對的效率，以及生命特徵的唯一性來講，性價比比較高。所以現階段來看，人臉識別浮出水面，是有它的道理的，這是它的價值。商業特徵的應用場景到底在哪裡。

人臉識別的應用場景是非常寬泛的，現在主要兩塊，一個是金融行業，一個是安保行業。金融行業，已經從馬雲的螞蟻金服演示中看到了場景，通過刷臉進行支付，顯然刷臉可以付錢了，為什麼不可以簽收快遞呢，下一步淘寶應該會把淘寶簽收快遞的功能打通。我相信有一天，我們會收到無人機送來的快遞，無人機在你的面前拍一張照片，進行對比，就知道這個用戶就是需要的用戶，完成整個的支付過程。實際上這種場景，是經過多方面的討論和認證的。基於這樣的場景，是跟第三方的支付認證相關的，包括我們看到的騰訊的銀行，第一張遠程開卡，就是通過人臉識別的技術，把人證合一進行認證，這樣遠程開戶，遠程開卡的功能，在我們的券商，在我們的網路銀行上面，應該有廣泛的應用。

對於安保行業來說，刷臉開門，現階段，人臉識別的應用應該說達到了一個可具備商業化的水平，我們舉個例子，在去年的時候，香港有一個導演叫許鞍華，他在南京地鐵中丟了一個他的皮包，這個案件的破獲，只花了5個小時。視頻監控裡面獲取了一張照片截圖，截到了嫌疑人的照片，是極其模糊的，側臉的照片，如果肉眼比對，發現不了什麼。但是有一家非上市公司，在這里不能提供他的公司名稱，他們通過一個圖像還原技術，把那個照片還原出可能嫌疑人的樣子，清晰照，用這個照片到圖庫當中比對，鎖定嫌疑人的身份，把嫌疑人抓獲，只需要了5個小時的時間。現在安防領域的監控，我們可以看到各個省市以及地級市，都在上大量的視頻監控，人臉識別的大平台。在整個安防的投入當中，上一代的安防只是靜態的記錄下來數據，但是下一代的安防，是對實時數據的採集、辨認，就是一個核心的技術，這個技術，人臉識別在其中發揮的作用是很大的。

我 們再拓展一下，未來的商業用途，到底有沒有第二代人臉識別技術的潛在的應用的場景呢。我們說在未來，應該說原來整個確定身份的身份證，但是證和人的比對需要人工來完成。如果我們直接界定，達到了這樣的一個標准，實際上每個人所對應的唯一的ID就是臉部的生物特徵。這個識別了以後，所有的地方都可以用刷臉的方式，所有的地方都可以用刷臉去開門，用刷臉去做各種各樣的事情。你刷臉的數據，包括你去坐火車、坐飛機、去哪兒吃飯、購物、收快遞等等，這些數據都會掌握到人臉識別中，刷臉的數據將取代現在線上的點擊量.

現在信用卡、銀行卡消費的數據，其實有助於知道用戶消費習慣和消費數據，做大數據的營銷和徵信，但是刷臉時代來臨之後，這個的價值更大了。有很多張卡，但是只有一張臉，這是唯一的。刷臉數據是2.0時代當中，我們重點看到的。

為什麼在這個時間段，人臉識別的技術會大范圍的爆發出來，大范圍的應用起來，成熟度到底怎麼樣呢？我們首先要界定一下人臉識別技術要達到產品化的應用，是兩階段的過程。第一階段，需要獲取大量的樣本數據，這些數據是用於訓練的，訓練的是學習演算法，這個是深度學習演算法，把這些數據和相互人之間的關系提取出來，進行一個特別的比對。耦合度高，超過一定的水平之後，我們會認定這兩個人是一個人，但是這個模型是需要投入大量的成本，這個成本包括優化的成本，包括數據訓練的成本，包括運算的成本，我們當時人臉識別的一個業內的公司，這家公司的創始人，曾經說，人臉識別的技術意味著什麼呢？太上老君的煉丹爐，有了這個爐之後，大數據是爐子煉的原料，解決計算能力資源的稀缺。因此這些合在一起，形成了現在人臉識別大爆發的時代，就是我們說的技術上的突破。

但是在產業上面的應用來看，目前我們可以看到，美國和以色列的人臉識別，特別是動態識別的水平是國際領先的。全網的實時監控當中，FBI在去年推出了他們的下一代的電子識別系統，總的投入是超過10億美金的。在美國將來無論是在什麼地方犯了事，監控鎖定犯罪嫌疑人，進行全網追捕。

國內是什麼水平呢？頂尖的學術水平，就代表著國內產業發展的階段。目前主要是三種力量，一個是清華大學的蘇光大教授，他是中國的人臉識別之父。第二個是中科院的自動化所的李教授，他早年在微軟的亞洲研究院當中獲得了非常高的成就，後來到了中科院的自動化所，專攻人臉識別。在奧運會當中，以及後來很多的人臉識別的應用當中，提供了比較好的技術。第三支就是香港中文大學的湯曉鷗教授的團隊，每年會進行學術界的比賽，他是高記錄的保持者。目前的識別率是超過了人類的臉部識別的總體水平，湯教授幫助訊飛在語音識別領域之後，在人臉識別的領域當中，建立了自己的行業地位。所以國內基本上目前是這樣的發展階段，我們去推導下面的階段，我們怎麼去甄別人臉識別的技術，到底哪一家靠譜，哪一家不靠譜，我們可以提出一些關鍵的甄別的關鍵點。這些點在哪裡呢？

第一，我們要區分的，動態和靜態配合式的識別還是非配合式的識別。配合式的就是像螞蟻金服那樣的，需要數據的比對方進行配合，可以很好的去採集正臉的二維的數據。另外，就是非配合式的，非配合式的沒有辦法對排除方的配合，是需要隨機採集的圖片進行比對，這個識別的效果會差一些，但是識別的時效性會很高。

這兩種模式當中，我們關注三點。
第一點，你的人臉建模當中到底提取了多少個特徵點進行比對，這個跟我們人臉上面的一些特徵是關鍵節點，每個人的差異很大，而你選取的特徵點的數據越多，比對的准確率就會越高。我們也采訪了一些專家，他們目前能夠做到的特徵點的比對，應該是在700個點以上。目前大部分做刷臉的門禁這樣系統產品的公司，特徵點的選取大概是在50個左右。所以我們去做調研和交流，可以問一下整個公司人臉識別建模當中特徵點的數量。

第二點，人臉識別資料庫的數據樣本和大小，這是一個非常重要的指標。樣本及大小，是我們可供的數據集，這些必須要對人臉，比如說一個人有500張照片，拍的都是他的臉，不同的角度和位置、光線，把這些數據進行合理的清洗，供機器去訓練包括比對和識別之後，可以告訴你是識別對了還是識別錯了，這樣的樣本數非常重要，有助於訓練，提高模型的准確率。因此可標簽的數據樣本集的大小，這個大小目前至少是百萬以上的級別，才會使得現在識別率能夠提升到世界領先的水平，這個也是可以甄別的關鍵點之一。

