优图人脸识别落户腾讯云，成金融行业互联网＋转型重大利好
发表于 17:21|
摘要：未来有一天，钱包这种人人必备的物件将全面绝迹。钱包里的现金、 银行 卡、U Key以及各式各样的会员卡统统都将褪出历史舞台，而这一切只因一项技术的勃勃发展--人脸识别。 想像一下，在未来一切的金融服务都不再依托于现金、 银行 卡、密钥，而你需要做的只是用你的脸去实现所有的金融业务的交互...
&&未来有一天，钱包这种人人必备的物件将全面绝迹。钱包里的现金、卡、U Key以及各式各样的会员卡统统都将褪出历史舞台，而这一切只因一项技术的勃勃发展--人脸识别。
想像一下，在未来一切的金融服务都不再依托于现金、卡、密钥，而你需要做的只是用你的脸去实现所有的金融业务的交互，那将是怎样便捷的世界：当你来到取款机前存取款时，不再需要掰着指头回想、反复试错卡密，只需要朝着摄像头一个微笑就可以轻松登录进行金融操作；来到商场、去到饭馆结账时也不再需要翻包、找卡、刷卡、签字一系列的繁琐动作，取而代之用自己那张独一无二的脸便可消费自如、行走天下。而对于金融企业而言，客户进行场景化消费时，可以即时申请个人消费贷款，直接手机刷脸就能完成身份核实及信用评估，有效降低消费企业服务成本，提升日均服务客户数量。
听起来那么遥远神秘、充满未来科技感的画面其实离我们已经不远。业内公认的人脸识别技术在金融领域应用的标志性事件：总理为足不出户的卡车司机通过&刷脸&以及大数据征信发放了微众第一笔互联网金融贷款。而不久前在&云+未来，腾讯云首届技术领袖峰会&上，腾讯云金融云总监胡利明宣布，将腾讯自研的、世界领先的优图人脸识别技术开放给行业客户。这两大标志性事件昭示着，上述未来已经悄悄的向我们走近。
靠脸时代，刷脸真的安全可行吗？
人脸识别技术真的准确吗？这也许是所有普通人特别是视安全性高于一切的从业者的普遍疑惑。
出人意料的是，计算机人脸识别的准确率是高于人眼的。香港中文大学教授汤晓鸥此前在计算机视觉国际顶级会议CVPR2014上曾发表论文，称计算机算法识别人脸的准确率已经达到99.15%，而肉眼识别的准确率大约在97.52%左右。作为世界领先的人脸识别平台，腾讯优图人脸识别技术团队在全球最具权威的人脸识别数据库LFW公开测试集中，准确性高达99.65%，创造了新的世界纪录。99.65%，以大大高于肉眼识别准确率的数据向世人证实从技术角度而言，&刷脸&是靠谱的。
从政策角度，央行在今年年初，又为人脸识别技术打开了绿灯。一份名为《关于业机构远程开立人民币账户的指导意见》（征求意见稿）流出，征求意见稿中提出，远程开户对已在柜台有开户记录的客户可通过&交叉验证&的方式完成&身份确认&，人脸识别技术等身份识别机制可作为身份核实的辅助手段。分析人士指出，人脸识别技术应用于远程开户即将有法可依，人脸识别商业化应用有望提速。
银行线上业务&面签&这道紧箍咒被松开，央行此举肯定了人脸识别技术的可行性、为互联网业扫清政策上的障碍，中央财经大学学院教授郭田勇表示，&只要技术上是可控的，是可以放开的。&
而现在，技术已然成熟，人脸识别的普及时机已到。
人脸识别技术紧俏，相关概念股市场受热捧
随着政策上的解禁和技术上的日趋完善，近来A股市场&人脸识别概念&成为了最炙手可热的题材。其中，佳都科技股价更是一个月翻番，川大智胜、欧比特、汉王科技等题材股成为国内外资本新宠。
除此之外，包括BAT在内的巨头们亦是争先布局人脸识别领域。腾讯优图人脸识别技术通过财付通和公安部合作利用人脸识别，而近日刚刚上线的微众APP中也采用了人脸识别技术为新用户开户验身；阿里内部有&柒车间&，专门研究包括人脸识别在内的生物识别技术以用于其支付等体系；百度从谷歌挖来了谷歌大脑创造者之一吴恩达，并宣称其人脸识别技术已经超越谷歌；网易也在核心产品邮箱上率先提供了人脸识别安全系统等等。
资本市场上的活跃以及巨头们频频动作，让我们看到了人脸识别加速普及的可能性。
四年厚积薄发，优图人脸识别将于腾讯云全面开放
