领读┃解决方案介绍---猝不及防！当你还在惊叹刷手机的改变，“扔掉手机”的刷脸时代已经开始了！
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关键词：人工智能、大数据、集算器
“先生，现金还是刷卡？”
“刷脸。”
“不好意思，您的颜值已经欠费，请充值。”
也许这就是不久的将来你会遇到的对话，科技的发展正在加速改变我们的生活。以前购物时，收银员会问“现金还是刷卡”，现在变成了“微信还是支付宝？”未来某一天，我们上街连手机都不用带了，只要“带脸”就行。因为，我们正在迈向“刷脸时代”。到时，把你的所有信息、财产都跟你的脸绑定了，出门“刷脸”就行。
在你猝不及防的时候，我们已经进入了一个刷脸的时代。
2017年6月28日，百度与南航合作落地，将人脸识别技术落地南阳姜营机场
2017年8月24日，北京首都机场宣布与百度全面合作，进入刷脸时代
2017年8月25日，武汉火车站32个刷脸通道全面启用，进站只需2-5秒
……
中国建设银行，首个应用刷脸支付的银行
中国农业银行，首家全国范围采用人脸识别技术五大行
中国交通银行，为信用卡提供更多保障
中国银行，从刷脸支付购物、到取款人脸认证、为信用卡提供更多保障
……
未来随着银行业的技术拓展，上万的网点以及ATM机将上线人脸识别，“线上开户”、“线上交易”等功能也将陆续展开，人脸识别在金融领域的应用即将爆发。
打开游览器，这样的新闻这几天是扑面而来，大有势不可当的架势。我国还打造了世界上首个人脸识别“独角兽”， Face++第三轮融资时筹资1亿美元，估值超过10亿美元。一直以为未来还早，但是未来的确已来，在短短过去的几年里，基于人脸识别技术的创业已然成为了红海。
目前，物联网、大数据、云计算、计算机视觉、语音识别等各个领域的技术，都处于一个爆发的临界点。其中计算机视觉识别已经达到甚至超过人类识别水准，如二维码识别、人脸识别、字符识别、指纹识别等。
刷脸时代重生，2019年人工智能市场规模突破百亿
“保护好你的脸，这才是你真正的身份证！”
“我们将从刷手机时代，正式迈入刷脸时代！”
“马云、刘强东开始悄悄在实体店测试刷脸支付了，顾客只需在收银处扫脸，就可以把商品买回家。”
“以后靠刷脸技术，就能锁定每一个闯红灯的人，后台就可以开罚单了，就像今天汽车违章一样。”
“特朗普的移民新政也用上了高科技，美国的主要机场都扩增了人脸识别离境“歪果仁”系统，“刷脸”不仅能查出签证是否逾期、旅客是否非法入境，还能辨别出刑事调查中被通缉的人。”
“筛查罕见病：美国国家基因组研究所的研究人员开发了新的面部识别系统，可以在非白种人群中诊断出一种名为“迪乔治综合征”的罕见遗传疾病。这种疾病造成的一系列并发症和病理信息使其难以诊断，但是在发病前期可以通过面部识别特征进行甄别。”
这个时代变化有多快？这个时代，其实这个时代最可怕的不是缓慢接受创新的人。而是那些一边嫉妒别人，一边却仍不愿做出丝毫改变的守旧者！
今年6月底，36氪研究院就发布《人工智能行业研究报告》。报告预计，最迟至2019年，我国人工智能的市场规模将突破百亿元。未来的人工智能将在计算机视觉应用场景上大放异彩，其中，动态人脸识别技术是目前创业热度最高的细分领域，尤其是金融和安防场景，将成为创业公司的重点布局场景。兴业证券更是认为，人脸识别技术的入口价值不可低估在全球潜在的市场规模将超过万亿元，中国市场未来的规模也将超过千亿元。
刷脸应用面临的问题
近年来已应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗等众多领域。自2012年后，人脸识别技术的应用呈现出了爆发式增长。
1、动态识别
第一，在高可靠人脸验证系统上，如支付、社保和门禁，错误拒绝率在小于0.01%的条件下，拒识率可能高达30%以上;
第二，安防用 “认证一致性”的验证系统在错误拒签率小于0.01%时，拒识率可能高达40%以上；
第三，安防用黑名单监控类应用远未解决，在虚警率为0.01%时，识别率可能低于10%；
2、海量数据下的计算效率
第一，人脸识别所用到的深度学习算法是神经网络算法，深度学习的人脸识别难度在于训练的计算复杂度高，计算机不擅长二维计算，大量耗时在深度学习上，这是要解决的问题。
第二，人脸特征随着人员数量增长也会变成大数据。在达到接近甚至超过人脸识别准确率的前提下，每一张人脸可小于1kb，但是，1000万人脸的数据量可达到10GB，10亿人脸的数据量就是1TB。这还只是一个人脸数据库。在这样的海量数据前提下，大数据就导致了必然的低速度了。而速度的下降意味着不能实时识别，这对人脸识别速度要求十分高行业而言，的的确确是个坏消息。
针对一个大小为1000万的人脸库的查重，若采用暴力对比法查，需要对比50万亿次。这是一个天文数字，采用原有的计算模式，不仅效率低、速度慢，而且随着时间的推移，数据库本身的效率也会越来越低。
3、对首选识别率的高要求