第三點，是不是你的商業模式能夠對你的整個的數據的獲取，我們說人臉數據的比對，形成一個正循環的模式。實際上數據來源，人臉的樣本來源，是來源於兩個非常重要的渠道，美圖秀秀和美顏照相機，這是一個商業的互換，這個數據，因為考慮到做一個脫敏的處理，剩下的只有幾百個關鍵的特徵點的數據，其他的都被略去，用脫敏的技術之後，形成了從獲取數據到訓練模型，再到優化模型，持續的反饋結果，獲取新的數據，這樣的一個正循環的過程。有了這個以後，你的模型的數據就會獲取的很好了，這是商業模式上非常重要的一個指標。

如果有了這三個指標之後，應當說同時具備了這三個，可能是在人臉識別領域當中有非常大的領先優勢，或者是未來發展潛力的東西。同時我們在直觀的性能方面去分析，直觀的到底識別的表現上有兩個非常重要的指標，一個是識別的准確率，我們界定了剛才說的學術界當中，每年一比的人臉識別大賽，現在基本上測試水平都在95%以上，但是是人和圖片之間相互比對，說明是這個人，這算一個，再比對一個，又對了，算第二個。所有的人和照片都是匹配好的，最後正確率在99.2%左右，這是我們說的目前的正常的比對方法。

還有一個非常重要的方法，我們看到商業銀行和淘寶在內的一些人臉識別的技術，會提出一個錯誤率的問題，這個數據，目前來看可以做到十萬分之一的錯誤率，別人拿著我的身份證去比對，如果機器能夠區分出來，是不通過，這是對的。如果機器把我的身份證給別人的時候也通過了，這可能就是一個錯誤的，錯誤率要在十萬分之一左右才可以，目前能達到這樣錯誤率的公司是屈指可數的，這是一個識別准確率的問題.

另外還是在多大樣本中可以實現這樣的准確率，這個是至關重要的。一個公司裡面也就是兩三百個人，在這些人當中，挑選出來通過，沒有什麼難度。但是在公安部的大平台當中，省級的平台當中，都是上億人的身份證照片中，要准確的挑出來十個或者是一百個候選人，這個范圍縮小到這個概率當中，你的准確率能有多大，這是一個很重要的指標。

第二點，識別的速度問題。同樣還是剛才我們說到的樣本集的大小決定了識別的速度。本身你在可供比對的樣本中，沒有很大的數據，比如說是成千上萬的，識別的數大家都是差不多，都是在1秒之內作出反映，但是如果在一個上億的大的樣本當中，去把照片准確的識別出來，這樣對時間的要求，對效率反映的要求就提高了。所以識別速度是一個很重要的指標。

以上我們說了五個指標，我們說這個確實是可以對公司的具體能力和技術進行綜合判斷的。

基於以上我們說的這些，關注的公司是有識別技術的公司，這個識別技術是人臉識別的技術。我們前面講了，本身國內發言的幾支學術界的力量大家非常清楚，來源於哪一支，背靠著哪一支強大的學術團隊，研究團隊的力量，使得這家公司是一個很好的位置。比如說我們前面講到的科大訊飛，在湯曉鷗教授的支持下，他們的團隊是學術界第一的力量在支持他們，這是一個資源性的優勢。比如說川大智勝，這個和李教授他們有密切的合作，同時他們自己在圖象識別領域當中，也有自己獨特的技術，承擔著國家大量的科研基金的項目，同時我們也特別強調一個就是川大智勝的人臉識別技術，是目前我們看到的人機交互，因為這個和二維的平面識別有很大的區別，優勢非常明顯，因為採集到了五官之間立體曲面之間的結合，所以採集到的數據量更豐富。可供比對的特徵也是更多的，我們之前在視頻當中找到拍到的側臉，不清晰的照片，很難去識別出來犯罪嫌疑人到底是誰，是因為我們二代身份證庫當中，本身就是只有正臉的可供比對的數據。三代或者是四代身份證採集數據的過程當中生物特徵肯定要被提取出來，首先是指紋，三維的人臉識別會更快，三代四代可能就會被提取。

一旦需要被提取到三維的人臉的數據，那麼這個時候川大智勝作為國內目前唯一一家有產品和技術的公司，面臨的是廣闊的市場。但是我們同時也要看到，三維人臉識別雖然有非常驚人的優勢，同時劣勢也是非常明顯的，特徵點的選取，包括側臉的選取，是有難度的。同時表情的因素，其實對於數據處理的影響，沒有在立體表情的因素那麼好，提取的時候效率是偏低的，消耗的數據也非常大。所以現在來看，我們能夠看到的應用場景目前還是小范圍的，包括像美國對犯罪的有案底的犯人，我們國內目前在監獄當中也逐步的推廣，將來全民都要採集，這肯定是一個非常巨大的市場。同時這家公司在人臉識別公司當中，技術特點和現在持續的對三維人臉識別加碼，有一個項目是1.8個億，要投入到研發當中，國家自然科學基金也已經持續的支持他們三維人臉識別的學術研究的項目，已經支持了很多年。所以在這個領域，應該是到了開花結果的地步。所以這一點，我們特別提示大家要關注這個公司，在技術上確實是有稀缺性的。

科大訊飛，就是典型的我們剛才講的商業模式，可以實現人臉識別數據正循環的公司，是擁有互聯網端的入口的。之前在語音的領域當中，訊飛語音雲走的就是這樣的模式，我獲取的是你語音的數據，用你的數據持續的訓練我後台的演算法，使得他們提升和保持和其他競爭對手的領先優勢。這樣的話，數據端的循環，從語音的這個領域當中，復制到圖像識別，就是人臉識別當中。大家如果關注訊飛，大家可以看到，在上個星期的時候，推出了雙重生物特徵的識別的因素，雙重是什麼呢？兩重加密以後，確實就是這個人，把出錯的概率降到非常低的水平。同時識別，雙重加密之後，這個身份驗證的過程可以做到數量級上面的提升。

有了這樣一種開放雲的平台之後，訊飛的數據正規化的過程也在逐步的建立，他下一步會和非常多的第三方的應用方合作，包括可以刷臉開鎖的智能硬體方面，包括和電話銀行，電話客服，還有郵箱去實現他的數據入口的正循環的過程。我們核心的問題就是以上的這樣的一些判斷的標准來去甄別的。我認為訊飛實際上是非常有希望的人臉識別的公司。我們在報告當中，也提到了訊飛是一個生態級的公司，不光是在人臉識別的這個領域當中有比較強的資源優勢和技術優勢，以及商業模式的優勢。同時在我們整個的人工智慧領域當中，訊飛超腦可以不斷的用它孵化，基於學習的模式，從語音遷移到現在的圖像，下一步遷移到語義當中，不斷的做技術的衍生，這樣的生態鏈一旦形成的話，在人工智慧產業的地位是不可動搖的。所以人工智慧整個的產業，我們想推的是科大訊飛。

人臉識別的領域當中，訊飛的優勢也是非常明顯的，同時我們也是看好川大智勝擁有的三維人臉識別的技術。其他的品牌公司，我們可以看到歐比特收購的公司，在安防領域的人臉識別當中，在監獄當中是超過50%的，在產品化方面也做的非常好。其他的兩家，剛剛推出了自己的識別技術，現在了解的信息當中，還沒有辦法很好的甄別他們現在是否擁有滿足我們以上的五個標准。在以後的調研和跟蹤當中，我們會對他們的標准進行梳理和進一步的分解。這是對識別類公司的分析.