腾讯优图是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，隶属于腾讯社交网络事业群，主要基于整个腾讯的社交网络平台，为QQ、QQ空间、QQ音乐、财付通、微众等提供图像和模式识别技术支持。
团队早在四年前就已经开始布局并且独创了人脸技术的相关算法，立足腾讯社交数据大平台，收集标注了千万数据，拥有海量数据分析与人脸训练集，日处理图片峰值过亿，累计已处理数百亿人脸。
优图团队目前以OpenAPI的方式开放人脸检测和人脸识别的核心能力，一共提供了人脸检测、人脸注册、人脸比对等11个核心API供用户使用，可以实现人脸检测，1:1人脸验证，1:N人脸检索等功能，开发者可以借此包装落地多种应用场景。
腾讯优图开放平台已于6月正式对外发布，包括人脸检测、人脸识别等在内的核心技术开始对外开放。优图在腾讯云上的开放，将进一步推动人脸识别技术在各行业的广泛引用。拥有腾讯云帐号的开发者，登陆后可直接使用人脸云服务，无需应用审核。这样的动作对于任何开发者尤其是互联网＋转型中的传统行业，无疑是重大利好。
优图人脸识别技术这样一种在金融领域具有广泛应用前景技术在腾讯云计算平台上开放，让业内人士错愕的同时令所有开发者特别是金融行业从业者为之振臂高呼。优图人脸识别功能经过腾讯内部QQ空间、天天P图、水印相机等核心产品的打磨、试练、优化，并且已经成功应用在微众上，已经被证明具备为行业提供极具移动互联网特色服务的能力。腾讯首款互联网证券平台--微证券也直接应用了优图人脸识别技术，用户通过证券平台的操作界面，可以直接通过手机进行人脸识别判定真实身份后，即可开通证券账户。
深厚积累、全面开放、轻量接入，腾讯以技术的开放促进行业的生态发展，加快金融行业互联网＋战略的落地。相信在不远的将来，领域全天候&刷脸时代&将随着这一技术的开放而加速到来。（完）
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2.我所用的系统为ubuntu14.04,使用的编程语言为python,版本为python3
3.首先需要注册腾讯云账号，然后安装腾讯云的 ‘Python-SDK-图像识别’ 集成文档，下载地址为 https://github.com/tencentyun/image-python-sdk-v2.0
4.利用 upload_photos.py 一张一张的上传本地图片，作为人脸库
5.编写 GetphotoPath.py 程序，以操作界面的形式选择要识别的人脸图片
6.利用python3 自带的 tkinter 库显示图片（注意这块在运行的时候可能报错，显示没有PIL库，此时只要安装PIL库就可以了，安装命令为 sudo pip3 install Pillow）
7.运行 recognition.sh 这个shell文件，就可以实现人脸识别的功能了。
8.接下来贴上我的程序，这个工程的结构如图所示：
face_recognition 下的test_photos为我们后续测试用的图片集。带有标号的jpeg图片使我们即将上传的图片。
upload_photos.py为上传图片，并且为图片设置信息的程序：from qcloud_image import Client
from qcloud_image import CIUrl, CIFile, CIBuffer, CIUrls, CIFiles, CIBuffers
appid = '########'
#这里面的###号代表自己的腾讯云中的具体情况填写
secret_id = '########'
secret_key = '#########'
bucket = '##########'
client = Client(appid, secret_id, secret_key, bucket)
client.use_http()
client.set_timeout(30)
print (client.face_newperson('1', ['group2',], CIFile('1刘德华.jpeg')))
print (client.face_setinfo('1', '刘德华'))