在 2014年美国国家标准技术局会举办的权威人脸识别技术供应商测评(frvt)中，对平均人脸分辨率为67像素的visa出入境申请照测试集进行测试，2 万库的首选识别率排名最高的前三家公司是日本电气(nec)、法国赛峰和日本东芝，识别率分别为98.3%、93.9%和91.8%。但是在国内某千万级的辨识系统招标中，要求首选识别率要达到95%就很难实现。
在2万库中最先进的水平是如此，在几亿级的水平上，识别率只会迅速的线性下降，再加上我国身份证有效期限比较长，容貌在此期间改变较大，如何能快速准确的达到首选识别率?如果不能出现革命性的计算，那就是逼着厂商去做假！
4、算法复杂度提升
面对海量的前端摄像机送回的视频、图片数据，虽然后端智能分析平台的性能不断提升，但目标检索速度仍然满足不了要求。而为了提升检出率和降低误报率，算法复杂度也在不断提升，数据的分析，目标检索速度仍然有提升的需求空间。
5、基于云架构的人脸识别平台
近年来，出现了专门为公安大数据量身打造的基于云计算的高效人脸识别技术。系统基于云架构设计，充分利用云计算平台的超强计算能力，部署多种算法，实现多算法的混合，同时吸纳各种算法的优点，提高大数据库容量下人脸图像的识别和比对性能，宽幅适应年龄、胖瘦、疾病、角度、表情、光照等变化图像。系统采用典型的“映射－规约”框架，将人脸特征散布到数十、数百甚至数千台电脑上并行计算，获取超强的计算能力。
但是，分布式计算带来了另外的问题：跨库计算、不同数据库的贡献等问题。如何解决计算分布、数据分布、内存分布、集群维表等问题是一个新的挑战。如何保证系统的数据扩展性，数据增长后，提高处理能力和计算的稳定性，保证系统的实时性？
刷脸时代需要计算的创新
人脸识别技术是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，如此神奇的技术背后是需要一整套复杂的程序完成的，主要包括人脸检测、关键点检测和人脸识别“三部曲”。人脸检测主要依靠摄像头等硬件捕捉图像，关键点检测和人脸识别则依靠深度学习算法、三维动态人脸识别和超低分辨率人脸识别技术。这些技术需要强大的计算能力支撑。
从关键点检测和人脸识别来看，目前已经可以完成多条件、多场景下的人脸识别，甚至对像素很低的图像进行准确还原。但是，需求日益增长之下，所获取的图像也进入“大数据时代”，只有先进的算法支撑才行，否则， “独木难成林”，人脸识别技术只能成为空谈。
对于提高计算能力的问题，行业内通行做法是采用多核CPU+GPU的处理器的方法，从硬件配置上提高计算能力。但是这种方法是一种类似“设备堆砌”的传统方式，如果运算量一直增长，单靠多核的方法是力不从心的，而且还会造成某种程度的资源浪费。
因此，应该从根本上优化计算方法，利用高效地处理方法把人脸识别技术从硬件堆砌中解放出来，最大限度利用每个处理器的运算能力，整体上减少硬件配置数量。
海量数据、数据源多样，性能要求高、业务逻辑复杂、跨库计算等等，这些难点如同解决不好，就会使新时代的刷脸应用无法真正的应用。在这里笔者介绍一个工具，他是真正的一个创新的革命的计算工具---集算器。集算器是针对大数据平台的优化利器，支持多样数据源，可提高计算性能，并降低复杂算法工作量，适合解决海量数据的计算难点。
集算器在结构图中位置如下：
集算器解决方案的在刷脸中价值
1.支持多样数据源
集算器接口丰富，不仅支持日志和关系型数据库，也直接支持WebService和json流，以及MongoDB、HBASE、阿里云OTS这类NOSQL数据库，还有HDFS文件、elasticSearch全文搜索引擎。对于尚不支持的小众数据源，只需自行开发新接口就能直接计算，而不必导入数据库再计算，更不必用JAVA实现计算过程。
集算器支持直接跨库跨源的混合计算，不再依靠JAVA硬编码。不论单源计算还是混合计算，集算器都提供了一致的计算语法，无需为迁移切换做改变。
2. 提高计算性能
像其他大数据计算工具一样，集算器也支持分布式计算，但集算器的独到之处，在于多线程计算和算法优化。基于自主可控的多线程计算，集算器比其他大数据计算工具性能高50-100倍。基于新型离散数学理论，集算器对传统算法进行了大量优化，其计算性能超越传统数据库。
3.降低复杂算法工作量
对于半结构化计算和多源混算，其他大数据ETL工具需要硬编码完成，而集算器可直接支持，其中难度消弭无形，开发工作量因此大幅降低。
对于真正的复杂业务逻辑，由于集算器基于新型离散数学理论而构建，其计算能力强于新SQL标准，因此比Oracle或其他大数据工具更易实现。以往需要用JAVA实现的复杂算法，现在只需用集算器轻松解决，不仅比SQL更易书写，还具备分步调试的优点。
集算器的利器：支持多数据源、提高计算性能、降低复杂算法工作量。有集算器的保驾护航，刷脸可放心矣。
总结：
除了硬件、终端、算法等等外，在无处不计算的刷脸时代，能把脸作为界面真正落地的核心是计算能力。
润乾软件的集算器，具有开放性、国内知识产权等特点，他能与任何一方数据库、报表、大数据平台等无缝的结合，帮助刷脸时代的成功和良好的体验。
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