下一個階段，我們覺得還有比較好的投資機會，除了第一類識別類的，第二類應該是數據資源類的，數據資源目前來看就是視頻資源，有比較好的視頻資源的公司，可以通過視頻資源進行持續的深度學習的演算法和優化，也許他自己沒有這個技術和能力，但是可以通過技術合作的方式，找到研發團隊或者是公司進行合作，共同開發優勢。目前在視頻資源當中的這些公司進行梳理的話，我覺得東方網力在這個當中步子邁的最前。目前產品端還是沒有關於人臉識別成型的產品推出來，但是他的應用是在於多年的視頻數據的積累。這個是和後期有密不可分的關系。先收購了廣州的安防領域的視頻監控的智能化的公司，這個步子一邁出去，布局的意圖非常的明顯。攝象頭公司會往視頻的公司侵佔，後面的公司將來可能會往存儲的環節去擠壓，有可能將來會把分析和存儲在一個環節當中就完成了，這個時候面臨的壓力是比較大的，所以轉型的動力也是最迫切的，意願也是最強烈的。

所以總體總結下來，現在人臉識別技術大爆發，並不是偶然的，應該說很好的滿足了我們講的人工智慧的三大條件。深度學習的演算法，大數據和雲計算，這三個條件成熟了以後，在拐點到來的時候，大規模的商業化應用是水到渠成的。下一個階段，基於計算機視覺的應用，在視頻監控領域當中，對人的行為模式的識別、跟蹤和分析，這些都會成為一個非常大的市場，成熟度還有待於進一步的檢驗。但是這個市場我們已經都看得到了，所以現在我跟大家探討人臉識別的產業的發展機會，我覺得其實大家需要關注的不僅僅在於人臉識別技術本身的發展，也不僅僅在於哪幾家上市公司擁有哪幾項技術，而是看到背後代表的是整個計算機視覺的興起。

人工智慧報告當中也提到過，計算機視覺的1.0版本，是對靜態圖像的識別，2.0版本，肯定是動態視頻內容的理解和學習，包括像谷歌的無人駕駛汽車，包括報告裡面提到過的以色列的那個公司，也是納斯達克上市的，他們用計算機視覺的技術實現了汽車的輔助的無人駕駛。在這個領域當中，實際上計算機視覺可供開發的應用非常豐富的。現在還有一個法律的問題，就是允許不允許無人駕駛的汽車上路，合法不合法的問題，大家不用擔心這個問題。因為這個公司IPO的時候，這個公司的CEO說過一句話，他說現在還在擔心無人駕駛的汽車上路合法不合法，但是我可以肯定的告訴你，十年以後，人開車上路是不合法的，這肯定是一個大的方向和趨勢。這就是我從人工智慧的領域延伸出來的，人臉識別只是一個點，更多的還有待於大家去一點一點的發掘。

4. 請問生產感測器的上市公司有哪幾家。

第1名：歌爾聲學

歌爾聲學股份有限公司成立於2001年6月，2008年5月在深圳證券交易所成功上市。主營業務為電聲器件、電子配件和LED封裝及相關產品的研發、生產和銷售，主要為全球頂級廠商提供產品與服務，客戶涵蓋三星、LG、松下、索尼、谷歌、微軟、繽特力、思科等。

第2名：大華股份

浙江大華技術股份有限公司是領先的監控產品供應商和解決方案服務商，2008年5月成功在A股上市。

第3名：航天電子

航天時代電子技術股份有限公司(簡稱航天電子)是中國航天科技集團公司旗下從事航天電子測控、航天電子對抗、航天制導、航天電子元器件專業的高科技上市公司。其子公司長征火箭技術股份有限公司生產磁致伸縮位移感測器。

第4名：華天科技

天水華天科技股份有限公司成立於2003年12月，2007年11月公司股票在深圳證券交易所成功發行上市。華天科技主要從事半導體集成電路、MEMS感測器、半導體元器件的封裝測試業務。

第5名：東風科技

東風電子科技股份有限公司，是以汽車零部件研發、製造、銷售為主業的上市公司。控股股東為東風汽車有限公司，占公司總股本的75%。公司創立於1997年6月，由原東風汽車公司儀表公司改制組建東風汽車電子儀表股份有限公司，同年7月3日在上海證券交易所掛牌上市。

第6名：航天機電

上海航天汽車機電股份有限公司(簡稱「航天機電」)成立於1998年5月28日，是上海航天工業總公司、上海舒樂電器總廠(現更名為上海航天有線電廠)、上海新光電訊廠和上海儀表廠(現更名為上海儀表廠有限責任公司)等四家企業依託航天高科技優勢共同發起，以募集設立方式設立的股份(上市)有限公司。

第7名：通鼎互聯

通鼎集團有限公司創建於1999年，佔地2100多畝，總資產118億元，是專業從事通信用光纖光纜、通信電纜、鐵路信號電纜、城市軌道交通電纜、RF電纜、特種光電纜、光器件和機電通信設備等產品的研發、生產、銷售和工程服務，並涉足房地產、金融等多元領域的國家級優秀民營企業集團。

第8名：華工科技

華工科技成立於1999年7月28日，2000年在深圳證券交易所上市，是華中地區第一家由高校產業重組上市的高科技公司，其下屬有華工激光、華工正源、華工高理、華工圖像、海恆化誠等企業。

第9名：科陸電子

深圳市科陸電子科技股份有限公司成立於1996年，於2007年3月在深交所掛牌上市。科陸電子主營電工儀器儀表與電力自動化，生產溫度感測器壓力感測器、液位感測器、位移感測器、流量開關感測器、速度感測器、稱重感測器等。

第10名：士蘭微

杭州士蘭微電子股份有限公司(以下簡稱士蘭微)1997年成立，是專業從事集成電路晶元設計以及半導體微電子相關產品生產的高新技術企業，公司現在的主要產品是集成電路和半導體產品。

(4)圖像識別上市公司擴展閱讀：

感測器相關的現行國家標准

GB/T 14479-1993 感測器圖用圖形符號

GB/T 15478-1995 壓力感測器性能試驗方法

GB/T 15768-1995 電容式濕敏元件與濕度感測器總規范

GB/T 15865-1995 攝像機(PAL/SECAM/NTSC)測量方法第1部分:非廣播單感測器攝像機

GB/T 13823.17-1996 振動與沖擊感測器的校準方法聲靈敏度測試

GB/T 18459-2001 感測器主要靜態性能指標計算方法

GB/T 18806-2002 電阻應變式壓力感測器總規范

GB/T 18858.2-2002 低壓開關設備和控制設備控制器-設備介面(CDI) 第2部分:執行器感測器介面(AS-i)