GetphotoPath.py为获得所要检测的图片的路径的gui程序
from tkinter import *
import tkinter.filedialog
root = Tk()
filenames = tkinter.filedialog.askopenfilenames()
if len(filenames) != 0:
string_filename =""
for i in range(0,len(filenames)):
string_filename += str(filenames[i])
lb.config(text = "您选择的图片是："+string_filename)
return string_filename
lb.config(text = "您没有选择任何文件");
lb = Label(root,text = '')
btn = Button(root,text="弹出选择文件对话框",command=xz)
face_detect.py为识别人脸的主程序，通过这个程序可以得到待检测图片中人脸的信息，并且将信息以gui窗口的形式展示出来
from GetphotoPath import xz
from qcloud_image import Client
from qcloud_image import CIUrl, CIFile, CIBuffer, CIUrls, CIFiles, CIBuffers
appid = '#########'
secret_id = '#########'
secret_key = '##########'
bucket = '#######'
client = Client(appid, secret_id, secret_key, bucket)
client.use_http()
client.set_timeout(30)
input_photopath=xz()
result = client.face_identify('group2', CIFile(input_photopath))
value_no=80
value_yes=96
person=client.face_getinfo(result['data']['candidates'][0]['person_id'])
person_id=person['data']['person_id']
person_name = person['data']['person_name']
original_photo_name=person_id+person_name+'.jpeg'
this_path = os.getcwd()
original_photopath = this_path+'/'+original_photo_name
print (input_photopath,original_photopath,person_name)
show_input_photo.py为将输入待检测的图片以窗口界面的形式显示出来
from tkinter import *
from PIL import Image, ImageTk
import sys
input_photo = sys.argv[1]
root.title("输入图片显示窗口")
textLabel=Label(root,text='您输入的图片为:')
textLabel.pack()
im=Image.open(input_photo)
tkimg=ImageTk.PhotoImage(im)
imgLabel=Label(root,imag=tkimg)
imgLabel.pack()
mainloop()
show_original_photo.py为将上传到云上的原始图片显示出来的程序
from tkinter import *
from PIL import Image, ImageTk
import sys
original_photo = sys.argv[2]
name = sys.argv[3]
