当一个工程师发狠，就没什么能阻止他了！
来源:大叔爱吐槽
台湾有个46岁的男人叫张宪良，他3年多前因为工作意外，右手截肢　　虽然他很坚强，但毕竟少了一只手，很多事情不方便，比如拉拉链，系鞋带，写字之类的。最让他无法接受的是吃饭的时候要低头去吸饭粒，很没有尊严！不方便怎么办？当然就想要装个假肢，但稍微好一点的超贵，手指要可以动的，价格要几十万，完全无法承受　　还好张宪良本来是冲压模具制造工程师，于是开始研究国外一些机械手臂的结构不过，他虽然有冲压模具方面的经验，对动力技术却不懂，还好有位机械工程师陈俊志愿意帮助他于是他们一起合作，结合3D打印技术，自己做了一款价格合理、功能实用的机械手臂用这个手，基本功能都可以满足，吃饭也没问题目前产品已经到第4代，灵活度越来越高，可以进行握、拿、敲、抓等动作还可以比出“V”手势或者“赞”的手势“我戴着它出去时不是为了炫耀我有多厉害，而是它让我感觉到，我的手回来了！”最难得的是这个手臂是“开源义肢”，价格将被压低到3万新台币（不到1万人民币）以下张宪良说：“很多发生工安意外的身障者家庭经济状况都不好，他们大多买不起昂贵的义肢，所以我希望尽自己的能力给他们一些帮助”他希望通过这件事，让身体有残障的人明白：只要相信自己，没有什么做不到的事！当一个工程师发狠，就没什么能阻止他了！
来源:大叔爱吐槽
台湾有个46岁的男人叫张宪良，他3年多前因为工作意外，右手截肢　　虽然他很坚强，但毕竟少了一只手，很多事情不方便，比如拉拉链，系鞋带，写字之类的。最让他无法接受的是吃饭的时候要低头去吸饭粒，很没有尊严！不方便怎么办？当然就想要装个假肢，但稍微好一点的超贵，手指要可以动的，价格要几十万，完全无法承受　　还好张宪良本来是冲压模具制造工程师，于是开始研究国外一些机械手臂的结构不过，他虽然有冲压模具方面的经验，对动力技术却不懂，还好有位机械工程师陈俊志愿意帮助他于是他们一起合作，结合3D打印技术，自己做了一款价格合理、功能实用的机械手臂提到吃货.....第一个想到的就是丐帮爷爷洪七公啊！笔芯！&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/6d16b37a940cace0c21c574c_b.jpg& data-rawheight=&300& data-rawwidth=&400& class=&content_image& width=&400&&&/figure&想当年洪七公爷爷在江湖上行踪不定，神龙见首不见尾，潇洒肆意得很，好像任何人都奈他不得......&br&直到遇见了烧得一手好菜的俏黄蓉.......&br&&p&且看《射雕英雄传》里洪七公的出场：&/p&&i&黄蓉正要将鸡撕开，身后忽然有人说道：撕作三份，鸡屁股给我。”&/i&&br&&br&（这个出场实在太惊艳以至于我现在看到鸡屁股还会想起洪七公）&br&&p&&i&见他望着自己手里的肥鸡，喉头一动一动，口吞馋诞，心里暗笑，便撕下半只，果然连着鸡屁股一起给了他。&/i&&/p&&p&&i&
那乞丐大喜，夹手夺过，风卷残云地吃得干干净净，一面吃，一面不住赞美：“妙极，妙极，连我叫化祖宗，也整治不出这般了不起的叫化鸡。”&/i&&/p&&p&江湖大侠+武学大家+降龙十八掌传人+绝代吃货....好萌的组合！&/p&&br&&i&厨房里香气阵阵喷出，黄蓉却始终没有露面。&/i&&p&&i&洪七公搔耳摸腮，坐下站起，站起坐下，好不难熬，向郭靖道：“我就是这个馋嘴的臭脾气，一想到吃，就甚么也都忘了。”伸出那只剩四指的右掌，说道：“古人说：‘食指大动’，真是一点也不错。我只要见到或是闻到奇珍异味，右手的食指就会跳个不住。有一次为了贪吃，误了一件大事，我一发狠，一刀将指头给砍了……”&/i&&/p&&p&&i&
郭靖“啊”了一声，洪七公叹道：“&b&指头是砍了，馋嘴的性儿却砍不了。”&/b&&/i&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/0b3cbb3c4cb5fed9daa1db104b3417e8_b.jpg& data-rawheight=&295& data-rawwidth=&525& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&525& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/0b3cbb3c4cb5fed9daa1db104b3417e8_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&p&灵敏的味觉：)
作为吃货一定要有机敏的味蕾，食物一沾上舌头，就心领神会是何方食材&/p&&i&&br&
洪七公哪里还等她说第二句，也不饮酒，抓起筷子便夹了两条牛肉条，送入口中，只觉满嘴鲜美，绝非寻常牛肉，每咀嚼一下，便有一次不同滋味，或膏腴嫩滑，或甘脆爽口，诸味纷呈，变幻多端，直如武学高手招式之层出不穷，人所莫测。洪七公惊喜交集，细看之下，原来每条牛肉都是由四条小肉条拼成。洪七公闭了眼辨别滋味，道：“嗯，一条是羊羔坐臀，一条是小猪耳朵，一条是小牛腰子，还有一条……还有一条……”黄蓉抿嘴笑道：“猜得出算你厉害……”她一言甫毕，&b&洪七公叫道：“是獐腿肉加兔肉揉在一起。&/b&”黄蓉拍手赞道：“好本事，好本事。”&br&&br&&/i&&br&灵敏的嗅觉：)
未见其菜，先闻其味...&br&&br&&i&洪七公眼睛尚未睁开,已闻到食物的香气,&b&叫道:“好香,好香!”&/b&跳起身来,抢过食盒,揭开盒子,只见里面是一碗熏田鸡腿,一只八宝肥鸭,还有一堆雪白的银丝卷。&br&&/i&&br&&br&&p&吃相：)&/p&&p&&i&洪七公大声欢呼,双手左上右落,右上左落,抓了食物流水价送入口中,一面大嚼,一面赞妙,只是唇边、齿间、舌上、喉头,皆是食物,哪听得清楚在说些甚么。&/i&&/p&&p&&i&洪七公不住口的吃牛条，喝鲜汤，连酒也来不及喝，一张嘴哪里有半分空暇回答她问话，直到两只碗中都只剩下十之一二，这才说道：“御厨的好东西当然多啦，不过没一样及得上这两味。嗯，有一味鸳鸯五珍脍是极好的，我可不知如何做法。”郭靖问道：“是皇帝请你去吃的么？”洪七公呵呵笑道：“不错，皇帝请的，不过皇帝自己不知道罢啦。我在御厨房的梁上躲了三个月，皇帝吃的菜每一样我先给他尝一尝，吃得好就整盘拿来，不好么，就让皇帝小子自己吃去。御厨房的人疑神疑鬼，都说出了狐狸大仙啦。”郭靖和黄蓉都想：“&b&这人馋是馋极，胆子可也真大极。”&/b&&/i&&/p&&br&&br&上天入地，无所不吃！&br&&br&&i&只见洪七公取出小刀，斩去蜈蚣头尾，轻轻一捏，壳儿应手而落，露出肉来，雪白透明，有如大虾，甚是美观。杨过心想：“这般做法，只怕当真能吃也未可知。”&/i&&br&&br&&i&洪七公又煮了两锅雪水，将蜈蚣肉洗涤乾净，再不余半点毒液，然后从背囊中取出大大小小七八个铁盒来，盒中盛的是油盐酱醋之类。他起了油锅，把蜈蚣肉倒下去一炸，立时一股香气扑向鼻端。杨过见他狂吞口涎，馋相毕露，不佃得又是吃惊，又是好笑。&br&洪七公待蜈蚣炸得微黄，加上作料拌匀，&b&伸手往锅中提了一条上来放入口中，轻轻嚼了几嚼，两眼微闭，叹了一口气，只觉天下之至乐，无逾于此矣，&/b&将背上负着的一个酒葫芦取下来放在一旁，说道：“&b&吃蜈蚣就别喝酒，否则糟蹋了蜈蚣的美味&/b&。”他一口气吃了十多条，才向杨过道：“吃啊，客气甚么？”&/i&&br&&br&&br&
很打动人的是洪七公说吃蜈蚣就别喝酒。以前在北京吃过一家日料也是禁止顾客喝酒，因为酒精刺激大，喝了酒舌头会变“钝”，吃不出食物各个层次的美。&br&
真正的美食家要吃的是食物的“本味”和层次感。&br&&br&（咳咳...其实我觉得这个描写和我超爱吃的夜宵爬爬虾很契合...&br&&figure&&img data-rawwidth=&1024& data-rawheight=&685& src=&https://pic2.zhimg.com/50/bfe8dfcdf6e_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1024& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/bfe8dfcdf6e_r.jpg&&&/figure&&br&
夏夜啤酒爬爬虾，想想都好动人&br&&br&&br&继续～&br&&i&(&/i&是最极致的武学高手......也是最极品的吃货......)&br&&p&&i&洪七公品味之精,世间稀有,深知真正的烹调高手,愈是在最平常的菜肴之中,愈能显出奇妙功夫,这道理与武学一般,能在平淡之中现神奇,才说得上是大宗匠的手段。&/i&&/p&&br&&p&（所以结局就是.....)&/p&&i&他本想只传两三招掌法给郭靖,已然足可保身,哪知黄蓉烹调的功夫实在高明,奇珍妙味,每日里层出不穷,使他无法舍之而去,日复一日,竟然传授了十五招之多。&/i&&br&&br&By the way,&br& 小时候说洪七公洪七公，读快了会说成洪鸡公洪鸡公......&br&以及，现在搜洪七公出现的相关搜索都是叫化鸡&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/295fdcc20bbab8aaa616_b.jpg& data-rawheight=&367& data-rawwidth=&553& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&553& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/295fdcc20bbab8aaa616_r.jpg&&&/figure&
提到吃货.....第一个想到的就是丐帮爷爷洪七公啊！笔芯！ 想当年洪七公爷爷在江湖上行踪不定，神龙见首不见尾，潇洒肆意得很，好像任何人都奈他不得...... 直到遇见了烧得一手好菜的俏黄蓉....... 且看《射雕英雄传》里洪七公的出场：黄蓉正要将鸡撕开，身…
好吧，背负着骂名上了知乎日报&br&我一开始就写的很清楚了，&b&个人认为超快速谈不上，但还算是简单方便的，个人认为，OK？而我也真心认为已经算简单了，好多都是水一煮，锅一蒸，调味也都是尽量精简，不知道要如何去定义这个简单才好。&/b&&br&另外说我骗赞的、看着还行，肯定不好吃的、改变不了狗粮本质的等等，请问你吃过吗？哪怕自己试一试都没有。&br&折叠吧。&br&--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&下厨房 固力果guriko&br&&br&&br&经常一个人做饭吃，做一人份说实话真的是麻烦，又不想吃的太单一，做多了又吃不了，在这里分享一下我做的一人食的简单菜谱吧，个人认为超快速谈不上，但还算是简单方便的，希望对题主有帮助&br&&br&&p&&b&面之一&br&青豆凉面&/b&&/p&&br&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/a8c4b7daa733_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/a8c4b7daa733_r.jpg&&&/figure&&p&&b&材料：&/b&&/p&&p&挂面（一把）&/p&&p&青豆（若干）&/p&&p&鸡蛋（一个）&/p&&p&海苔丝（若干）&/p&&br&&p&&b&调料&/b&：&/p&&p&海鲜酱油（两勺）&/p&&p&芥末油（几滴）&/p&&p&香油（几滴）&/p&&p&蒜末&/p&&br&&p&&b&做法：&/b&&/p&&p&1.