GB/T 18901.1-2002 光纖感測器第1部分:總規范

GB/T 19801-2005 無損檢測聲發射檢測聲發射感測器的二級校準

GB/T 7665-2005 感測器通用術語

GB/T 7666-2005 感測器命名法及代號

GB/T 11349.1-2006 振動與沖擊機械導納的試驗確定第1部分：基本定義與感測器

GB/T 20521-2006 半導體器件第14-1部分: 半導體感測器-總則和分類

GB/T 14048.15-2006 低壓開關設備和控制設備第5-6部分：控制電路電器和開關元件-接近感測器和開關放大器的DC介面（NAMUR）

GB/T 20522-2006 半導體器件第14-3部分: 半導體感測器-壓力感測器

GB/T 20485.11-2006 振動與沖擊感測器校準方法第11部分：激光干涉法振動絕對校準

GB/T 20339-2006 農業拖拉機和機械固定在拖拉機上的感測器聯接裝置技術規范

GB/T 20485.21-2007 振動與沖擊感測器校準方法第21部分：振動比較法校準

GB/T 20485.13-2007 振動與沖擊感測器校準方法第13部分: 激光干涉法沖擊絕對校準

GB/T 13606-2007 土工試驗儀器岩土工程儀器振弦式感測器通用技術條件

GB/T 21529-2008 塑料薄膜和薄片水蒸氣透過率的測定電解感測器法

GB/T 20485.1-2008 振動與沖擊感測器校準方法第1部分: 基本概念

GB/T 20485.12-2008 振動與沖擊感測器校準方法第12部分：互易法振動絕對校準

GB/T 20485.22-2008 振動與沖擊感測器校準方法第22部分：沖擊比較法校準

GB/T 7551-2008 稱重感測器

GB 4793.2-2008 測量、控制和實驗室用電氣設備的安全要求第2部分：電工測量和試驗用手持和手操電流感測器的特殊要求

GB/T 13823.20-2008 振動與沖擊感測器校準方法加速度計諧振測試通用方法

GB/T 13823.19-2008 振動與沖擊感測器的校準方法地球重力法校準

GB/T 25110.1-2010 工業自動化系統與集成工業應用中的分布式安裝第1部分：感測器和執行器

GB/T 20485.15-2010 振動與沖擊感測器校準方法第15部分：激光干涉法角振動絕對校準

GB/T 26807-2011 硅壓阻式動態壓力感測器

GB/T 20485.31-2011 振動與沖擊感測器的校準方法第31部分：橫向振動靈敏度測試

GB/T 13823.4-1992 振動與沖擊感測器的校準方法磁靈敏度測試

GB/T 13823.5-1992 振動與沖擊感測器的校準方法安裝力矩靈敏度測試

GB/T 13823.6-1992 振動與沖擊感測器的校準方法基座應變靈敏度測試

GB/T 13823.8-1994 振動與沖擊感測器的校準方法橫向振動靈敏度測試

GB/T 13823.9-1994 振動與沖擊感測器的校準方法橫向沖擊靈敏度測試

GB/T 13823.12-1995 振動與沖擊感測器的校準方法安裝在鋼塊上的無阻尼加速度計共振頻率測試

GB/T 13823.14-1995 振動與沖擊感測器的校準方法離心機法一次校準

GB/T 13823.15-1995 振動與沖擊感測器的校準方法瞬變溫度靈敏度測試法

GB/T 13823.16-1995 振動與沖擊感測器的校準方法溫度響應比較測試法

GB/T 13866-1992 振動與沖擊測量描述慣性式感測器特性的規定

5. 人臉識別解決方案目前國內的哪家強啊我說的是商業解決方案，不是技術哈。

分幾個方面分別的論述一下人臉識別的技術和產業發展的相關狀況。 第一，人臉識別技術的價值在哪裡。我們把人臉作為一個生物學特徵，作為一個商業化運用，只是備選的一個方案之一。生物學當中，唯一的判斷的標准，其實識別從精準度的角度和不可替代的角度來講，最精準的是虹膜，但是虹膜的識別採集成本非常高，識別的效率相對不是很高，需要等待的時間。所以這兩個條件約束了整個的產業化運用只能局限在相對小眾的，對識別要求極高的軍工、國防等安全性非常高的遠的投入，不適合大范圍的推廣。 第二，指紋。我們知道指紋的唯一性比較強，指紋同時採集成本是比較低的，比對成本也不高。但是為什麼指紋沒有成為一個特別大的可供支付、刷臉可替代的方案呢？實際上主要的原因是因為指紋的可復制性，是一個靜態圖像之間的比對，現在我們可以看到淘寶也好，各種各樣的大量的指紋貼，指紋膜，可復制的特徵，不適合支付。所以指紋現在也大致上被pass了。 第 三和第四分別是人臉識別和聲音識別技術。這兩個在現在橫向來相比，採集成本和比對的效率，以及生命特徵的唯一性來講，性價比比較高。所以現階段來看，人臉識別浮出水面，是有它的道理的，這是它的價值。商業特徵的應用場景到底在哪裡。 人臉識別的應用場景是非常寬泛的，現在主要兩塊，一個是金融行業，一個是安保行業。金融行業，已經從馬雲的螞蟻金服演示中看到了場景，通過刷臉進行支付，顯然刷臉可以付錢了，為什麼不可以簽收快遞呢，下一步淘寶應該會把淘寶簽收快遞的功能打通。我相信有一天，我們會收到無人機送來的快遞，無人機在你的面前拍一張照片，進行對比，就知道這個用戶就是需要的用戶，完成整個的支付過程。實際上這種場景，是經過多方面的討論和認證的。基於這樣的場景，是跟第三方的支付認證相關的，包括我們看到的騰訊的銀行，第一張遠程開卡，就是通過人臉識別的技術，把人證合一進行認證，這樣遠程開戶，遠程開卡的功能，在我們的券商，在我們的網路銀行上面，應該有廣泛的應用。 對於安保行業來說，刷臉開門，現階段，人臉識別的應用應該說達到了一個可具備商業化的水平，我們舉個例子，在去年的時候，香港有一個導演叫許鞍華，他在南京地鐵中丟了一個他的皮包，這個案件的破獲，只花了5個小時。視頻監控裡面獲取了一張照片截圖，截到了嫌疑人的照片，是極其模糊的，側臉的照片，如果肉眼比對，發現不了什麼。但是有一家非上市公司，在這里不能提供他的公司名稱，他們通過一個圖像還原技術，把那個照片還原出可能嫌疑人的樣子，清晰照，用這個照片到圖庫當中比對，鎖定嫌疑人的身份，把嫌疑人抓獲，只需要了5個小時的時間。現在安防領域的監控，我們可以看到各個省市以及地級市，都在上大量的視頻監控，人臉識別的大平台。在整個安防的投入當中，上一代的安防只是靜態的記錄下來數據，但是下一代的安防，是對實時數據的採集、辨認，就是一個核心的技術，這個技術，人臉識別在其中發揮的作用是很大的。 