root.title("原始图片显示窗口")
inf='系统检测到您待检测图片中的人物为：'+name
textLabel=Label(root,text=inf)
textLabel.pack()
im=Image.open(original_photo)
tkimg=ImageTk.PhotoImage(im)
imgLabel=Label(root,imag=tkimg)
imgLabel.pack()
mainloop()
recognition.sh为运行整个项目的脚本文件，只要在该文件目录下面运行
bash recognition.sh 就可以运行整个程序了
inf=`python3 face_detect.py`
python3 show_input_photo.py $inf
python3 show_original_photo.py $inf &
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本文由 发表于演讲嘉宾：吴琛，四川云检科技发展有限公司研发总监。具有10多年研发团队管理经验，组织参与多款软件产品研发以及部、省级信息平台建设。于2017年入选公路水运工程试验检测专家库，参与相关行业管理规范编写。
大家下午好，我主要是针对智慧工地履约考勤系统的应用实践跟大家进行一次交流。这次的讲解分六个部分，前沿，产品分析，系统架构，主要技术，功能分析，应用展望。做一款产品肯定有特定的原因：响应交通运输部公路品质工程建设的号召，加强四新技术的应用。我们在小学课本里面学的赵州桥、都江堰，包括今天国家游泳中心，水立方、鸟巢都是典型的品质工程。品质过程当中要求加强四新技术的应用，四新技术包括新材料、新设备、新技术以及新工艺的应用。
履约考勤管理系统是属于智慧工地的应用，目的在于加强对履约人员的管理。履约考勤管理系统主要利用了腾讯云AI技术，实现履约考勤管理的智能化。考勤大家用得非常多，但是我们在履约考勤的基础之上，结合工地实际的情况实现智能化。履约考勤带给我们的几个问题：什么是履约考勤？第二为什么需要履约考勤？第三履约考勤怎么做？以及如何实现智慧的履约考勤。考勤就是考查出勤，通过这个方式获取员工或者团队个人在某个特定的场所，特定的时间段内的情况，履约广泛来说就是履行约定，对合同中的双方来说就是行使自己的权力和义务。履约在工程项目当中往往指的是针对施工方的履约。履约考勤实际上就是对咱其中一部分人员的考勤进行管理。
第二为什么需要履约考勤？履约考勤是合同履约管理的一个重要环节。通过加强人员履约管理能为项目建设工程、质量保驾护航。在实际的应用当中履约考勤的对象指的是包括施工单位的项目经理、总工、安全生产负责人、设计单位的驻地设计代表，试验检测工程师等一些重要的人员。人员的履约管理还要符合国家公路水运工程相关的文件要求。通过对人员的履约考勤能够避免冒名顶替。
我们在开发履约考勤之前对一些主流的考勤的设备进行了分析。主流的考勤，如指纹考勤是目前用的最多的一种方法，其优点在于识别效果好，速度快。但存在部分人员无法使用的情况。第二种ID卡考勤，应用也很广，好处是速度快，但是存在员工代打卡的现象。有些单位开发了一种设备，施工的人员戴上安全帽从相应的地方走过的时候就有了考勤信息。但也存在代打卡问题。
第三种纸卡钟考勤。这种也存在一个代打卡的现象。第四种就是人脸识别考勤机，对使用环境存在限制，不能在户外使用。我们研究的重点，就是既能实现定点考勤，又能实现移动考勤。当然还有虹膜识别，虹膜识别的设备在国内生产较少。它的成本非常高，对安全级别要求高的地方才会用。还有指静脉识别，目前主要是日本厂家生产居多。缺点是设备识别速度较慢，不适合大规模人群的使用。但它能够解决一些代打卡的现象。以上是一些主流的考勤设备。还有一些是基于互联网的考勤。比如说钉钉考勤，包括企业微信等等。这些都是基于账号或者是手机号码验证，可以记录考勤的人员和位置，但是解决不了冒名顶替的问题。