&br&烧开一锅水，放入挂面及青豆，煮熟后捞出过凉水，再沥干，加入几滴芝麻油、拌匀，放进冰箱冷藏片刻。&/p&&p&2.
&br&另盛一锅凉水，放入生鸡蛋，温火煮沸后等 8分钟，关火，再过 5 分钟后取出。&/p&&p&3.
&br&将煮熟的鸡蛋剥壳、对半切开待用。&/p&&p&4.
&br&蒜瓣切成碎末待用。&/p&&p&5.
&br&将冷藏的凉面取出，加入海鲜酱油、蒜末，几滴芥末油，最后撒上海苔碎。&/p&&p&6.
&br&拌匀，开吃。&/p&&p&&b&Tips:&/b&&/p&&p&1.
&br&芥末油可以换成辣椒油，老干妈等等，请随意。&/p&&p&2.
&br&鸡蛋喜欢吃生点的，沸水6分钟即可。&/p&&br&&p&&b&面之二&br&虾仁炒粉丝&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/5fb052d4d732d69b39a2e_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&465& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/5fb052d4d732d69b39a2e_r.jpg&&&/figure&&p&&b&材料：&/b&&/p&&p&粉丝（一把）&/p&&p&青豆（若干）&/p&&p&鸡蛋（一个）&/p&&p&虾仁（若干）&/p&&p&葱（一段）&/p&&br&&p&&b&调料：&/b&&/p&&p&生抽（两勺）&/p&&p&料酒（两滴）&/p&&p&胡椒粉（少许）&/p&&p&糖（半勺）&/p&&br&&p&&b&做法：&/b&&/p&&p&1.
&br&虾仁提前解冻，洗净，沥干水分备用。葱切葱花。&/p&&p&2.
&br&烧开一锅水，放入青豆，煮熟后捞出过凉水，再沥干。&/p&&p&3.
&br&粉丝用开水泡软后，用凉水冲一下。滴几滴香油以防粘连。&/p&&p&4.
&br&鸡蛋磕入碗中，加一滴料酒，打散。&/p&&p&5.
&br&大火，炒锅中油热后，关中火，倒入鸡蛋液，用筷子快速的划拉，让鸡蛋熟成散碎状。&/p&&p&6.
&br&放入粉丝，青豆，虾仁，用筷子翻炒，加入两勺生抽，半勺糖，继续翻炒均匀。&/p&&p&7.
&br&加葱花，少许胡椒粉，关火。&/p&&p&8.
&br&盛盘，冲一包味增汤，开吃。&/p&&br&&p&&b&面之三 味增汤面&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/d5be090d3bb_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/d5be090d3bb_r.jpg&&&/figure&&p&&b&材料：&/b&&/p&&p&荞麦面（一把）&/p&&p&青菜（一颗）&/p&&p&即食红肠（半根）&/p&&br&&p&&b&调料：&/b&&/p&&p&味增（两勺）&/p&&br&&p&&b&做法：&/b&&/p&&p&1.青菜洗净，红肠切片&/p&&p&2 清水煮荞麦面,加一次冷水.水开后捞出面条，过凉水，沥干。&/p&&p&3 下青菜，红肠同煮，锅中水再次烧开，舀两勺到小碗中，与味噌酱搅拌化开&/p&&p&4 把化好的味噌酱倒入锅中，再次水开&/p&&p&5. 盛入碗中，开吃。&/p&&br&&p&&b&Tips:&/b&&/p&&p&1.
&br&味增大致分为赤色味噌及淡色味噌两大类，赤色较咸。这次用的是进口超市买で赤色味增。&/p&&br&&p&&b&米之一 土豆焖饭&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/a1fffa63d60c3a5ab8fa8_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&521& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/a1fffa63d60c3a5ab8fa8_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&b&材料：&/b&&/p&&p&米（量杯一杯）&/p&&p&土豆（大个头一个）&/p&&p&腊肠（一根）&/p&&p&葱（两根）&/p&&br&&p&&b&调料：&/b&&/p&&p&料酒（半勺）&/p&&p&老抽（一勺）&/p&&p&生抽（一勺）&/p&&p&糖（半勺）&/p&&p&花生油（习惯用量）&/p&&br&&p&&b&做法：&/b&&/p&&p&1.
&br&淘米，浸泡15分钟。&/p&&p&2.
&br&土豆削皮切小块，过水，沥干。腊肠切小块，葱切葱花，备用。&/p&&p&3.
&br&热锅冷油，倒入沥干的土豆，翻炒至略焦黄，转小火。放入料酒、老抽、生抽、糖翻炒均匀，关火。&/p&&p&4.
&br&把炒过的土豆，腊肠，一半葱花倒进电饭煲，煮饭模式开启。&/p&&p&5.
&br&饭煮好后开盖，轻轻搅匀，撒入葱花，再闷5分钟，盛碗，开吃。&/p&&br&&p&&b&Tips:&/b&&/p&&p&1.
&br&焖饭里也可以加入青豆、玉米粒等，腊肠同样可换成排骨、肉丁。&/p&&p&2.
&br&不喜欢酱油的，可以将用盐代替，同样美味。&/p&&p&3.
&br&腊肠本身有咸味，酱油量已适量减少。&/p&&br&&p&&b&米之二 梅子茶泡饭&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/c94901fccfde290a52f473c_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/c94901fccfde290a52f473c_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&b&材料：&/b&&/p&&p&米饭（一碗）&/p&&p&盐渍紫苏梅（一颗）&/p&&p&熟芝麻（一小勺）&/p&&p&海苔丝（若干）&/p&&p&木鱼花（若干）&/p&&br&&p&&b&调料：&/b&&/p&&p&日本酱油（半勺）&/p&&p&绿芥末（少许）&/p&&p&玄米茶（适量）&/p&&p&盐（半勺）&/p&&br&&p&&b&做法：&/b&&/p&&p&1.
&br&将米饭盛到碗中，撒上盐、酱油、熟芝麻，梅子用剪刀剪几下放在米饭上。&/p&&p&2.
&br&滚水沏茶，沿碗壁倒入碗中，没过米饭。&/p&&p&3.
&br&最后撒上海苔丝，木鱼花，挤适量芥末。&/p&&br&&p&&b&Tips:&/b&&/p&&p&1.
&br&关于茶，通常用玄米茶、乌龙茶或煎茶，实在没有用普通绿茶也可。&/p&&p&2.
