中国十大人脸识别技术公司排行榜
中国十大人脸识别技术公司排行榜网络整理2019-03-20人脸识别2957人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。
人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。而这个行业涌现出了像北京旷视科技、北京商汤科技等一批优秀的企业。
01北京商汤科技
核心业务：智慧金融、智慧商业、智慧安防、互联网+
技术特点：人脸技术、智能监控、图像识别、文字识别、图像及视频编辑、深度学习框架
成功案例：京东、招商银行、借贷宝、拉卡拉、长城会、东方网力、公安三所、英伟达、科大讯飞等
备注：与京东、银联、招商银行、卡拉卡、融360等均有合作；布局智慧城市安防项目；智能视频方面，SenseFace人脸布控系统已经开始广泛落地；以图搜图的图腾系统；已经应用在广州、重庆、河北等地的公安局；Faceu应用SenseAR增强现实感引擎；人像背景虚化功能、智能相册中的人脸聚类功能应用在OPPO、小米等手机。
02北京旷视科技
核心业务：FaceID在线身份验证服务、Face++人工智能开放平台、智能地产解决方案、智能安防解决方案
技术特点：动态人脸识别、在线/离线活体检测、超大人像库实时检索、证件识别、行人检测、轨迹分析
成功案例：中信银行、招商银行信用卡中心、蚂蚁金服、神州租车、云端武汉、东软集团、凯德集团、2017博鳌亚洲论坛等
备注：为支付宝客户端提供人脸登录功能支持；为公安部第一研究所提供“网上身份证”人脸识别技术支持；为美图旗下产品提供技术支持；通过人脸识别技术对司机身份进行核验应用到e代驾、易到用车、神州租车；旷视智能开放平台MeagviiCloud是人工智能开放平台，为开发者提供人脸识别、文字识别、图像识别及其它人工智能能力。
03广州云从科技
核心业务：快速部署平台、智能硬件、智能系统
技术特点：人脸信息检测、特征提取融合、质量属性分析、人脸相似度比对、特征相似度对比、ocr识别成功案例：中国农业银行、乐视车联、广东省公安厅、广电运通、西北星、御银股份、北京西站、黑龙江垦区、山东城商行联盟等
备注：受邀起草与制定人脸识别国家标准；中国农业银行超级柜台、刷脸取款；安防领域产品已在22个省上线实战。
04上海依图科技
核心业务：智能安防平台、城市数据大脑、智慧医疗健康、智能硬件设备
技术特点：计算机视觉、自然语言理解、知识推理、智能硬件、机器人技术
成功案例：中国海关、中国边检、华为、阿里云、招商银行、万达集团、苏州公安司、福建公安厅、贵州公安厅等业银行、中国人寿、宏基电脑、TCL、步步高、多普达、HP、好记星、人民出版社等
备注：招商银行、浦发银行、京东金融、360金控；江苏省公安厅用依图系统。
05百度
百度内部正在使用人脸识别闸机，2016年11月与乌镇景区合作，游客刷脸便可自由进出景区；与首都机场签订协议，未来首都机场将实现刷脸登机；与“宝贝回家”公益平台合作利用人脸识别寻找走失儿童；携手雨诺股份CRM系统，通过服务集成商Cella联合为医药零售行业输出智慧药房解决方案，目前已应用在先声再康连锁药店。
06阿里
人脸识别技术各模块可通过API参数自由组合，服务定制灵活；基于深度学习和海量人脸标注数据，再加阿里云的技术实力，能够提供稳定、可靠的大流量服务；有了人脸识别，可以高效率、高准确率排查未经明星允许而使用其代言的商品，反过来保障阿里妈妈直通车和钻展中明星代言商品的广告效果
07腾讯
财付通与公安部所属的全国公民身份证号查询中心达成人像比对服务战略合作；优图人脸识别技术将广泛引用EMS的政务、贵重物品和重要文书快递中；在腾讯微证券等产品上应用人脸识别
08北京汉王科技
核心业务：个人和家庭相关的电子产品、企业和办公相关的电子产品
技术特点：手写技术、OCR技术、键盘技术、公式识别、输入法
成功案例：农业银行、中国人寿、宏基电脑、TCL、步步高、多普达、HP、好记星、人民出版社等
备注：助力银川市政府应用生物识别技术打造智慧政务平台，助力杭州市国税局实现人脸生物识别比对技术开展”刷脸“办税，在公安刑侦，追逃领域有大量应用，技术授权已与华硕、海尔、长虹、海信、平安银行等达成合作，并推广应用到智能家电，笔记本，移动终端等应用平台。
09合肥科大讯飞
核心业务：语音引擎、教育产品、手机应用、互动音乐
技术特点：语音识别及合成技术、自然语言处理技术、语音评测技术、声纹识别技术、手写识别技术
成功案例：讯飞输入法、灵犀录音宝、开心熊宝、听说无忧、讯飞电视助手、讯飞智能音箱等