我们在工程项目上用的履约考勤往往要注意的是人员真实性的问题。要开发新的考勤系统是因为工程建设方与参建方属于监督与被监督的关系，管理部门对履约人员信息的真实性有更高的要求。且建设项目工地环境大多比较恶劣，基于云端的核身的功能尤为重要。我们现在通过用腾讯云的人工智能的技术，那么增加了云端的功能。在施工现场普遍存在人员变更的情况。因为有了智能手段，变更的信息自动识别出来。同时方便部署。人工智能、人脸识别考勤与移动互联网的考勤在一起形成了智慧考勤。
我们将从六个方面实现考勤智能化：第一要确保它是基于云端的。这样部署成本比较低，管理与维护更便捷，同时能确保数据真实性。
第二要基于人工智能。腾讯云的人工智能，人脸识别技术包括人脸的检测与分析，五官的定位，人脸比对见证，活体检测等。第三基于云计算。通过搭建云平台实现终端设备，数据的处理和资源的共享。第四要连接大数据。一方面实现施工过程中考勤数据的产生，另一方面对所产生的数据能够进行收集整理再利用，为管理层提供决策依据。这同样可以应用于监管单位，政府主管部门。
第五接入移动应用，包括智能手机，平板电脑，移动APP。第六支持智能设备，包括人脸识别，前端打卡，数据上传。通过这六个方面保障我们的智慧考勤。智能履约考勤具有以下的特点：具备人员人脸基本信息的采集和录入功能；能够基于人员人脸信息的自动识别、采集、比较；支持人员信息与人员身份证信息的核验；支持考勤地点的设置及异常考勤位置的判断；支持关键岗位的异常考勤信息的预警以及关键岗位缺勤信息进行预警；对履约人员信息变更进行在线管理，云端对考勤的结果进行验证。
通过客户端的初验及云端终验，确保数据真实可靠。系统架构采用“云＋端”的结构设计，包括了PC端的管理以及腾讯云服务，支持多端的移动考勤以及固定点考勤，支持多个项目的接入和考勤的架构的情况。智慧考勤的主要技术主要包括了人脸对比，认证核身；活体检测、云短信LBS；GPS等等。腾讯云的人脸对比是根据面部特征计算两张人脸的相似度，自动进行身份鉴别。在比较了阿里、百度、华为的人脸对比功能之后，我们还是选择了腾讯云。
在系统中通过对人员考勤的照片与核验时的照片进行对比，判断为是同一人。判断前后结合活体检测一起使用，确保每次考勤人员信息真实可靠，避免冒名顶替。在没有添加活体检测时使用手机将一张照片与另外一张照片比对的话也能重合。所以我们在考勤系统添加了活体检测这样一个技术。上面的图解释了两张照片相似度75%或者是80%的时候，就判断它是属于同一个人。这是对比。
第二使用人证核身的功能。腾讯云的人证核身也是人脸核身，通过用户自拍视频或自拍照与另外一张用户事先留存的照片进行人脸的验证，确认用户的身份，这部分主要是来帮助提升业务办理的效率，降低人力成本。因为项目分散较广，每一个人员都需要建设方、管理方去进行一个核验是非常繁琐的。同时人员变更现场核验也是个繁琐的过程。所以我们应用人证核身的技术，让数据动起来，让人员少跑路。
第三使用活体检测。腾讯云的活体检测是通过人脸特征点定位跟踪识别进行3D人脸重建模型，判断是否为真人。支持多平台，包括CPU，GPU计算模式，灵活部署。
第四应用了LBS的定位服务。这个定位服务也是腾讯云的，它是基于位置的服务，通过电信移动运营商的无线电通讯网络，GSM，CDMA网获取移动终端用户的位置信息，包括地理坐标或者是大地坐标。在地理信息系统平台的支持下为用户提供相应服务的增值业务。通过设置固定考勤点的地理位置，确定适用移动端进行考勤的有效范围，可以确定考勤范围。确定考勤范围后就能够自动获取当前的位置。超过有效范围时能够进行登记以及自动进行警示。
其他还有云主机，Open CV等技术。2017年之后大量的采用了腾讯云的技术服务，只要一台机器做了备案，其他的服务器也能够很快进入备案，服务器的部署以及应用部署基本上半个小时之内就能搞定。腾讯云短信也很有自己的特点，支持签名的设置。用户可自行设置，设置好通过审核过后就可以开始使用。第三个用到的是Open CV的技术，进行移动端初步的判断和验证。
云检智慧履约考勤系统利用先进的人脸识别技术，通过人脸识别网络考勤机，智能手机APP与Web端管理后台的结合与应用，实现人证合一验证，实现对关键岗位人员的履约考勤。同时也能实现考勤数据的动态分析，包括对缺岗异常的数据实现实时预警的功能。功能点主要包括以下几个方面：