&br&一般茶水没过米饭2/3处即可，根据碗深浅自动调整。&/p&&br&&p&&b&米之三 塔吉锅腊味煲仔饭&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/db58111adced219b8cb300f_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/db58111adced219b8cb300f_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&b&材料：&/b&&/p&&p&大米（量杯一杯半）&/p&&p&腊肠（两根）&/p&&p&青菜（几棵）&/p&&p&鸡蛋（一个）&/p&&p&葱（两根）&/p&&br&&p&&b&调料：&/b&&/p&&p&老抽（半勺）&/p&&p&生抽（一勺）&/p&&p&香油（几滴）&/p&&p&白糖（半勺）&/p&&p&鱼露汁（没有可忽略，或用美极鲜代替）&/p&&br&&p&&b&做法：&/b&&/p&&p&1.
&br&塔吉锅底抹上一层薄薄的油。&/p&&p&2.
&br&将大米洗净后连水放入锅里浸泡1小时以上，米和水的比例大约是1:1.5，即水没过食指第一关节即可。&/p&&p&3.
&br&腊肠切片，葱切葱花，备用。&/p&&p&4.
&br&大米泡好后，往水里滴几滴香油，盖上锅盖，大火2分钟后转小火7-8分钟。&/p&&p&5.
&br&掀开锅盖，看水差不多收入米中，呈现蜂窝状时候，用筷子搅拌一下，放入香肠，再打一个蛋进去。&/p&&p&6.
&br&盖上锅盖，继续小火5分钟后关火，不要开盖，继续焖。&/p&&p&7.
&br&洗青菜，用水焯熟。&/p&&p&8.
&br&调汁，老抽半勺、生抽一勺、白糖半勺、鱼露汁半勺混合。&/p&&p&9.
&br&待焖15分钟后，开盖，加入青菜，调味汁，拌匀，开吃。&/p&&br&&p&&b&Tips:&/b&&/p&&p&1.
&br&没有塔吉锅，用砂锅也可以代替。&/p&&p&2.
&br&除了一开始2分钟的大火，其余均用小火。&/p&&p&3.
&br&最后焖的15分钟非常关键，千万不要开盖。&/p&&br&&p&&b&无规则定食之一
醋溜白菜配鳗鱼干&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/4cd789b4ff72edda7ce1523_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&450& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/4cd789b4ff72edda7ce1523_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&b&材料：&/b&&/p&&p&A.大米（量杯一杯）&/p&&p&B.鳗鱼干（几段）&/p&&p&
生姜（少许）&/p&&p&C.白菜（四分之一棵）&/p&&p&
干辣椒（少许）&/p&&p&
生姜（少许）&/p&&br&&p&&b&调料：&/b&&/p&&p&A.无&/p&&p&B.味淋（半勺）&/p&&p&C. 陈醋（2大勺）&/p&&p&
生抽（一勺）&/p&&p&
盐（半勺）&/p&&p&
白糖（半勺）&/p&&p&
水淀粉（少许）&/p&&br&&p&&b&做法：&/b&&/p&&p&A.
&br&淘米，煮饭。&/p&&p&B.
&br& 1鳗鱼干解冻，洗净，切段，装盘内。&/p&&p&
2.生姜切丝,铺在鳗鱼干上，导入味淋。&/p&&p&
3.上蒸锅，开火，蒸15分钟。&/p&&p&C.1. 白菜洗净，斜刀切片；干辣椒去籽剪圆。&/p&&p&
2. 热锅冷油，下干辣椒略煸，下白菜 加入一大勺醋，炒出香气。&/p&&p&
3.翻炒一分钟后，倒入生抽，白糖，盐，炒匀后再加一勺醋&/p&&p&
4. 水淀粉勾薄芡，淋入关火。&/p&&p&
装盘，配酒，开吃。&/p&&br&&p&&b&Tips&/b&:&/p&&p&1.
&br&干辣椒要放，会香很多。&/p&&p&2.
&br&醋分两次放，第一次炒出香气，第二次弥补流失的醋味。&/p&&br&&p&&b&无规则定食之二
糖醋排骨配三两小菜&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/e52c7aef33ad_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/e52c7aef33ad_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&b&材料：&/b&&/p&&p&A.大米（量杯一杯）&/p&&p&B.黄瓜（半根）&/p&&p&
蒜末（少许）&/p&&p&C.金针菇（若干）&/p&&p&D.番茄（一个）&/p&&p&
鸡蛋（两个）&/p&&p&E.排骨（若干块）&/p&&p&
蒜&br&生姜（少许）&/p&&br&&p&&b&调料：&/b&&/p&&p&A.无&/p&&p&B.C 海鲜酱油&/p&&p&
陈醋&/p&&p&
麻油&/p&&p&
鸡精&/p&&p&D.盐（一勺）&/p&&p&
料酒（几滴）&/p&&p&
糖（少许）&/p&&p&E.冰糖&/p&&p&
生抽&/p&&p&
白芝麻&/p&&br&&p&&b&做法：&/b&&/p&&p&A.
&br&淘米，煮饭。&/p&&p&B.
1.黄瓜洗净，削皮，用刀拍扁，切小块。&/p&&p&
2.蒜两瓣，拍扁，切沫。&/p&&p&
3.加盐、海鲜酱油、糖、麻油、陈醋、鸡精，拌匀，包上保鲜膜。&/p&&p&C. 1. 金针菇洗净，切根，沸水焯熟后，浸凉水，沥干。&/p&&p&
2. 加盐、海鲜酱油、糖、麻油、陈醋、鸡精，拌匀，包上保鲜膜。&/p&&p&D. 1.番茄洗净，切小块，备用。。&/p&&p&
2.鸡蛋打散，放小半勺盐，几滴料酒。&/p&&p&
3.热锅冷油，倒鸡蛋，用锅铲打圈搅拌，基本凝固后，盛起。&/p&&p&
4.倒油，放番茄，翻炒，加半勺盐，出汁后，加入鸡蛋，少许糖，翻炒均匀。&/p&&p&
5.装盘。&/p&&p&E. 1 排骨洗净冷水入锅，加一块生姜，开火煮沸去腥。&/p&&p&
2.煮开浮出血沫后，关火捡出排骨清洗一遍，沥干。&/p&&p&
3.热锅冷油，小火，倒入冰糖，炒糖色，至融化。&/p&&p&
4.倒入排骨，翻炒上色，加入生姜，蒜，翻炒均匀。&/p&&p&
5.添水至没过排骨，加入香醋，生抽。&/p&&p&
6. 盖盖，大火烧开，转小火，30分钟。&/p&&p&
7.开盖，收汁，装盘，撒白芝麻。&/p&&br&&p&&b&Tips:&/b&&/p&&p&1.
&br&顺序是先做冷菜，再做热菜。&/p&&p&2.
