计算机视觉是指计算机图像视觉分析技术，是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等计算机视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境，从而更精准地获取有效的信息。
通过计算机视觉让计算机拥有人类的智力水平，可能吗？
我不确定，但他们正在努力使之成为可能。朱珑，MIT博士后研究员，在美国从事计算机视觉领域研究十余年，于2012年回国，在当时，工业界和学术界的结合并没有那么紧密，带着学以致用的想法，与多年好友，时任阿里云总架构师林晨曦创立了一家专注于计算机视觉领域的公司------依图科技，他们现阶段的目标是让计算机拥有一个5岁小孩的智力水平。
计算机视觉场景化：车辆识别和人脸识别
计算机视觉系统可以起到人类视觉的作用，利用自动化技术来替代人眼，使识别精度进一步升级。这不仅提供了工作效率，更重要的是减少了人工产生的不确定因素对质量控制效果的影响。
技术依托场景实现其价值，依图科技已将计算机视觉运用到车辆识别和人脸识别两大场景。
依图的车辆识别体统，主要应用于公共安全领域。与一般的车辆牌照识别系统不同，依图的车辆识别系统可通过对车辆品牌、型号、颜色，以及车辆的一些其他特征如挡风玻璃上粘贴的各种标志的数量、位置等等，来判断车辆信息，这对套牌车、虚假车等违法车辆的甄别起到了突破性进展。
人脸识别的细分场景相对车辆识别会更加丰富。首先也是在公共安全领域，包括辅助公安部门侦查罪犯、大型活动的安全检查等。其次，在金融领域，人脸识别已被应用于辅助银行柜面工作人员、以及移动端、PC端、ATM和VTM端的自助服务；除此之外，越来越多的互联网金融公司的风控环节和移动端APP的登录都使用了人脸识别技术。
人脸识别如何应用于金融领域
随着互联网技术的发展，金融业务批量化的转入线上，因此带来了大量的线上服务需求和线上风控需求。目前，越来越多的金融机构利用人脸识别技术进行远程身份验证，其技术包含两方面的验证：一是验证镜头所拍摄的人像和对应的身份证件照（例如开户照、身份证照等）是否为同一人；二是活体检测，验证镜头拍到的人像是否为真人、还是被盗用的照片、或者是带着面具冒充。在线上流程无人干预的情况下，“活体检测技术”是整个业务环节中的关键点，它需要在不影响客户体验及防攻击能力的前提下，通过解决光线、配饰、发型等互联网环境下常见的干扰因素。
智能化的人脸识别已被用于验证用户身份以降低欺诈率。据统计，因核验人员易出现疲劳状况、银行又较难对核验过程进行绩效管理的缘故，柜员核验人脸出错的概率常在5%左右。人脸识别技术则完美地解决了这个问题。例如，在与招商银行的合作中，依图的系统仅仅试运行20天即成功拦截16起“伪冒开户”事件，并识别出柜员无法判断的两个双胞胎案例。2015年9月，招商银行将“依图人脸识别技术”迅速推广到1500家网点，用于辅助柜员进行开户操作。而在互联网金融领域人脸识别更是被当作高效且低成本的风控手段被广泛应用，例如分期平台“分期乐”将依图科技的人脸识别系统替换其后台人工比对作业，对所有新注册用户进行身份验证，在提升识别精度的同时极大降低了风控成本。
除了被用于风险控制，人脸识别技术也被应用于自助服务。例如远程开户、刷脸ATM和VTM机等，也包括软件应用登录时的身份验证。刷脸取款的快速和快感极大提高了用户体验。取款是银行的核心业务，ATM刷脸取款又是在无人监管的场景下进行的，因而对安全性的要求极高；在整个取款流程中没有专业人员提供服务的情况下，高度的系统稳定性和使用的便捷性就尤为重要。2015年10月，依图科技就协助招行 “中国国际金融展”上展示了这款“ATM刷脸取款”产品。
目前，在金融领域，依图科技的客户已经覆盖传统银行、互联网金融企业和其他一些大型金融机构等。在银行方面，依图已与招商银行、浦发银行等达成合作，所提供产品和服务已覆盖刷脸ATM、手机银行、柜面服务、VTM机等。在互联网金融领域，依图已经和分期乐、众安、小米、爱学贷、同盾等达成合作，提供的SaaS服务稳定高效。此外，与银联、证通等大型金融机构的合作也在逐步推进。
计算机视觉的未来？
计算机视觉在中国算是一个比较新兴的技术。事实上，国外的计算机视觉技术发展的比较早且更为成熟，运用的范围相对比较广。在实体店方面，瑞典的Axis Communications为美国高端购物商场Saks Fifth Avenue 提供专业摄像头帮助捕捉客户的在商场的逗留时间及消费行为。根据这些反馈的信息，零售商可以获知有利于提高销售额的信息：如哪种橱窗陈列方式更受欢迎，哪个地方的客流量更大等等。提供类似服务的公司还有日本的科技巨头 NEC 和加利福尼亚州的Face First。迪士尼主题公园利用人脸识别技术把游客在各个场景游玩的照片集成册供客户购买；另外在一些游乐场景的交互式艺术中也会用到人脸识别技术，当游客站在某些图片前方时，这些图片会开始播放供游客欣赏，有了人脸识别技术，这些图片就不会对任意一个游客户重复播放，游客不会看到重复的内容。在线上，Facebook 和Google 都已站在了人脸识别算法的前沿，Facebook 的DeepFace 和Google 的FaceNet 使得圈人和搜人变的更加容易。
在当前的市场环境下，计算机视觉的产业的发展前景十分广阔，自动化越来越高的产业体系对计算机视觉的需求度日益提高。前瞻产业研究院发布的《2013－2017年中国计算机视觉产业发展前景与投资预测分析报告》认为，未来几年我国计算机视觉行业市场规模将继续保持稳定增长，预计2016年将达到近38亿元。
下一代的计算机视觉，你想过吗？5年前，依图CEO朱珑的导师Alan Yuille教授在其为“美国国家科学基金会”撰写的“计算机视觉白皮书”中写道：“我们相信现在是时候重新评估计算机视觉的现状，来看它如何在目前成功的基础上，发挥其全部潜力，成为一个与产业关系密切的成熟学科。”
作者：罗莉玮
来源：未央网
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在乌镇落幕的第二届世界互联网大会上，清华大学五道口金融学院发布了《全球互联网金融商业模式报告（2015）》
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