第一就是个人脸识别考勤机。人脸识别考勤机它主要起到前端数据采集的作用。主要的功能包括人员信息的登记，人脸考勤以及数据上传；第二移动端APP，主要用于人脸考勤、人证核身；第三履约考勤管理云平台，这个管理云平台包含考勤管理、审批管理、统计分析、系统设置等；第四API，主要提供移动APP调用应用程序的接口，最后用到的就是腾讯云的技术服务以及人工智能当中的人脸对比，人证核身这样的应用。
人脸识别考勤机主要是针对固定点人员的考勤，数据上传到云端进行真实性验证。移动端考勤在验证上加了人工智能技术。当然它这个人员登录的时候首先由PC端录入人员的信息，用户通过手机号码登录手机端。未进行人证核身的先要进行一个核身，核身过后才能进入打卡的界面。那么打卡的时候对于人脸进行识别，如果你识别的过程当中包括你的照片或者位置异常，会有相应的记录提醒。
同时用户也可以完成自己的打卡记录，包括岗异常考勤的信息查询。请假申请等相应的管理。首先在云端登记一个员工的姓名、身份证号码等身份信息。第一次时需先进行人证核身，核身过后进入核身界面，成功后才能进行打卡。考勤管理云平台包括了考勤管理；审批管理、履约管理以及系统管理。
第六个方面就是应用展望。人脸识别解决方案在诸多行业领域应用非常广泛。随着技术的发展、市场扩大，人脸识别技术在现实生活中的应用场景越来越多，价值及作用也越来越大。人脸识别可以用在建筑施工工地对现场环境及施工人员的安全管理起到一个监督的作用；对施工监理人员的出勤情况做到随时查询，同时还可以做见证取样。
有时候会存在施工单位与监理单位联合起来欺骗业主的情况。监管人员即使不在现场取样，在办公室里面就可以把录入相应的信息，实际上也可以利用腾讯云的人脸识别技术和位置定位技术。人脸识别首先识别相应的人员，同时能够通过定位技术获取取样地和取样时间。同理适用于监理人员。
对于所有进出工地施工人员，特别是重要的设备包括塔吊、升降机等设备实现人脸验证的操作，确保每项工作有迹可循。为避免项目监管不严代班产生的安全隐患可以通过有人脸验证技术，要求相关人员在使用塔吊或者升降机等重要设备的时候，必须进行人证，这样就确保必须是本人在进行操作。当然我的应用展望就是这些，更多的解决方案希望大家一起发掘，腾讯云人工智能让生活更美好，谢谢大家。
Q：谢谢您的演讲。您刚才说有一个打卡时候需要有定位系统，现在有很多手机能够模拟位置，很多的手机有一个软件可以把位置修改到某一个地方，这种系统是有什么防范机制吗？
A：这就是一个矛盾的关系。每一个技术方案都无法做到无懈可击。但是这个应用主要是针对咱们施工现场，随着技术的发展产生的问题我们也有考虑，但这不应该是阻碍我们应用的阻力。
Q：关于您提的解决方案目前已经有在施工现场使用吗？
A：这个项目是2008年3月份开始，实际上建设的时间就两个月。5月份的时候在成都已经开始了应用。
Q：关于应用的时候它这个成本的投入是请监理方现场监督，因为不是要设人脸识别机器吗？如果是修公路的话机器和相应的摄像头都得相当于有个工程一样，都得迁移，都得投入成本。另外还有一个方面是工人的素质不高，采用这种方式的情况下会不会影响工人的工作积极性？这个工作效率能否有保证？
A：由于有这样的情况，所以我们采取云＋端这样的解决方案，首先有一个固定考勤点。比如这个是安装在项目部，每个标段有一个项目部。对于每个项目有很多的工区，每个工区的人无法每天都在项目部进行打卡，针对这种情况提供手机端的解决方案，即在手机上安装相应的软件，也能实现定点打卡。所以不会存在你提及的这种情况，项目部的位置是固定的。同时我们也支持手机端，对于一些需要移动办公的人员他们可以手机打卡。
对工作积极性也是没有影响的。
此文已由作者授权腾讯云+社区发布，原文链接：
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海量技术实践经验，尽在！
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