&br&糖醋排骨糖醋比例1:1.2，熬冰糖一定要小火，以免焦了变苦。&/p&&br&&br&&p&&b&另外一些做过的无规则定食供参考，其实原则就是一个主菜，再配一些小菜，小菜可以根据冰箱内的存货做决定，常备一些香肠啦、鳗鱼干、黑木耳之类易存放的食物是不错之选哦。&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/4d9ba819aeb_b.jpg& data-rawwidth=&595& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&595& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/4d9ba819aeb_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/1e974d2e2b817fdcd980aa09fde4f5ad_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&450& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/1e974d2e2b817fdcd980aa09fde4f5ad_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/e65368df78deca6a6a7d_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/e65368df78deca6a6a7d_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/8c9d74efcf81d4cc3c189fc_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/8c9d74efcf81d4cc3c189fc_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/b8dd5f3bcd5b_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/b8dd5f3bcd5b_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/c508f4ec22eec7_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&446& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/c508f4ec22eec7_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/b958d4ba2_b.jpg& data-rawwidth=&598& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&598& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/b958d4ba2_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&b&禁止转载，感谢阅读。&/b&&/p&
好吧，背负着骂名上了知乎日报 我一开始就写的很清楚了，个人认为超快速谈不上，但还算是简单方便的，个人认为，OK？而我也真心认为已经算简单了，好多都是水一煮，锅一蒸，调味也都是尽量精简，不知道要如何去定义这个简单才好。 另外说我骗赞的、看着还行…
&a class=&video-box& href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/178816& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-a3cd786435_b.jpg& data-lens-id=&178816&&
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&span class=&title&&&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
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&/a&&p&看完别忙。&/p&&p&这是跟女朋友一起拍的视频，&/p&&p&下面还有一段跟老婆拍的。&/p&&p&&br&&/p&&a class=&video-box& href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/796160& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-74e2ab64e597ebb1297029_b.jpg& data-lens-id=&796160&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-74e2ab64e597ebb1297029_b.jpg&&&span class=&content&&
&span class=&title&&&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
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&/a&&p&&br&&/p&&p&这种事情被发现了，真是抱歉啊……。&/p&&p&但是她并没有说什么。&/p&&p&&br&&/p&&p&还有比她更棒的吗？&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&===&/p&&p&我是视频答题专用号。&/p&&p&什么问题都能用视频回答哦~，欢迎邀请或@我。&/p&
看完别忙。这是跟女朋友一起拍的视频，下面还有一段跟老婆拍的。 这种事情被发现了，真是抱歉啊……。但是她并没有说什么。 还有比她更棒的吗？ ===我是视频答题专用号。什么问题都能用视频回答哦~，欢迎邀请或@我。
&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-ecd1693b25fbd_b.jpg& data-rawwidth=&3150& data-rawheight=&2100& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&3150& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-ecd1693b25fbd_r.jpg&&&/figure&&p&声纹识别作为生物识别技术中的一种，通过声音即可实现“闻声识人”，这样的一种声音黑科技在使用起来非常的便利，具有广阔的应用前景。在和很多客户交流的过程中，大家都非常关注一件事，那就是声音如果被录音了怎么办？就像人脸识别那样，如果用照片或视频方式是不是就可以通过验证，声纹识别系统是否能识别出录音播放的声音，还是真人发出来的声音呢？这其实就是声音的活体检测。&/p&&p&如何区分真人的声音和录音设备播放的声音呢，换而言之就是如何防止非真人声音骗过声纹识别系统？我们从产品设计和声音算法两个层面解决这个问题。&/p&&p&&b&在产品设计上&/b&，可采用动态密码的方式，比如在验证的时候，显示8位数字，要求验证者在5秒内读完数字，超过5秒后则自动换一组数字，以此方式来防止录音；另外，还可以采用内容与声纹双重验证的方式，即在验证声纹的同时也需要验证内容，以提高被攻击的门槛。&/p&&p&&b&在算法上&/b&，通过活体检测算法可以有效防止假冒声音攻击。目前，假冒声音攻击主要分为如下四类：&/p&&ol&&li&录音重放攻击：攻击者录制目标说话人的语音进行播放，以目标人身份试图通过声纹识别系统的认证。包括直接录音或通过手机实时通话的方式来试图骗过识别系统。&/li&&li&波形拼接攻击：攻击者将目标说话人的语音录制下来，通过波形编辑工具，拼接出指定内容的语音数据，以放音的方式假冒目标说话人，试图以目标人身份通过声纹识别系统的认证。&/li&&li&语音合成攻击：攻击者用语音合成技术生成目标说话人的语音，以放音的方式假冒目标说话人，试图以目标人的身份通过声纹识别系统的认证，&/li&&li&语音模仿攻击：攻击者通过模仿目标说话人，试图以目标说话人的身份通过声纹识别系统的认证。&/li&&/ol&&p&以上四类假冒声音中，波形拼接、语音合成、语音模仿都是比较容易区分出来，像语音合成，现在的合成技术很难做到和真人声音一样自然连贯，虽然听起来很真实，就像模仿秀那样，听起来非常像，但不等同于一样，在声音活检测算法中一样可以轻易检测出来；最难检测的是录音重放，因为录音本质上就是真人的声音，只是通过录音设备录下来再播放。然而，通过录音采集编码压缩，再到解码播放，整个流程中已多次对声音进行了有损处理，造成了声音的失真扭曲，与真人的声音已相差甚远，通过活体检测技术一样能区分出来。当然，如果校真一下，使用高保真监听级录音设备和播放设备，也很大可能骗过声纹识别系统。&/p&&p& 没有哪一种生物识别技术可以做到百分百安全，我们要做的是不断在产品及技术层面提高被破解的成本，魔高一尺，道高一丈，我们相信科技不断进步，声纹识别技术也会给大家带来越来越多的价值。&/p&&p&欢迎有兴趣的朋友一起交流！&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-bf7f4a5a2aa11f199e35_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&200& data-rawheight=&204& class=&content_image& width=&200&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&附：实测录音重放攻击视频&/p&&p&一、使用录音无法通过验证&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-e1c607f65edbf17dde84721_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&912& data-rawheight=&1106& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&912& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-e1c607f65edbf17dde84721_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&二、真人说话可以通过验证&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-f688b326b06cab0fd9a0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&912& data-rawheight=&1138& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&912& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-f688b326b06cab0fd9a0_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&&p&&/p&
声纹识别作为生物识别技术中的一种，通过声音即可实现“闻声识人”，这样的一种声音黑科技在使用起来非常的便利，具有广阔的应用前景。在和很多客户交流的过程中，大家都非常关注一件事，那就是声音如果被录音了怎么办？就像人脸识别那样，如果用照片或视频…