备注：科大讯飞联合香港中文大学污晓鸥教授团队，共同推出世界领先的人脸识别技术，提供人脸验证、在线/离线人脸检测和人脸关键点检测等功能，联合中国银联和微商银行发布”声纹+人脸“融合认证个人转账应用，科大讯飞在用的身份认证考勤，全国各地分公司通过APP进行”人脸+声纹“打卡即可。
10四川川大智胜
2D人脸识别产品已推向市场，3D人脸采集和识别产品主要处于工程样机和产品样机阶段，主要应用领域是公共安全领域，2D在北京师范大学和四川大学的学生宿舍产品样机系统中应用，铁路认证票查验中在试用，已在成都火车站试用。
个人认为未来人脸识别会让大部分的数据更加真实，而可以通过社会工程学模板做很多分析和改良，比如近期一些科学家利用人脸识别来分析一些人的健康、清晰，甚至是犯罪倾向，或许在未来还可以结合大数据，对我们过去传统的面相分析技术做一个全新的提升，到时候算命先生都要失业了。更多机器人交互、无人机产生的摄像目标锁定分析等科幻画面并不是多遥远的事情。
关于算法核心研发情况的争论：
基本上国内每家公司都会说自己的算法牛，实际上有几家有人脸核心算法呢？国内在完全从事算法研究的总工程师人数到目前（2016年）总计不到100人，不过也没有现在问题也不大，中科院计算所山世光教授已经开源了，没有基础的公司不用太辛苦从零开始在OPENCV基础上做算法升级，相信很快google微软还会有新的算法发布。现在算法基本都是98%以上，这点差距已经不重要，算法核不核心也没有太大问题。大家不用太过于焦虑，产品到应用阶段，单单靠算法可不够，还要考虑实际的使用。
目前做人脸识别的公司很多，集成应用的有数百家，国内的看百度，看融资，看各种报道就差不多了，只是认真沉下心来做事情的公司太少。国内的腾讯和阿里都在做（阿里支付宝用的是自己的团队研发算法，只是特别低调，把名声都留给自己投资的公司，阿里可不止投了一家），国内的公司吹牛逼的、炒概念的太多，就不聊了。
1、美国Identix公司
2、美国Bioscrypt公司
3、德国CognitecSystems公司
4、西班牙HertaSecurity公司
5、日本NEC公司
6、日本Softwise公司
以上都是老牌人脸识别公司，美国Identix公司做的是多模认证（指纹、虹膜），而Bioscrypt公司早期起于指纹识别考勤，在政府市场的份额都不小，德国的Cognitec公司主要做政府项目的人脸识别系统，而NEC公司主要做机器人视觉识别系统，西班牙Herta公司是一家学术很浓厚的公司。此外的还有一些以色列公司技术。这些公司几乎做的都是政府的安全项目，但公司普遍规模都很小，盈利和投资也很少见报道。Facebook公司进入这个领域，主要是进行人群的分类和应用的优化（针对性的市场推广），项目都是作为公司原本业务的一种补充。
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转自：人脸识别数据集整理-陈晓涛-博客园
insightface提供整理了mtcnn裁剪112x112，mxnet二进制方式保存的数据集
https://github.com/deepinsight/insightface/wiki/Dataset-Zoo
人脸识别训练数据集：CASIA-Webface(10Kids/0.5Mimages)CASIAWebFaceDataset是一个大规模人脸数据集，主要用于身份鉴定和人脸识别，从IMBb网站上搜集来的
2014年李子青实验室公开的人脸识别数据集，数据集收集自网络人脸图片，包含10575个人494414张图像
CelebA(10Kids/0.2Mimages)CelebA是CelebFaces Attribute的缩写，意即名人人脸属性数据集
其包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片，每张图片都做好了特征标记，包含人脸bbox标注框、5个人脸特征点坐标以及40个属性标记
CelebA由香港中文大学开放提供，广泛用于人脸相关的计算机视觉训练任务，可用于人脸属性标识训练、人脸检测训练以及landmark标记等
官方网址：CelebADataset
UMDFace(8Kids/0.37Mimages)该数据集包含367920张人脸，分别类属于8501个事件类别。
提供的人脸信息包括，人脸框，人脸姿势，（yaw，pitch，roll），21个关键点，性别信息等。
由于图片尺度，方向等的问题，使得该数据集不适合做人脸检测的训练，适合做人脸识别。
数据集下载地址，UMDFaces