我 們再拓展一下，未來的商業用途，到底有沒有第二代人臉識別技術的潛在的應用的場景呢。我們說在未來，應該說原來整個確定身份的身份證，但是證和人的比對需要人工來完成。如果我們直接界定，達到了這樣的一個標准，實際上每個人所對應的唯一的ID就是臉部的生物特徵。這個識別了以後，所有的地方都可以用刷臉的方式，所有的地方都可以用刷臉去開門，用刷臉去做各種各樣的事情。你刷臉的數據，包括你去坐火車、坐飛機、去哪兒吃飯、購物、收快遞等等，這些數據都會掌握到人臉識別中，刷臉的數據將取代現在線上的點擊量. 現在信用卡、銀行卡消費的數據，其實有助於知道用戶消費習慣和消費數據，做大數據的營銷和徵信，但是刷臉時代來臨之後，這個的價值更大了。有很多張卡，但是只有一張臉，這是唯一的。刷臉數據是2.0時代當中，我們重點看到的。 為什麼在這個時間段，人臉識別的技術會大范圍的爆發出來，大范圍的應用起來，成熟度到底怎麼樣呢？我們首先要界定一下人臉識別技術要達到產品化的應用，是兩階段的過程。第一階段，需要獲取大量的樣本數據，這些數據是用於訓練的，訓練的是學習演算法，這個是深度學習演算法，把這些數據和相互人之間的關系提取出來，進行一個特別的比對。耦合度高，超過一定的水平之後，我們會認定這兩個人是一個人，但是這個模型是需要投入大量的成本，這個成本包括優化的成本，包括數據訓練的成本，包括運算的成本，我們當時人臉識別的一個業內的公司，這家公司的創始人，曾經說，人臉識別的技術意味著什麼呢？太上老君的煉丹爐，有了這個爐之後，大數據是爐子煉的原料，解決計算能力資源的稀缺。因此這些合在一起，形成了現在人臉識別大爆發的時代，就是我們說的技術上的突破。 但是在產業上面的應用來看，目前我們可以看到，美國和以色列的人臉識別，特別是動態識別的水平是國際領先的。全網的實時監控當中，FBI在去年推出了他們的下一代的電子識別系統，總的投入是超過10億美金的。在美國將來無論是在什麼地方犯了事，監控鎖定犯罪嫌疑人，進行全網追捕。 國內是什麼水平呢？頂尖的學術水平，就代表著國內產業發展的階段。目前主要是三種力量，一個是清華大學的蘇光大教授，他是中國的人臉識別之父。第二個是中科院的自動化所的李教授，他早年在微軟的亞洲研究院當中獲得了非常高的成就，後來到了中科院的自動化所，專攻人臉識別。在奧運會當中，以及後來很多的人臉識別的應用當中，提供了比較好的技術。第三支就是香港中文大學的湯曉鷗教授的團隊，每年會進行學術界的比賽，他是高記錄的保持者。目前的識別率是超過了人類的臉部識別的總體水平，湯教授幫助訊飛在語音識別領域之後，在人臉識別的領域當中，建立了自己的行業地位。所以國內基本上目前是這樣的發展階段，我們去推導下面的階段，我們怎麼去甄別人臉識別的技術，到底哪一家靠譜，哪一家不靠譜，我們可以提出一些關鍵的甄別的關鍵點。這些點在哪裡呢？ 第一，我們要區分的，動態和靜態配合式的識別還是非配合式的識別。配合式的就是像螞蟻金服那樣的，需要數據的比對方進行配合，可以很好的去採集正臉的二維的數據。另外，就是非配合式的，非配合式的沒有辦法對排除方的配合，是需要隨機採集的圖片進行比對，這個識別的效果會差一些，但是識別的時效性會很高。 這兩種模式當中，我們關注三點。第一點，你的人臉建模當中到底提取了多少個特徵點進行比對，這個跟我們人臉上面的一些特徵是關鍵節點，每個人的差異很大，而你選取的特徵點的數據越多，比對的准確率就會越高。我們也采訪了一些專家，他們目前能夠做到的特徵點的比對，應該是在700個點以上。目前大部分做刷臉的門禁這樣系統產品的公司，特徵點的選取大概是在50個左右。所以我們去做調研和交流，可以問一下整個公司人臉識別建模當中特徵點的數量。 第二點，人臉識別資料庫的數據樣本和大小，這是一個非常重要的指標。樣本及大小，是我們可供的數據集，這些必須要對人臉，比如說一個人有500張照片，拍的都是他的臉，不同的角度和位置、光線，把這些數據進行合理的清洗，供機器去訓練包括比對和識別之後，可以告訴你是識別對了還是識別錯了，這樣的樣本數非常重要，有助於訓練，提高模型的准確率。因此可標簽的數據樣本集的大小，這個大小目前至少是百萬以上的級別，才會使得現在識別率能夠提升到世界領先的水平，這個也是可以甄別的關鍵點之一。 第三點，是不是你的商業模式能夠對你的整個的數據的獲取，我們說人臉數據的比對，形成一個正循環的模式。實際上數據來源，人臉的樣本來源，是來源於兩個非常重要的渠道，美圖秀秀和美顏照相機，這是一個商業的互換，這個數據，因為考慮到做一個脫敏的處理，剩下的只有幾百個關鍵的特徵點的數據，其他的都被略去，用脫敏的技術之後，形成了從獲取數據到訓練模型，再到優化模型，持續的反饋結果，獲取新的數據，這樣的一個正循環的過程。有了這個以後，你的模型的數據就會獲取的很好了，這是商業模式上非常重要的一個指標。 如果有了這三個指標之後，應當說同時具備了這三個，可能是在人臉識別領域當中有非常大的領先優勢，或者是未來發展潛力的東西。同時我們在直觀的性能方面去分析，直觀的到底識別的表現上有兩個非常重要的指標，一個是識別的准確率，我們界定了剛才說的學術界當中，每年一比的人臉識別大賽，現在基本上測試水平都在95%以上，但是是人和圖片之間相互比對，說明是這個人，這算一個，再比對一個，又對了，算第二個。所有的人和照片都是匹配好的，最後正確率在99.2%左右，這是我們說的目前的正常的比對方法。 還有一個非常重要的方法，我們看到商業銀行和淘寶在內的一些人臉識別的技術，會提出一個錯誤率的問題，這個數據，目前來看可以做到十萬分之一的錯誤率，別人拿著我的身份證去比對，如果機器能夠區分出來，是不通過，這是對的。如果機器把我的身份證給別人的時候也通過了，這可能就是一個錯誤的，錯誤率要在十萬分之一左右才可以，目前能達到這樣錯誤率的公司是屈指可數的，這是一個識別准確率的問題. 另外還是在多大樣本中可以實現這樣的准確率，這個是至關重要的。一個公司裡面也就是兩三百個人，在這些人當中，挑選出來通過，沒有什麼難度。但是在公安部的大平台當中，省級的平台當中，都是上億人的身份證照片中，要准確的挑出來十個或者是一百個候選人，這個范圍縮小到這個概率當中，你的准確率能有多大，這是一個很重要的指標。 第二點，識別的速度問題。同樣還是剛才我們說到的樣本集的大小決定了識別的速度。本身你在可供比對的樣本中，沒有很大的數據，比如說是成千上萬的，識別的數大家都是差不多，都是在1秒之內作出反映，但是如果在一個上億的大的樣本當中，去把照片准確的識別出來，這樣對時間的要求，對效率反映的要求就提高了。所以識別速度是一個很重要的指標。 以上我們說了五個指標，我們說這個確實是可以對公司的具體能力和技術進行綜合判斷的。 