&p&看到这个问题，忍不住想来答一波，烧年烧女们做好了，鄙人要开车啦！&/p&&p&本篇文章十分的长，大概有2万7千字左右。本文是结合最近所学所看的一些总结，应该来说是比较全面的，读了此篇文章大概会对人脸识别有一个总体上的了解，希望对你学习人脸识别有帮助。&/p&&p&一、发展史&/p&&p&&b&1、人脸识别的理解：&/b&&/p&&p&人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。&/p&&p&人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸图像进行一系列的相关应用操作。技术上包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等等。简单来说，就是从照片中提取人脸中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通过特征的对比输出结果。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&2、人脸识别的发展简史：&/b&&/p&&p&&b&第一阶段（1950s—1980s）初级阶段：&/b&&/p&&p&人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题，主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影（Profile）的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事 AFR 研究的研究人员除了布莱索（Bledsoe）外还有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(Kanade Takeo)等。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。&/p&&p&&b&第二阶段（1990s）高潮阶段：&/b&&/p&&p& 这一阶段尽管时间相对短暂，但人脸识别却发展迅速，不但出现了很多经典的方法，例如Eigen Face, Fisher Face和弹性图匹配；并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的 Visionics（现为 Identix）的 FaceIt 系统。 从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。&/p&&p&&b&第三阶段（1990s末~现在）&/b&&/p&&p&人脸识别的研究不断深入，研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题，主要包括以下四个方面的研究：1）提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法，以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face, LBP Face等）和深度学习方法。4）利用新的数据源，例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。&/p&&p&&br&&/p&&p&二、市场研究&/p&&p&&b&1、全球人脸识别市场&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&前瞻根据人脸识别行业发展现状；到2016年，全球生物识别市场规模在127.13亿美元左右，其中人脸识别规模约26.53亿美元，占比在20%左右。预计到2021年，全球人脸识别市场预计将达到63.7亿美元，按预计期间的复合增长率达17.83％。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-63c7b27c3e_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&401& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-63c7b27c3e_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&2、中国人脸识别市场&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&前瞻根据人脸识别行业发展现状，估算我国人脸识别市场规模约占全球市场的10%左右。年，我国人脸识别市场规模逐年增长，年均复合增长率达27%。2016年，我国人脸识别行业市场规模约为17.25亿元，同比增长27.97%，增速较上年上升4.64个百分点。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-8cadf080a799_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&565& data-rawheight=&304& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&565& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-8cadf080a799_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&3、国内主要玩家分布&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&1）中国部分人脸识别公司（排名不分先后）&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-ac2c7c34aa67935dbe22fab7fb1e6412_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&559& data-rawheight=&552& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&559& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-ac2c7c34aa67935dbe22fab7fb1e6412_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-7da8f9eefe46dd_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&560& data-rawheight=&273& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&560& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-7da8f9eefe46dd_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&2） 四大独角兽介绍及对比细分领域&/p&&p&&b&（1）旷视科技：&/b&&/p&&p&2014年，获阿里巴巴旗下蚂蚁金服投资，主攻金融和监控两大行业，有子公司旷视智安；团队成员除了几名来自清华校友外，还有来自美国哥伦比亚大学、英国牛津大学和美国南加州大学的科研及开发人员，截至目前员工仅有100余人。&/p&&p&在金融、安防、零售领域分别开始了商业化探索成功发育出Face++Financial，Face++Security，Face++BI等垂直人脸验证解决方案，主要将人脸识别应用在互联网产品上，自己做研发，在美图秀秀、淘宝等互联网领域得到良好的应用，在金融领域的市场一直占据沙发前排阵营；2016年获得上亿元C轮融资，最后选择通过计算机视觉技术与NLP技术的结合，制造出能“识别万物”的智能机器人，提供硬件模组，里面内置他们家的算法。目前正在准备启动IPO的步伐，VIE架构让他们得以绕过A股，不用达到连续三年盈利的标准实现快速上市。&/p&&p&&b&（2）商汤科技：&/b&&/p&&p&SenseTime（商汤科技），获IDG资本投资，主攻金融、移动互联网、安防监控三大行业；由香港中文大学的汤晓欧创建，“商汤”中的汤指的就是汤晓欧本人，汤晓鸥及其研究团队所开发的DeepID算法率先将深度学习应用到人脸识别上，在技术指标上实现了新的突破。主要案例是围绕各个美化软件与直播平台制作人脸贴图，重点强化了人脸识别的关键点检测及跟踪技术。&/p&&p&团队有300多号，也从当初toC转向toB领域；成立于2014年的商汤科技选择另辟蹊径，选择用“四大美女”这个话题让人们躁动起来，到最后四大美女走了三个；商汤的网络都是自己设计的，这样对于深度学习网络的掌控力就会更强，提供SaaS服务的同时，可以通过SaaS把背后的数据拿到，再进行更多更细致的分析再次提升服务质量。&/p&&p&&b&（3）云从科技：&/b&&/p&&p&2015年4月，周曦拿到战略投资成立云从科技，同年针对金融和银行业推出了40多种解决方案，包含从算法、产品、销售、售后的全产业链打造，针对农行、建行、交行、中行及多地公安提供定制化服务。团队成员除了来自中科大的校友外，还来自中国科学院各大研究所、UIUC、IBM、NEC、MicroSoft等全球顶尖学府及研究机构。&/p&&p&截止2016年11月，成立一年半，研发团队扩展为200余名，核心产品是人脸识别系统及IBIS集成生物识别平台，还具备3D模型、红外活体、静默活体等技术，可根据场景需求自由调节。选择连接硬件、开发与技术，属于全产业链模式，因为人脸识别系统多数情况下需要深度定制，只有这样，才能在客户提出需求的情况下迅速反馈，修改，统一用户体验。&/p&&p&&b&（4）依图科技：&/b&&/p&&p&2012 年九月，朱珑与他的好友林晨曦在创立依图科技，这家从事人工智能创新性研究的创企从图像识别入手，首先与全国省市级公安系统合作，对车辆品牌、型号等进行精准识别，随后扩展到人像识别，通过静态人像比对技术和动态人像比对技术，协助公安系统进行人员身份核查、追逃、监控、关系挖掘等。&/p&&p&发展近6年，依图科技的产品已经应用到全国二十多个省市地区的安防领域，安防领域之外，依图也进入智慧城市领域和健康医疗领域，它要协助政府构建&城市大脑&，也希望将医疗领域的巨大知识鸿沟缩小，改善医患体验。&/p&&p&&b&（5）细分领域对比表&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-c2e36cc6e5d257b7a64e0bad141d6d53_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&573& data-rawheight=&204& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&573& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-c2e36cc6e5d257b7a64e0bad141d6d53_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&（6）&b&主要客户对比&/b&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-bad02a1d1d_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&681& data-rawheight=&172& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&681& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-bad02a1d1d_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&4、商业模式&/b&&/p&&p&1）人脸识别商业模式设计步骤&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-dc9eff11cebfd813f58e971b3cb4ed6b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&262& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-dc9eff11cebfd813f58e971b3cb4ed6b_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&2）人脸识别盈利模式&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-fecf45c48ddbfcdee2d4c7_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&400& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-fecf45c48ddbfcdee2d4c7_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&三、人脸识别的流程及主要技术&/p&&p&&b&1、人脸识别系统组成&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-8cab860fb784f451ac585d5eeae5a9df_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&551& data-rawheight=&370& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&551& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-8cab860fb784f451ac585d5eeae5a9df_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&2、人脸识别的一般流程：&/b&&/p&&p&&br&&/p&&p&1）人脸采集：&/p&&p&（1）简介：&/p&&p&不同的人脸图像通过摄像镜头采集得到，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等，当采集对象在设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄人脸图像。