VGG2(9Kids/3.31Mimages)VGGFace2 是一个大规模人脸识别数据，包含331万图片，9131个ID，平均图片个数为362.6。
该数据集是从谷歌中下载的，包含不同姿态、年龄、光照和背景的人脸图片，其中约有59.7%的男性。
除了身份信息之外，数据集还包括人脸框，5个关键点、以及估计的年龄和姿态。
MS1M-IBUG(85Kids/3.8Mimages)原数据集：MS-Celeb-1M
100K人的共100M图片，来自搜索引擎。这个数据集非常大，没有清洗过，噪声很大，很难。
iBUG清洗过的数据集，85Kids，3.8M图片
MS1M-ArcFace(85Kids/5.8Mimages)原数据集：MS-Celeb-1M
100K人的共100M图片，来自搜索引擎。这个数据集非常大，没有清洗过，噪声很大，很难。
ArcFace清洗过的数据集，85Kids，5.8M图片
Asian-Celeb(94Kids/2.8Mimages)亚洲名人数据集9.4万ID，280万张图片
DeepGlint(181Kids/6.75Mimages)由两部分人脸数据组成
Trillionpairs
1.原数据集：MS-Celeb-1M
由DeepGlint格林深瞳公司清洗的86,876个ids / 3,923,399个对齐图像。
2.原数据集：Asian-Celeb
由DeepGlint格林深瞳公司清洗的93,979个ids / 2,830,146个对齐图像。
合并后数据集：ids：86876+93979=181K， 图片数量：3923399+2830146=6.75M
IMDB-Face(59Kids/1.7Mimages)IMDb-Face是用于人脸识别研究的新的大规模噪声控制数据集。
该数据集包含约170万张面孔，5万9千个身份
所有图像均从IMDb网站获得
Celeb500k(500Kids/50Mimages)名人数据集包含50万人的5千万图片
MegaFace(672Kids/4.7Mimages)672K人的4.7M张图片
MegaFace数据集是最大的可公开使用的面部识别数据集，具有一百万个面部及其各自的边界框。
MegaFace的图片是在由雅虎放出的含1亿图片的Flickr数据集的基础上进一步提取和处理得到的
MegaFace
人脸识别验证数据集：CFP-FP(500ids/7Kimages/7Kpairs)[12]这个数据集由500个identity的约共7000张图片组成，这个数据集的特别之处在于对于每个人，它有10张正面图像和4张侧面图像，
这对于想要做侧脸识别的同学还是很有帮助的
下载链接： cfpw.io
AgeDB-30(570ids/12,240images/6Kpairs)[13,6]AgeDB（Age Database ）包含
6000对 共440个ID，12240张不同姿态、表情、年龄、性别的图片。
同一个ID中，最大最小年龄差分别为3岁和101岁，所有ID的平均年龄为49岁。
根据不同的年龄差把所有数据划分为4个年龄段（年龄差5岁、10岁、20岁以及30岁）。其中每个年龄段的数据包括300对正样本、300对负样本。
此处验证集使用年龄差为30的数据，命名为agedb30。
LFW(5749ids/13233images/6Kpairs)[14]5749个ID，13233张不同姿态、表情的图片，提供的人脸图片均来源于生活中的自然场景
LFW数据集主要测试人脸识别的准确率，该数据库从中随机选择了6000对人脸组成了人脸辨识图片对，
其中3000对属于同一个人2张人脸照片，3000对属于不同的人每人1张人脸照片。
测试过程LFW给出一对照片，询问测试中的系统两张照片是不是同一个人，系统给出“是”或“否”的答案。
通过6000对人脸测试结果的系统答案与真实答案的比值可以得到人脸识别准确率。
http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/
CALFW(5749ids/13233images/6Kpairs)[15]基于LFW数据集标注的跨年龄数据集，Cross-Age LFW (CALFW) database
Cross-AgeLFW(CALFW)Database
CPLFW(5749ids/13233images/6Kpairs)[16]基于LFW数据集标注的跨姿态数据集，Cross-Pose LFW (CPLFW) Database
Cross-PoseLFW(CPLFW)Database