基於以上我們說的這些，關注的公司是有識別技術的公司，這個識別技術是人臉識別的技術。我們前面講了，本身國內發言的幾支學術界的力量大家非常清楚，來源於哪一支，背靠著哪一支強大的學術團隊，研究團隊的力量，使得這家公司是一個很好的位置。比如說我們前面講到的科大訊飛，在湯曉鷗教授的支持下，他們的團隊是學術界第一的力量在支持他們，這是一個資源性的優勢。比如說川大智勝，這個和李教授他們有密切的合作，同時他們自己在圖象識別領域當中，也有自己獨特的技術，承擔著國家大量的科研基金的項目，同時我們也特別強調一個就是川大智勝的人臉識別技術，是目前我們看到的人機交互，因為這個和二維的平面識別有很大的區別，優勢非常明顯，因為採集到了五官之間立體曲面之間的結合，所以採集到的數據量更豐富。可供比對的特徵也是更多的，我們之前在視頻當中找到拍到的側臉，不清晰的照片，很難去識別出來犯罪嫌疑人到底是誰，是因為我們二代身份證庫當中，本身就是只有正臉的可供比對的數據。三代或者是四代身份證採集數據的過程當中生物特徵肯定要被提取出來，首先是指紋，三維的人臉識別會更快，三代四代可能就會被提取。 一旦需要被提取到三維的人臉的數據，那麼這個時候川大智勝作為國內目前唯一一家有產品和技術的公司，面臨的是廣闊的市場。但是我們同時也要看到，三維人臉識別雖然有非常驚人的優勢，同時劣勢也是非常明顯的，特徵點的選取，包括側臉的選取，是有難度的。同時表情的因素，其實對於數據處理的影響，沒有在立體表情的因素那麼好，提取的時候效率是偏低的，消耗的數據也非常大。所以現在來看，我們能夠看到的應用場景目前還是小范圍的，包括像美國對犯罪的有案底的犯人，我們國內目前在監獄當中也逐步的推廣，將來全民都要採集，這肯定是一個非常巨大的市場。同時這家公司在人臉識別公司當中，技術特點和現在持續的對三維人臉識別加碼，有一個項目是1.8個億，要投入到研發當中，國家自然科學基金也已經持續的支持他們三維人臉識別的學術研究的項目，已經支持了很多年。所以在這個領域，應該是到了開花結果的地步。所以這一點，我們特別提示大家要關注這個公司，在技術上確實是有稀缺性的。 科大訊飛，就是典型的我們剛才講的商業模式，可以實現人臉識別數據正循環的公司，是擁有互聯網端的入口的。之前在語音的領域當中，訊飛語音雲走的就是這樣的模式，我獲取的是你語音的數據，用你的數據持續的訓練我後台的演算法，使得他們提升和保持和其他競爭對手的領先優勢。這樣的話，數據端的循環，從語音的這個領域當中，復制到圖像識別，就是人臉識別當中。大家如果關注訊飛，大家可以看到，在上個星期的時候，推出了雙重生物特徵的識別的因素，雙重是什麼呢？兩重加密以後，確實就是這個人，把出錯的概率降到非常低的水平。同時識別，雙重加密之後，這個身份驗證的過程可以做到數量級上面的提升。 有了這樣一種開放雲的平台之後，訊飛的數據正規化的過程也在逐步的建立，他下一步會和非常多的第三方的應用方合作，包括可以刷臉開鎖的智能硬體方面，包括和電話銀行，電話客服，還有郵箱去實現他的數據入口的正循環的過程。我們核心的問題就是以上的這樣的一些判斷的標准來去甄別的。我認為訊飛實際上是非常有希望的人臉識別的公司。我們在報告當中，也提到了訊飛是一個生態級的公司，不光是在人臉識別的這個領域當中有比較強的資源優勢和技術優勢，以及商業模式的優勢。同時在我們整個的人工智慧領域當中，訊飛超腦可以不斷的用它孵化，基於學習的模式，從語音遷移到現在的圖像，下一步遷移到語義當中，不斷的做技術的衍生，這樣的生態鏈一旦形成的話，在人工智慧產業的地位是不可動搖的。所以人工智慧整個的產業，我們想推的是科大訊飛。 人臉識別的領域當中，訊飛的優勢也是非常明顯的，同時我們也是看好川大智勝擁有的三維人臉識別的技術。其他的品牌公司，我們可以看到歐比特收購的公司，在安防領域的人臉識別當中，在監獄當中是超過50%的，在產品化方面也做的非常好。其他的兩家，剛剛推出了自己的識別技術，現在了解的信息當中，還沒有辦法很好的甄別他們現在是否擁有滿足我們以上的五個標准。在以後的調研和跟蹤當中，我們會對他們的標准進行梳理和進一步的分解。這是對識別類公司的分析. 下一個階段，我們覺得還有比較好的投資機會，除了第一類識別類的，第二類應該是數據資源類的，數據資源目前來看就是視頻資源，有比較好的視頻資源的公司，可以通過視頻資源進行持續的深度學習的演算法和優化，也許他自己沒有這個技術和能力，但是可以通過技術合作的方式，找到研發團隊或者是公司進行合作，共同開發優勢。目前在視頻資源當中的這些公司進行梳理的話，我覺得東方網力在這個當中步子邁的最前。目前產品端還是沒有關於人臉識別成型的產品推出來，但是他的應用是在於多年的視頻數據的積累。這個是和後期有密不可分的關系。先收購了廣州的安防領域的視頻監控的智能化的公司，這個步子一邁出去，布局的意圖非常的明顯。攝象頭公司會往視頻的公司侵佔，後面的公司將來可能會往存儲的環節去擠壓，有可能將來會把分析和存儲在一個環節當中就完成了，這個時候面臨的壓力是比較大的，所以轉型的動力也是最迫切的，意願也是最強烈的。 所以總體總結下來，現在人臉識別技術大爆發，並不是偶然的，應該說很好的滿足了我們講的人工智慧的三大條件。深度學習的演算法，大數據和雲計算，這三個條件成熟了以後，在拐點到來的時候，大規模的商業化應用是水到渠成的。下一個階段，基於計算機視覺的應用，在視頻監控領域當中，對人的行為模式的識別、跟蹤和分析，這些都會成為一個非常大的市場，成熟度還有待於進一步的檢驗。但是這個市場我們已經都看得到了，所以現在我跟大家探討人臉識別的產業的發展機會，我覺得其實大家需要關注的不僅僅在於人臉識別技術本身的發展，也不僅僅在於哪幾家上市公司擁有哪幾項技術，而是看到背後代表的是整個計算機視覺的興起。 人工智慧報告當中也提到過，計算機視覺的1.0版本，是對靜態圖像的識別，2.0版本，肯定是動態視頻內容的理解和學習，包括像谷歌的無人駕駛汽車，包括報告裡面提到過的以色列的那個公司，也是納斯達克上市的，他們用計算機視覺的技術實現了汽車的輔助的無人駕駛。在這個領域當中，實際上計算機視覺可供開發的應用非常豐富的。現在還有一個法律的問題，就是允許不允許無人駕駛的汽車上路，合法不合法的問題，大家不用擔心這個問題。因為這個公司IPO的時候，這個公司的CEO說過一句話，他說現在還在擔心無人駕駛的汽車上路合法不合法，但是我可以肯定的告訴你，十年以後，人開車上路是不合法的，這肯定是一個大的方向和趨勢。這就是我從人工智慧的領域延伸出來的，人臉識別只是一個點，更多的還有待於大家去一點一點的發掘。