&/p&&p&&br&&/p&&p&（2）人脸采集的主要影响因素：&/p&&p&&b&图像大小&/b&：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。非专业人脸识别摄像头常见规定的最小识别人脸像素为60*60或100*100以上。在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。&/p&&p&&b&图像分辨率&/b&：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的最远距离是10米，7K摄像头是20米。&/p&&p&&b&光照环境&/b&：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。&/p&&p&&b&模糊程度&/b&：实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。&/p&&p&&b&遮挡程度&/b&：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为最佳。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。&/p&&p&&b&采集角度&/b&：人脸相对于摄像头角度为正脸最佳。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。&/p&&p&2）人脸检测：&/p&&p&（1）简介：&/p&&p&在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。&/p&&p&（2）人脸关键点检测（人脸对齐）：&/p&&p&自动估计人脸图片上脸部特征点的坐标。&/p&&p&（3）主流方法：&/p&&p&基于检测出的特征采用Adaboost学习算法（一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法）挑选出一些最能代表人脸的矩形特征（弱分类器），按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。&/p&&p&最近人脸检测算法模型的流派包括三类及其之间的组合：viola-jones框架（性能一般速度尚可，适合移动端、嵌入式上使用），dpm（速度较慢），cnn（性能不错）。&/p&&p&3）人脸图像预处理：&/p&&p&（1）简介：&/p&&p&基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。&/p&&p&（2）原因：&/p&&p&系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理 的早期阶段对它进行灰度矫正、噪声过滤等图像预处理。&/p&&p&（3）主要预处理过程：&/p&&p&人脸对准（得到人脸位置端正的图像），人脸图像的光线补偿，灰度变换、直方图均衡化、归一 化（取得尺寸一致，灰度取值范围相同的标准化人脸图像），几何校正、中值滤波（图片的平滑操作以消除噪声）以及锐化等。&/p&&p&4）人脸特征提取：&/p&&p&（1）简介：&/p&&p&人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程&/p&&p&（2）人脸特征提取的方法：&/p&&p&&b&1、基于知识的表征方法（主要包括基于几何特征法和模板匹配法）&/b&：&/p&&p&根据人脸器官的形状描述以及它们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率、和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和他们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。&/p&&p&&b&2、基于代数特征或统计学习的表征方法&/b&：&/p&&p&基于代数特征方法的基本思想是将人脸在空域内的高维描述转化为频域或者其他空间内的低维描述，其表征方法为线性投影表征方法和非线性投影表征方法。&/p&&p&基于线性投影的方法主要有主成分分析法或称K-L变化、独立成分分析法和Fisher线性判别分析法。非线性特征提取方法有两个重要的分支：基于核的特征提取技术和以流形学习为主导的特征提取技术。&/p&&p&5）匹配与识别：&/p&&p&提取的人脸特征值数据与数据库中存贮的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，将相似度与这一阈值进行比较，来对人脸的身份信息进行判断。&/p&&p&&b&3、人脸识别的主要方法&/b&&/p&&p&1）Eigen Face（特征脸）&/p&&p&MIT实验室的特克（Turk）和潘特（Pentland）提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的 人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关 量(Normalized Correlation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//blog.csdn.net/zizi7/article/details/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&blog.csdn.net/zizi7/art&/span&&span class=&invisible&&icle/details/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&（人脸识别特征脸算法文档）&/p&&p&2）Fisher Face（渔夫脸）：&/p&&p&贝尔胡米尔（Belhumeur）等提出的 Fisherface 人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法 首先采用主成分分析（PCA）对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析（LDA）的方法 变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸 识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA 判 别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//link.jianshu.com/%3Ft%3Dhttps%253A%252F%252Fblog.csdn.net%252Fzizi7%252Farticle%252Fdetails%252F5EF%2525BC%252588Fisher& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&https://blog.csdn.net/zizi7/article/details/（Fisher&/a& Face算法文档）&/p&&p&3）EGM（弹性图匹配）&/p&&p&其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处 的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换12特征，称为Jet；边的属性则为不同特征点之间的几何 关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点， 同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识 别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。&/p&&p&&a href=&//link.zhihu.com/?target=https%3A//blog.csdn.net/real_myth/article/details/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&blog.csdn.net/real_myth&/span&&span class=&invisible&&/article/details/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&（弹性图匹配算法文档）&/p&&p&4）基于几何特征的方法&/p&&p&几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速 度快，需要的内存小，但识别率较低。&/p&&p&5）基于神经网络的方法&/p&&p&神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。&/p&&p&6）基于线段Hausdorff 距离(LHD) 的方法&/p&&p&心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。&/p&&p&7）基于支持向量机(SVM) 的方法&/p&&p&近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。&/p&&p&&b&4、技术发展方向&/b&&/p&&p&1）结合三维信息：二维和三维信息融合使特征更加鲁棒 2）多特征融合：单一特征难以应对复杂的光照和姿态变化 3）大规模人脸比对：面向海量数据的人脸比对与搜索 4）深度学习：在大数据条件下充分发挥深度神经网络强大的学习能力&/p&&p&&b&5、人脸识别数据库&/b&&/p&&p&1）Yale人脸数据库&/p&&p&2）ORL人脸数据库&/p&&p&3）CMU PIE人脸数据库&/p&&p&4）FERET人脸数据库&/p&&p&5）MIT数据库&/p&&p&6）BANCA人脸数据库&/p&&p&7）CAS-PEAL人脸数据库&/p&&p&8）JAFE表情数据库&/p&&p&9）Cohn-Kanade表情数据库&/p&&p&10）MMI表情数据库&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&6、技术指标&/b&&/p&&p&1）人脸检测中的关键指标：&/p&&p&例子：在摄像头某张抓拍图像中，一共有100张人脸，算法检测出80张人脸，其中75张是真实人脸，5 张是把路标误识为人脸。&/p&&p&1、&b&检测率&/b&：识别正确的人脸/图中所有的人脸。检测率越高，代表检测模型效果越好。&/p&&p&2、&b&误检率&/b&：识别错误的人脸/识别出来的人脸。误检率越低，代表检测模型效果越好。&/p&&p&3、&b&漏检率&/b&：未识别出来的人脸/图中所有的人脸。漏检率越低，代表检测模型效果越好。&/p&&p&4、&b&速度&/b&：从采集图像完成到人脸检测完成的时间。时间约短，检测模型效果越好。&/p&&p&在这个实际案例中：检测率=75/100 误检率=5/80 漏检率=（100-75）/100&/p&&p&2）人脸识别中的关键指标：&/p&&p&1000张样本图片里，共600张正样本。相似度为0.9的图片一共100张，其中正样本为99张。虽然0.9阈值的正确率很高，为99/100；但是0.9阈值正确输出的数量确很少，只有99/600。这样很容易发生漏识的情况。&/p&&p&1、&b&检测率&/b&：识别正确的人脸/图中所有的人脸。检测率越高，代表检测模型效果越好。&/p&&p&2、&b&误检率&/b&：识别错误的人脸/识别出来的人脸。误检率越低，代表检测模型效果越好。&/p&&p&3、&b&漏检率&/b&：未识别出来的人脸/图中所有的人脸。漏检率越低，代表检测模型效果越好。&/p&&p&4、&b&速度&/b&：从采集图像完成到人脸检测完成的时间。时间约短，检测模型效果越好。&/p&&p&在这个实际案例中：检测率=75/100 误检率=5/80