人脸识别图像测试数据集：MegaFace使用MegaFace的测试数据集
MegaFace
IJB(IJB-B,IJB-C)IJB-A 全称为 IARPA Janus Benchmark-A face challenge， 由 NIST（National Institute of Standards and Technology）所提出，
该竞赛所提供的数据集包含 500 个对象的 5712 张静态人脸图像和 2085 个人脸视频帧。
IJB-ADatasetRequestForm|NIST
IJB-B 由 IJB-A 迭代而来，
该竞赛所提供的数据集包含 1845 个对象的 11754 张人脸图像， 55026 个视频帧，7011 个视频，10044 张非人脸图像。
IJB-C 由 IJB-B 迭代而来，
该竞赛所提供的数据集包含 3531 个对象的 21294 张人脸图像， 117542 个视频帧，11779 个视频，10040 张非人脸图像。
IJB-CDatasetRequestForm|NIST
TrillionPairs使用格林深瞳的测试数据集
Trillionpairs
NIST由美国国家标准与技术研究院 NIST(National Institute of Standards and Technology) 组织的人脸识别算法测试集
NIST 指导下的人脸识别算法测试，数据均来自真实业务场景，意味着测试结果代表该技术在实战场景中的表现；数据规模是通过对百亿对样本采样，达到百万量级。
其中IJB也是NIST组织提供
FaceChallenges|NIST
FRVT：Face Recognition Vendor Test，人脸识别技术评测
参考：
浅谈FRVT人脸识别测评
全球人脸识别算法测试（FRVT）最新榜单解读，冠军花落多家
FRVT是美国国家标准技术局NIST组织的专业人脸识别测评，其主要目的是测试人脸识别算法水准。
FRVT测评不会公布人脸的训练集，很难通过拟合训练集方式参加比赛。参赛者提供算法SDK之后，FRVT直接测试这些算法性能。
FRVT训练集及测试集都不提供
FRVT人脸识别挑战大赛会给出一个排行榜，记录每个参赛组织在Visa，Mugshot、Wild、Child exploitation等六个数据集上的拒识率和误识率排行情况。
人脸识别视频测试数据集：YTFYoutube人脸(YTF)数据集包含3 495个不同人的视频，平均每人2.15个视频
YouTubeFacesDatabase:Main
IQIYI爱奇艺开放目前全球最大的明星视频数据集（iQIYI-VID），该数据集包含5000位明星艺人，以及长达1000小时、50万条视频片段
AI竞赛
其他数据集：年龄识别数据集IMDB-WIKIIMDB-WIKI-500k+faceimageswithageandgenderlabels
包含524230张从IMDB和Wikipedia爬取的名人数据图片。应用了一个新颖的化回归为分类的年龄算法。本质就是在0-100之间的101类分类后，对于得到的分数和0-100相乘，并将最终结果求和，得到最终识别的年龄。
2018中国人脸识别技术公司排行榜
2018中国人脸识别技术公司排行榜人脸识别中商产业研究院2018-10-0815:04分享到：
中商情报网讯：世界上没有两张完全一样的面孔，就像世界上没有两片完全相同的叶子一样，基于或多或少的差异性，人类才能在庞大的人类群体中分辨彼此。人脸识别将这一能力赋予计算机，利用其强大的存储和运算能力，并依托大数据和人工智能算法，在计算机“大脑”中存储多人的影像资料特征，根据差异性来辨别眼前的人是“张三”还是“李四”，是兴奋还是疲倦……
鉴于技术的日趋成熟，现阶段的人脸识别技术已经在具体场景落地尝试，如会议人脸签到、人脸识别智能门禁、安防监控人脸识别报警功能，还有最接近大众群体的智能手机人脸解锁功能……人脸识别的应用覆盖了安防、门禁、金融、园区等多领域下的各类不同场景，备受大众和资本的追捧。但在人脸识别技术高歌猛进的背后，还存在一些潜在的隐患理应被重视。
2018中国人脸识别技术公司排行榜分析，商汤科技排名第一，它的主要优势特点在于面向安防、道路监控以及身份验证等场景。旷视科技排名第二，它主要面向楼宇、商超、社区以及校园等场景。云从科技排名第三，主要应用于身份认证、动态布控等场景。前三名都支持动态对比及活体检测。
资料来源：互联网周刊
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