6. 圖為信息科技(深圳)有限公司怎麼樣

圖為信息科技是一家人工智慧邊緣計算方案解決商，擁有超強的自主研發團隊。在人工智慧硬體領域已擁有5項專利，11項軟體著作。目前自主研發的英偉達JETSON系列（邊緣計算）整套解決方案，智能小車，T200,T300,T500等，已廣泛應用於人臉識別、行為識別、機器人、無人機、無人駕駛等領域的智能檢測設備。

技術能力

硬體可定製：可依據客戶的具體項目需求來定製硬體，30天左右出樣。可增加各種視覺相關演算法：如行人檢測、物體檢測、以及無人機檢測等。可添加外圍設備：可添加如雙目相機，激光雷達等外圍設備。

商業能力

作為一個AI創新團隊，多年來始終專注於人工智慧領域的發展，致力於為客戶提供滿意的解決方案。公司匯聚了一批在視覺處理相關的核心演算法和邊緣計算領域的高端人才。目前自主研發的主要產品是基於英偉達JETSON系列（邊緣計算）的整套解決方案，包括智能小車、圖為智盒、機器人方案等。這些產品廣泛應用於基於計算機視覺的人工智慧監測設備，基於人臉識別和行為識別的智慧安防，以及機器人、無人機、無人駕駛、便攜醫療、低空防禦、無人送貨車、智慧零售、精細化管理等領域。

圖為公司和國內外很多知名高校和研究機構已簽訂戰略合作備忘錄，形成產學研一體化發展。公司自主研發的核心演算法包括人臉識別、抽煙行為識別、是否佩戴安全帽識別、物體識別、基於圖像數據的三維建圖（VSLAM）、路徑規劃、自動避障、語音識別等技術，已廣泛應用於各種細分領域。同時，我們的科研團隊在人工智慧視覺處理領域深耕不綴，技術沉澱積累豐厚。我們的人工智慧視覺處理解決方案也被廣泛應用於與圖形圖像處理相關行業，幫助相關的傳統行業早日實現AI+，為國務院提出的《新一代人工智慧發展計劃》做出貢獻。

團隊能力

團隊成員來自國內知名IT公司的技術人才及專家，核心成員具有豐富的人工智慧領域圖像和AI邊緣計算行業的實踐經驗。

蘇世鵬，創始人兼CEO。深圳人工智慧領域領軍人物，西安科技大學通信專業碩士學歷，清華大學2014年EMBA，十多年來專注於人工智慧行業解，決方案的研發與銷售

劉慶龍，公司顧問。深圳五洲無線總裁，阿巴町品牌創始人（新三板上市公司），公司高級顧問。

周軍，研發總監。曾任港利通公司研發總監，帶領團隊成功研發幾十款手機，最好的單款手機銷量突破100萬台。現負責公司產品的研發工作。

趙安新，軟體系統總設計師。西安交通大學大數據應用專業博士，公司軟體系統總設計師。研究方向：大數據應用。

衛晨，核心演算法總設計師。西安電子科技大學人工智慧專業博士，公司項目軟體演算法總設計師。研究方向：人工智慧圖像識別應用。

7. 中國十大品牌高清車牌識別儀

車牌識別技術要求能夠將運動中的汽車牌照從復雜背景中提取並識別出來，通過車牌提取、圖像預處理、特徵提取、車牌字元識別等技術，識別車輛牌號、顏色等信息，（北京易泊識別相機）目前最新的技術水平為字母和數字的識別率可達到99.7%，漢字的識別率可達到99%。

8. 虹膜識別概念股有哪些 虹膜識別概念股票一覽表

1、在虹膜識別演算法方面，涉及上市公司有林州重機（002535）和漢王科技（002362）；

2、紅外LED方面，涉及上市公司有三安光電（600703）、聯創光電（600363）、國星光電（002449）、乾照光電（300102）；

3、紅外攝像頭模組方面，涉及上市公司有歐菲光（002456）、水晶光電（002273）、聯創電子（002036）、金龍機電（300032）和碩貝德（300322）；虹膜識別系統方面，涉及的上市公司有神思電子（300479）等。

4、碩貝德（300322）全資子公司惠州凱爾光電有限公司用於擴大高像素圖像感測器模組的生產規模、新增投資新一代生物識別感測器模組的研發、設計與製造（包含指紋識別感測器、虹膜識別感測器等）以及新增投資感測器模組及應用集成系統研發中心。

5、新開普（300248）：公司是國內最早從事智能一卡通系統研發、生產和集成業務的企業之一。今年年初，公司在投資者關系互動平台上表示，公司的身份識別技術主要圍繞指紋、人臉識別來開展。指紋識別技術目前已相對較為成熟，公司主要是在考勤和門禁上應用。人臉識別技術技術門檻高，未來應用空間廣闊，公司目前正在自主研發該項技術。

(8)圖像識別上市公司擴展閱讀

虹膜識別技術還有一下幾大優勢：

1、穩定性。人出生7個月之後，虹膜基本穩定，終身不變；

2、唯一性。每個人的左眼和右眼虹膜都是不一樣的，即使是同卵雙胞胎的虹膜紋理亦不相同；

3、非接觸。跟其他的生物認證技術如指紋、指靜脈、掌靜脈等相比，虹膜識別在使用上更靈活、更方便；

4、具有天然的活體檢測優勢。與目前流行的指紋和人臉識別技術相比，虹膜識別在假體攻擊上具有很多優勢：指紋的復製成本較低，用指紋套可以輕松攻破許多指紋模塊；人臉識別尤其是可見光下的人臉識別准確度較低，不適用於精準定位，更無法解決易容、人皮面具和雙胞胎等人群的使用。