漏检率=（100-75）/100&/p&&p&2）人脸识别中的关键指标：&/p&&p&1000张样本图片里，共600张正样本。相似度为0.9的图片一共100张，其中正样本为99张。虽然0.9阈值的正确率很高，为99/100；但是0.9阈值正确输出的数量确很少，只有99/600。这样很容易发生漏识的情况。&/p&&p&&b&1、精确率（precision）&/b&：识别为正确的样本数/识别出来的样本数=99/100&/p&&p&&b&2、召回率（recall）&/b&：识别为正确的样本数/所有样本中正确的数=99/600&/p&&p&&b&3、错误接受率/认假率/误识率（FARFalse Accept Rate）&/b&：&/p&&p&1、定义：指将身份不同的两张照片，判别为相同身份，越低越好&/p&&p&2、FAR = NFA / NIRA&/p&&p&3、式中 NIRA 代表的是类间测试次数，既不同类别间的测试次数，打比方如果有1000个识别 模型，有1000个人要识别，而且每人只提供一个待识别的素材，那 NIRA=-1) 。NFA是错误接受次数。&/p&&p&4、FAR决定了系统的安全性，FRR决定了系统的易用程度，在实际中，FAR对应的风险远远高于FRR，因此，生物识别系统中，会将FAR设置为一个非常低的范围，如万分之一甚至百万分之一，在FAR固定的条件下，FRR低于5%，这样的系统才有实用价值。&/p&&p&&b&4、错误拒绝率/拒真率/拒识率（FRR False Reject Rate）&/b&：&/p&&p&1、定义：指将身份相同的两张照片，判别为不同身份，越低越好&/p&&p&2、FRR = NFR / NGRA&/p&&p&3、上式中NFR是类内测试次数，既同类别内的测试次数，打比方如果有1000个识别模型， 有1000个人要识别， 而且每人只提供一个待识别的素 材，那 NIRA=1000，如果每个人提供N张图片，那么 NIRA=N*1000 。NFR是错误拒绝次数。&/p&&p&&br&&/p&&p&四、行业应用&/p&&p&&b&1、人脸识别（FR）+其他行业&/b&&/p&&p&1）FR+金融：&/p&&p&（1）实名认证：&/p&&p&金融机构传统上使用人工肉眼判断、短信验证、绑定银行卡等手段进行实名认证。这些传统手段存在准确率不高、客户体验较差、成本高等问题，对金融企业业务发展造成了巨大的困扰。基于人脸识别的实名认证方式具有准确率高（一亿人中才存在两人长相相同）、客户体验好（认证速度快、客户操作少）、成本低（相较于传统认证方式）的优点，已被众多领先金融企业所采用。&/p&&p&（2）人脸识别在银行远程开户上的应用：&/p&&p&在远程开户时，金融机构可以通过智能终端在线上进行身份鉴权验证，使用人脸识别技术开户可以极大提升业务办理的安全性、时效性，并节省大量人力；&/p&&p&（3）刷脸取款：&/p&&p&在这方面人脸取代了银行卡，只需要人脸+密码即可完成取款。在前两个方面，人脸识别技术已经被国内各大银行广泛采用，刷脸取款方面，农行和招行抢先一步在ATM上线了刷脸取款功能。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-248c8aa42a2c7322889cacf274da2aaa_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&487& data-rawheight=&332& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&487& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-248c8aa42a2c7322889cacf274da2aaa_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-98ceddab9ace2a8dfc44_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&133& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-98ceddab9ace2a8dfc44_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&2）FR+医疗：&/p&&p&（1）重点应用：&/p&&p&1、打击涉医犯罪，确保就诊安全。&/p&&p&建立有针对性的涉医犯罪人员布控库，与属地公安部门配合，进行实时布控。&/p&&p&2、管控职务犯罪，控制不当竞争。&/p&&p&对进入医院诊疗区域的医药代表进行管控，协助解决药品流通领域经营不规范、竞争失序等问题。&/p&&p&3、杜绝职业医闹，保护人身安全。&/p&&p&打击频繁出现的职业医闹，提高事件的响应速度，从被动响应变为主动预防。&/p&&p&4、规范就诊流程，和谐医患关系。&/p&&p&重点防范黄牛、医托等干扰正常就诊秩序的特殊人群。&/p&&p&5、加强监管力度，维护医保基金。&/p&&p&实现就诊病人与医保信息库中身份证照的比对，杜绝冒用医保卡的现象。&/p&&p&6、易肇事肇祸严重精神障碍患者管控。&/p&&p&结合“雪亮工程”，确保严重精神障碍患者流入地、流出地发现管控到位。&/p&&p&&br&&/p&&p&（2）人脸识别在医疗行业的应用突破基于三点：&/p&&p&1、获取到目标对象的信息：&/p&&p&因为行政体系不同，医疗行业想获取到目标对象信息存在较大困难，需相关行政单位进行关键的协调工作。目标对象信息包含但不局限于：人脸照片、人像照片、人员基本信息、人员动态等。&/p&&p&2、人脸识别的算法进一步提升：&/p&&p&目前的人脸识别算法的精度已经达到了相当高的水准，误报、漏报均已控制在可接受范围；更近一步的算法，可以从非结构化的视频/图片中获取更多的价值信息，从更多地维度来实现不同的应用。&/p&&p&3、管理者思维和水平的提升：&/p&&p&人工智能、人脸识别是革命性颠覆性的技术，可以给医疗行业带来巨大的提升。如何将人脸识别真正应用到医疗行业的各方各面需要管理者与技术提供方一起拓展思维、共同努力。&/p&&p&&br&&/p&&p&（3）人脸识别在医疗行业的前景：&/p&&p&1、对接公安视频监控、医警联动平台：&/p&&p&系统满足公安现有标准要求，后续可与公安机关视频监控、医警联动等平台进行无缝对接，将报警信息及关联的视频、图片推送给辖区派出所，实现联动。&/p&&p&2、人脸身份查证：&/p&&p&输入目标人员照片，即可知道此人身份及其是否属于重点管控人员，是否曾经来过医院，及其出现时间、频次。可用于筛查可疑人员，找到其活动规律。&/p&&p&3、人员轨迹回放：&/p&&p&输入目标人员照片，即可查询此人是否来过医院，到过哪些地方。此功能可还原特定人员的行动轨迹，用于嫌疑人行为研判和事后取证。&/p&&p&4、对接门禁系统：&/p&&p&与门禁系统对接，预留刷脸开门、人脸考勤等高级功能，方便办公区、手术室、药品库、住院部等区域的出入管理。&/p&&p&5、对接刷卡系统：&/p&&p&与二代证、医保卡等刷卡系统对接，将采集的人脸照片与证件上存储的照片进行比对，验证刷卡人的真实身份。&/p&&p&&br&&/p&&p&3）FR+新零售：&/p&&p&（1）应用人脸识别的优势&/p&&p&1、为重点客户画像：&/p&&p&帮助卖家获得顾客和潜在顾客更精准的信息，构建用户画像。可以安装在超市、商场、门店等入口，统计每天进入门店的人数、大致年龄和性别等;另一种可以安装在货架上，分析客户的关注点和消费习惯等。通过大数据分析挖掘回头客，提升客户提袋率和VIP转化率；&/p&&p&2、为零售商降本增益：&/p&&p&以智能化系统来代替人工，以人脸识别系统连接支付端来代替收银员，能跟快实现零售店的导流和商品人流分析等。&/p&&p&3、减少突发事件的产生：&/p&&p&门店遇到商品失窃的突发事件，通过对所获数据的分析，也可以将不良客户拉入“黑名单”或是降低其信用水平。&/p&&p&4、完美连接线上线下：&/p&&p&识别系统获得的用户偏好还能反哺线上，将所得数据通过线上反馈给厂商，助力于厂商更全面地了解消费者需求，进而精准地研发产品，设计营销策略。这些都是完美实现新零售“打通线上线下”内在要求的极佳方式。&/p&&p&（2）人脸识别的安全隐患：&/p&&p&1、人脸特征容易被复制：&/p&&p&众所周知，破解密码的最常用手段是复制，通过窃取数字密码以及套取指纹来解密的案例己经不胜枚举。与记录在大脑中或其他介质上面的数字密码相比，暴露在外面的人脸更容易被复制。通过拍照完全可以获得一个人的脸部特征并进行复制，利用整容技术或者用照片识别等欺诈的方法可以骗过人脸支付系统。&/p&&p&2、个人信息泄露问题。&/p&&p&在科技发达的今天，人们似乎很轻易就可以通过无孔不入的渠道查到消费者的各种信息。而对于刷脸支付来讲，像人脸特征这种人体密码一旦交给别人保管，个人信息的安全系数将如何确保？获取用户的面部特征是否会涉及到个人隐私？基于面部扫描系统的支付在普遍应用之后会不会带来基于位置服务造成的个人行踪泄露？&/p&&p&&br&&/p&&p&4）FR+安防：&/p&&p&（1）智慧城市的基础&/p&&p& 1、视频分析：&/p&&p&基于视频中的人脸照片进行远距离、快速、无接触式的重点人员布控预警。让应用于车站、机场、地铁等重点场所和大型商场超市等人群密集的公共场所视频监控系统能够对视频图像进行采集、自动分析、抓取人脸实时比对，主动在监控场景中识别重点关注人员，实现重点人员的布控和识别。&/p&&p& 2、重要场所的布控：&/p&&p&对机场、车站、港口、地铁重点场所和大型商超等人群密集公共场所进行布控，以达到对一些重点人员的排查，抓捕逃犯等目的。&/p&&p&3、静态库或身份库的检索：&/p&&p&对常住人口、暂住人口的人脸图片进行预先建库，通过输入各种渠道采集的人脸图片，能够进行比对和按照相似度排序，进而获悉输入人员的身份或者其他关联信息，此类应用存在两种扩展形式，单一身份库自动批量比对并发现疑似的一个人员具有两个或以上身份信息的静态库查重，两个身份库之间自动交叉比对发现交集数据的静态库碰撞。&/p&&p&4、动态库或抓拍库的检索：&/p&&p&对持续采集的各摄像头点位的抓拍图片建库，通过输入一张指定人员的人脸图片，获得其在指定时间范围和指定摄像头点位出现的所有抓拍记录，方便快速浏览，当摄像头点位关联GIS系统，则可以进一步的按照时间顺序排列检索得到的抓拍记录，并绘制到GIS上，得到人员运动的轨迹。 &/p&&p&（2）反恐行动的助力&/p&&p&现在新疆、西藏等城市都将人脸识别作为基础设施建设领域的投资重点，由于人员复杂、居住人口相对混乱等因素，这些城市成为了恐怖袭击等违法犯罪行为的高发场所。而人脸识别技术采用人脸检测算法、人脸跟踪算法、人脸质量评分算法以及人脸识别算法。实现城市居住人员人脸的抓拍采集、建模存储，实时黑名单比对报警和人脸后检索等功能。能及时在危险发生之前制止。&/p&&p&（3）儿童安全的保镖&/p&&p&近年来儿童拐卖活动越来越猖獗，为了更好的保护儿童安全，有些幼儿园、小学在门口已经安装上了面部识别系统。系统采用人脸识别加IC/ID卡(非接触式智能卡) 双重认证：每一位幼儿在入学注册时进行相关登记：资料、面像、IC/ID卡号、接送者、接送者面像。&/p&&p&每次入园时刷卡进行报道，放学时刷卡并进行接送家长人脸认证，如果认证失败拍照后即报警通知管理员，如果认证成功即拍照放行。不论识别成功与否，系统都会记录下被识别者图像。每一次接送都有详细的时间、接送人员的照片可供查询。另外系统提供短信提示的扩展功能，家长可在手机上看到人脸识别认证时所拍的照片，从而监控到接送这个过程，从其中一个重要源头杜绝了儿童被拐的可能性。&/p&&p&（4）智慧酒店的管理&/p&&p&以前开房登记流程是：接待人员问询——身份证扫描确认——支付押金——选房层发房卡——打印纸质票据，这些流程非常繁杂，尤其是身份认证耗时最长，若遇到团队入住情况则更为复杂，身份证识别设备可能会因高频使用出现故障，而急于进房间休息的顾客却只能在前台等待手续完成，客户体验非常糟糕。&/p&&p&人脸识别技术就能很好的解决这一难题，帮助酒店实现系统化业务管理和一站式共享解决方案。智慧酒店的安防系统利用人脸识别技术，当顾客走到前台时系统已经自动根据顾客被摄像头捕捉到的影像调取顾客身份核对。整个验证核对过程简单、快速且实现了自动化，更大幅降低了人工识别造成的误差。而且，针对酒店VIP客人，系统可实时对比酒店大堂的摄像头影像和登记在酒店基础系统中的VIP面部数据，当VIP客人到达时，酒店可第一时间提供个性化周到服务，提高客户的满意度。&/p&&p&&br&&/p&&p&5）FR+公安&/p&&p&（1）寻人寻亲：&/p&&p&对老百姓或其他业务部门提供的照片，直接送入系统进行比对、检索、筛选，最后人工确认。&/p&&p&（2）派出所挡获违法人员：&/p&&p&对派出所挡获的人员，登记笔录，对于其中一些少数民族、聋哑人或保持沉默者等无法查证身份的人员，可拍摄照片送入各种照片库中比对，排查涉及大案要案人员，以免漏网；或查证其前科，累计处理。&/p&&p&（3）查证无名尸源：&/p&&p&需要查证无名尸源时，先拍摄正面照片，送入计算机，如果照片闭眼、破损或变形，可用人像合成系统或人工绘制一幅标准照，送入比对系统比对查证。&/p&&p&（4）目击者描述排查：&/p&&p&获得现场目击者对嫌疑人的形象描述后，可用人像合成系统进行排查。&/p&&p&（5）视频监控照片：&/p&&p&一般监控系统针对场景，得到的涉案嫌疑人的图像都有模糊、偏转、逆侧光等质量不佳问题，这时需要根据图像用人像合成系统或人工绘制一幅标准照，送入照片比对系统比对查证。&/p&&p&（6）公共场所集会：&/p&&p&在政府、球场等公共场所，时常会有人员滋事，此时公安民警不便直接带人处理，可以采用长焦摄像机拍摄特写镜头，如果效果不够好可以用人像合成系统修正，送入比对系统比对查证。&/p&&p&（7）一代/二代居民身份证识别：&/p&&p&根据犯罪人员的身份证照片信息，与系统照片库中的信息资料进行比对，提取出与证件上照片相似的人员信息，能充分利用现有的二代身份证照片资源，为公安部门的工作提供高效有利的帮助。&/p&&p&（8）其他应用：&/p&&p&常住人口的比对查询、暂住人口的比对查询、重点人口的比对查询、CCIC在逃人员的比对查询等。&/p&&p&6）FR+商业场景：&/p&&p&（1）访客登记：访客到访公司，于平板电脑进行访客信息登记，由摄像头自动抓取人脸，通过系统打印出 访客贴纸；&/p&&p&（2）识别迎宾：公司员工，贵宾进入公司入口，摄像头能识别到访人员，实现门禁功能管理；&/p&&p&（3）人脸识别考勤：通过入口处的前台平板电脑进行人脸识别考勤，也可通过手机端进行人脸识别考；&/p&&p&（4）智能生活：较多的园区、楼宇需要人脸门禁系统，人员进出快速通行，便于管理住户、访客的进出记 录；&/p&&p&（5）智慧教育：为严防替考事件的发生，确保考试安全，人脸识别可加强考试入场环节的考生身份认证， 并有效实现智能视频监考、作弊防控等；&/p&&p&（6）智慧商场：利用人脸识别技术追踪并分析商场内的人流属性，人群分布等。