上月，在综艺节目《最强大脑》举办的一项人脸识别比赛中，百度一款具备人脸识别功能的机器人2:0大胜了素有“鬼才之眼”之称的传奇选手王昱珩。百度机器人大胜人类天才之后，百度人脸识别”准冠全球”的说法再次甚嚣尘上......

准冠全球? 未必如此
 

百度人脸识别”准冠全球”的说法最早要追溯到2015年，百度在LFW评测中曾达到99.77%的准确率，排名第一，再加上之前在国际评测FDDB也拿过一次冠军，所以双冠王“百度”号称人脸识别全球第一看似名正言顺，然而事实真的如此吗?

腾讯曾在2014年拿过FDDB冠军，而在2016年，小米和一家安防企业分别在FDDB和LFW数据集上拿下了第一的成绩。为什么没有冠军卫冕?为什么这两项评测的冠军几易其主?答案其实很简单，因为LFW和FDDB的样本是固定的，相当于一场开卷考试，考验的不完全是考生的知识面或分析能力，而是你把答案背得有多熟。

其次，安企有更实用的人脸识别计算模式，人脸识别分核实式和搜索式二种比对计算模式。前者是对比，用新采集的数据对比数据库已保存的数据。后者是搜索，以某些条件为因素搜寻是否有指定的人像存在。如九游服务人脸识别系统，就可以把需要布控人员的信息(姓名，照片，身份证号)等登记入库，然后按照摄像机抓拍的人脸特征，综合时间，地点进行数据比对，以达到甄别特殊人员和预警的效果。
 

因此，采集和数据计算成为提升人脸识别算法性能的关键因素，这也是人脸识别技术更适合在安防企业身上“开花结果”的主要原因。随着人脸识别技术的不断演进，基于深度学习的人脸识别将获得突破性的进展。安防行业能接触到的数据和样本越来越多，甄别方式、计算方法自然也随之水涨船高，人脸识别设备将捕捉到更清晰的图像以及更准确的答案。到那时，引申出来的人脸识别支付、人脸识别通行等技术将会给人类的身份甄别带来革命性改变。

所以，百度、小米等企业的人脸识别技术看似精确度高，但是其实还是处于“看脸”阶段。而要做到真正的“认脸”，还得看安防行业。