9. 圖像識別概念股有哪些

圖像識別概念股有哪些？圖像識別概念股一覽
作為智能手機晶元王者的美國高通，已經悄然在手機圖像識別領域進行布局。日前，高通證實收購了荷蘭一家手機照片識別公司，該公司擁有基於人工智慧的先進圖像識別技術。
A股市場上「面部識別」概念股主要有：
漢王科技（002362）：率先在高速DSP平台上成功實現了嵌入式人臉識別演算法，拓展了人臉識別的應用領域。
賽為智能（300044）：人臉識別產品通過驗收。
捷順科技（002609）：安監面部識別。
大恆科技（600288）：有業內人士透露大恆圖像的業務規模貢獻了大恆有限的主要部分，大恆圖像應該是上市公司的重要利潤增長點。大恆有限占上市公司凈利的比例超過50%。子公司大恆圖像是國內最早從事機器視覺產品研發的企業，也是國內機器視覺領域的領軍人之一。早在2005年，大恆圖像與世界領先的機器視覺軟體公司MVTec建立合作關系，其代理的標准機器視覺軟體包HALCON已經成為高端視覺系統開發的重要工具。2013年3月，在國際機器視覺展上，大恆圖像攜眾多最新產品與技術參加了此次盛會，並且在同期舉行的機器視覺技術與工業應用研討會上為觀眾帶來了「基於樣本的目標分類法」，「工業相機中的圖像預處理技術」，「三維視覺與機器人技術」三個專題報告，得到廣泛關注和一致好評。
奧普光電（002338） 曾出資1000萬與北京凌雲光視數字圖像技術有限公司設立合資公司，北京凌雲是國內機器視覺行業龍頭企業之一，專注於圖像技術和機器視覺領域。
千山葯機 （300216）：主要研發的自動燈檢機項目獲得國家「863」計劃支持，有望逐步代替人工燈檢工作。燈檢是葯品生產過程中一道至關重要的工序，目前國內葯廠普遍採用人工燈檢的方式。但種人工燈檢方式弊端很多，且疲勞狀態下容易引起葯品安全事故，自動燈檢一定程度上可以避免上述缺點。
利達光電 （002189）：公司的主要客戶索尼、愛普生、佳能、尼康等均為日系廠商，預計釣魚島事件對中日貿易的沖擊仍將持續一段時間，可能會影響公司未來的銷售和毛利率。公司推行事業部制，透鏡事業部全面進行產品結構調整和質量提升，新開發的客戶合作良好;棱鏡事業部利用現有資源，實現了收入目標的持續增長，合色棱鏡市場佔有率世界第一，銷量和市場份額均大幅提升;鏡頭事業部深化與日本大客戶的合作，且新開發國際國內6家客戶;其他各部也均實現平穩發展。為公司後續發展打下良好基礎。

10. 生物識別概念股有哪些

所謂生物識別技術就是，通過計算機與光學、聲學、生物感測器和生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性，（如指紋、臉象、紅膜等）和行為特徵（如筆跡、聲音、步態等）來進行個人身份的鑒定；生物識別技術主要是指通過人類生物特徵進行身份認證的一種技術，人類的生物特徵通常具有唯一性、可以測量或可自動識別和驗證、遺傳性或終身不變等特點，因此生物識別認證技術較傳統認證技術存在較大的優勢。數據表明，全球市場對生物識別產品的需求在2010年將達到71億美元。在未來五年，生物識別設備的綜合性年增長將率將達到21.3%。指紋生物識別是目前應用最多，也是應用最早的生物識別技術，在2007年到2012年，此項識別技術將繼續是生物識別技術收入主要貢獻者。2007年，其產值為13億美元，預計在2012年將達到27億美元，年增長率將預計為16%。增長的主要原因是指紋識別設備價格的下降以及政府部門對指紋識別設備的推動和依賴。另外，人臉識別市場將從2007年的4.59億美元增長到2012年的13億美元，年增長率為24%。掌型識別在2007年也是增長較大的市場，其產值為2.43億美元，到2012年掌型識別將達到7.526億美元。其它生物識別技術如虹膜識別、中間件、多峰形性、聲音識別，筆跡識別等的市場規模加在一起為7.29億美金。前瞻網預計到2012年將達到23億美金，年增長率為26%。從地域來看，由於用戶對生物識別設備較高的認可和採用，以及大部分的歐洲國家對生物識別設備的引進使得歐洲成為生物識別設備的主打市場。

生物識別概念股炒作契機：

生物識別概念股聯動概念：指紋識別概念、人臉識別概念、安防概念

生物識別概念股活躍龍頭：恆生電子、漢王科技

生物識別概念股相關上市公司匯總：

恆生電子（600570）★指紋識別
公司持股20%的浙江維爾科技股份有限公司，是國際知名的生物認證產品供應商和生物認證技術解決方案提供商。目前，維爾科技擁有指紋識別技術及產品方面的國家級專利近100餘項、國家級重點新產品5項、省（部）級高新技術成果30多項。同時，主導起草了多項生物識別國家標准。

新開普(300248)★指紋認證系統
公司的生物識別技術主要是以獨立指紋驗證和「卡+指紋」聯合認證為核心的指紋識別技術。公司的指紋識別技術應用在駕校車載機、指紋門禁讀卡器、智能卡考勤機、指紋考勤機、指紋刷卡終端、手持指紋刷卡終端等各類智能終端中，結合門禁管理系統、考試監管系統、考勤管理系統、會議簽到系統、數字迎新系統、數字離校系統等各應用系統，構成公司主營業務中的身份識別功能板塊。

漢王科技（002362）★人臉識別
2006年，漢王科技率先在高速DSP平台上成功實現了嵌入式人臉識別演算法，從而將人臉識別的應用領域，從PC平台擴展到更廣闊的嵌入式平台，奠定了堅實的基礎。2008年，結合國內外人臉識別市場的發展趨勢，漢王科技充分發揮自己在模式識別領域的技術和市場領導者優勢，陸續推出一系列人臉識別技術及其產品，突破國外技術壟斷，正式拉開了國內人臉識別產業化的序幕。公司現在已經完成了「你是誰」-「你是你」-「誰是你」這三步工作。「你是誰」主要應用於門禁、考勤等方面；「你是你」則體現在身份識別上，目前已經開始在學校、駕校等機構開始應用；至於現在最前沿的「誰是你」則可以應用於公安等領域，只要是後台資料庫有相關的圖像，就可以在人群中進行鎖定和比對，目前相關工作已經開展。公司產品成功應用與天安門城樓人臉識別安檢系統。

川大智勝（002253）★人臉識別
公司2013年開始投入開發三維人臉識別技術，明年有望完成一些重要的實驗和示範項目的建設。目前正在就「高速高精度結構光三維測量儀器開發與應用」申報國家重大專項。昨日披露的公告也顯示，公司的組織架構上將設立單獨的「圖形圖像事業部」，下設「全景互動系統部」和「三維測量部」，加大三維人臉識別應用方面投入的跡象明顯。

高新興（300098）★人臉識別
智能分析平台中具有核心自主知識產權的人臉識別智能分析系統，該機可實現人臉自動抓拍、細節特徵提取功能、抓拍照片自動篩選，內含有質量判斷演算法，對跟蹤過程中抓拍的人臉照片進行篩選，選取質量最高的面部圖像進行記錄。

國民技術（300077）
生物識別技術的SOC晶元及解決方案。

達實智能（002421）
公司C3系統被多家指紋和面部識別設備商採用。