&/p&&p&应用模式典型具体应用特点说明应用领域&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-4fd2ad1ad9aa8_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&530& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-4fd2ad1ad9aa8_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-df247fcd4f54213afbeb1c9ba4601c76_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&307& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-df247fcd4f54213afbeb1c9ba4601c76_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&2、FR的部分应用&/b&&/p&&p&1）人脸检测跟踪&/p&&p&1、应用：&/p&&p&商场客流跟踪分析，地铁、火车站、会场、机场等场所的可疑人员的跟踪检测，体育赛事的现场监控等。&/p&&p&2、难点：&/p&&p&多人脸跟踪、远场识别人脸、背景复杂、低质量图片人脸识别（算法预处理），还有侧脸（3D重建人物全面），遮挡，模糊，表情变化、强弱光（多特征融合增强抗干扰力）等各种实际环 境。&/p&&p&3、建议：远场识别（可依据距离识别）、背景复杂（可虚化无关场景，凸显主角）。&/p&&p&2）人脸关键点定位&/p&&p&1、应用：&/p&&p&可用于图片的合成、动态图片的分析（直播行业鉴黄、鉴暴），通过关键点分析人脸表情情绪。&/p&&p&2、难点：大角度侧脸，表情变化、遮挡、模糊、明暗等，动静态关键点捕捉。&/p&&p&3、建议：对模糊部位可进行平滑处理，根据眼睛、嘴的特点建立不同的区域块等。&/p&&p&3）人脸身份认证&/p&&p&1、应用：&/p&&p&关键性应用（金融身份认证、海关检查、火车站和机场等进站），非关键性应用（智慧小区居民进出、办公大楼进出、公司单位上班打卡等）&/p&&p&2、难点：&/p&&p&年轻时的证件照和本人识别匹配、戴眼镜和未戴眼镜、侧脸和正脸、表情、背景干扰、整容后、双胞胎及长相类似等。&/p&&p&3、建议：&/p&&p&可基于三维人像分析避免认证时的假冒，动作分析等。（旷视的难以区分蜡像、海报和真人）&/p&&p&4）人脸属性（性别、年龄、种族、表情、饰品、胡须、面部动作状态&/p&&p&（1）人脸表情识别（Face expression recognition 简称FER）&/p&&p&1、普遍认为人类主要有六种基本情感：&/p&&p&愤怒（anger）、高兴（happiness）、悲伤（sadness）、惊讶（surprise）、厌恶（disgust）、恐惧（fear）。而大多数表情识别是基于这六种情感及其拓展情绪实现的&/p&&p&2、主要困难点是：&/p&&p&a）表情的精细化程度划分：每种情绪最微弱的表现是否需要被分类。分类的界限需要产品给出评估规则。&/p&&p&b）表情类别的多样化：是否还需要补充其他类别的情绪，六种情绪在一些场景下远不能变现人类的真实 情绪。因此除了基本表情识别外，还有精细表情识别、混合表情识别、非基本表情识别等细致领域的研究。&/p&&p&c）缺少鲁棒性&/p&&p&（2）人脸性别识别&/p&&p&性别分类是一个典型的二类问题，人脸性别分类问题需要解决的两个关键问题是人脸特征提取和分类器的选择。人脸性别识别其实仅能识别到人脸外貌更偏向于女性还是男性，很难对女生男相、男生女相进行正确判断。&/p&&p&（3）人脸年龄识别&/p&&p&1、难点：&/p&&p&单人的不同年龄段识别和多人的不同年龄段识别，人脸年龄识别常和人脸识别进行组合识别，能更正确的判断在一定年限内“是否是一个人”的问题；除了以上内容，还有是否戴眼镜、头发长度、肤色等。&/p&&p&2、建议：&/p&&p&识别年龄无变化的人脸用分类即可，而对年龄变化的人脸识别方法是通过年龄模拟，将测试图像和查询库中的图像变换到某一共同的年年龄，从而去除年龄不同的影响，使识别在年龄相同的人脸图像进行。&/p&&p&（4）人脸属性的应用：&/p&&p&根据物理属性（性别、年龄、种族、眼镜颜值等）可用于广告定向投放、个性化智能推荐、顾客分析、婚恋交友等；化学属性（面部动作、情绪等）可用于即时视频社交、图片合成、图片美化等。&/p&&p&（5）识别建议：人脸属性分析时，可利用K-近邻算法匹配云端库里的类似照片后再对相似属性进行分析。&/p&&p&5）人脸聚类&/p&&p&（1）应用：个性化相册管理、照片分享社交、婚恋交友相似脸型匹配推荐兴趣社交等。&/p&&p&（2）难点：角度、光线、发型、相似脸型等干扰分类。&/p&&p&（3）建议：可基于一张正脸照片，将其他照片进行依次比对分析后再分类等（智能相册、婚恋社交）。&/p&&p&6）真人检测&/p&&p&（1）应用：银行开户验证、车站、机场、公司打卡等。&/p&&p&（2）难点：2D和3D的识别检测、真人与蜡像、硅胶假冒人脸识别、照片和真人识别检测验证等。&/p&&p&（3）建议：可基于三维人像分析避免认证时的假冒等，动态识别验证以区分假象（旷视的难以区分蜡像、海报和真人）。&/p&&p&7）人像美颜/美妆&/p&&p&（1）应用：兴趣社交、婚恋交友、图像合成、个性化用品推荐和广告投放等。&/p&&p&（2）难点：美颜与一般滤镜效果的区别、美颜后的自然效果等。&/p&&p&（3）建议：基于数据集的算法更新迭代。&/p&&p&8）人体关键点（CPM、DeeperCut）&/p&&p&（1）应用：关键动作抓拍、人体姿态估计、舞蹈难度评定。&/p&&p&（2）难点：多目标关键点定位、关键点遮挡、光线强弱等。&/p&&p&（3）建议：关键点遮挡（分块处理、三维构建找寻关键点）&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&3、FR的商业化&/b&&/p&&p&1）从时间上看商业化的不同阶段&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-9ae296c50e0f_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&224& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-9ae296c50e0f_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&2)从业务场景上看&/p&&p&（1）场景关键点&/p&&p&1、盘子够大，支撑公司发展&/p&&p&2、数据回流，为公司所用&/p&&p&3、高频使用，需求占比高&/p&&p&4、可在行业中复制&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-be8f4c6497138dee36ce45f4229fbd2c_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&617& data-rawheight=&214& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&617& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-be8f4c6497138dee36ce45f4229fbd2c_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&3）垂直行业人脸解决方案（地产行业为例）&/p&&p&（1）地产行业分布&/p&&p&1、商业地产：办公楼宇+园区厂区+商业零售+酒店&/p&&p&2、住宅地产：生活小区+公寓&/p&&p&（2）地产行业的市场规模&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-12c3d9ccc4c379c289d0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&401& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic2.zhimg.com/50/v2-12c3d9ccc4c379c289d0_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-cd06eda14faa2b2b306922_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&535& data-rawheight=&401& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&535& data-original=&https://pic3.zhimg.com/50/v2-cd06eda14faa2b2b306922_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&（3）演变方向及客户痛点&/p&&p&1、视频监控：&/p&&p&传统视频监控厂家正在进行智能化转型，从原先的“监控”视频，到现在的“读懂”视频当中的人、 车、物、事；&/p&&p&2、门禁控制：&/p&&p&传统门禁控制领域价值链低，所有厂家正在寻求新的方式来转型，绝大部分都在生物识别方式上进行 摸索；&/p&&p&人脸识别面板机、闸机及其它通行道闸雨后春笋般出现；&/p&&p&3、楼宇对讲：&/p&&p&普通楼宇对讲功能已无法满足使用要求，结合人脸识别功能的门禁系统需求越来越多；&/p&&p&4、防盗告警：&/p&&p&通过智能化手段，达到降本增效目的，已成为防盗告警、巡更检查等功能的重点迭代方向；&/p&&p&5、可视化系统：&/p&&p&降低非专业人士的使用难度，使得多方数据为“我”所用，为多种决策提供依据；&/p&&p&信息孤岛问题亟待解决，万物互联已是所有厂家达成的共识。&/p&&p&6、信息孤岛问题（痛点）：&/p&&p&(1) 智能化系统种类繁多，系统之间无法实现无缝连接，综合管理难度大，效率低；&/p&&p&(2)]智能化子系统数据采集离散，标准不一，数据价值大打折扣，无法为管理提供决策依据和帮助；&/p&&p&(3) 各子系统依靠人工管理，人员配备要求高、劳动强度大，人工成本居高不小；&/p&&p&(4) 绝大多数B端客户不懂具体业务或细节，需要具象化、可视化系统呈现。&/p&&p&（4）建设步骤及架构&/p&&p&1、步骤：&/p&&p&第一步：人员通信管理&/p&&p&基于人员通行管理的平台系统（功能性产品+后台系统管理）&/p&&p&员工、VIP、访客、陌生人、黑名单等人员权限管理；&/p&&p&第二步：传感网络融合&/p&&p&CCTV、车辆等；&/p&&p&基于“人员”、“车”、“监控”的三位一体智慧建筑场景应用；&/p&&p&其他子系统模块链接，形成整体传感网络，智能物联；&/p&&p&第三步：商业地产+新零售&/p&&p&人员、车辆、CCTV三功能在工作+消费场景融合；&/p&&p&构建以人为核心的商业综合体运营方案&/p&&p&2、整体IoT架构&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-f01df562cfb8ee44a18eacd2_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&674& data-rawheight=&430& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&674& data-original=&https://pic4.zhimg.com/50/v2-f01df562cfb8ee44a18eacd2_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/50/v2-3e1cbade6fcc2_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&403& data-rawheight=&200& class=&content_image& width=&403&&&/figure&&p&&br&&/p&&p& （5）影响因素与优化方案&/p&&p&1、决定监控系统性能的几个主要因素：&/p&&p&1）模板库的人数：不宜大，包含关键人物即可；&/p&&p&2）经过摄像头的人数：同时出现在摄像头的人数决定了单位时间里的比对次数；&/p&&p&3）报警反馈时间：实时性越强，对系统性能要求越高；&/p&&p&4）摄像头采集帧数：帧数越高，人员经过摄像头前采集的次数越多，比对的次数也越多。&/p&&p&2、实战中的优化方案：&/p&&p&1）使用更先进的高清摄像头（3-5百万）；&/p&&p&2）室内均匀光线，或室外白天，无侧光和折射光；&/p&&p&3）人群面向同样的方向，朝向相机的方向运动；&/p&&p&4）恰当的监控点，如走廊、巷子或安检门/闸机口等（不要一群人同时出现）；&/p&&p&5）相机与人脸的角度小于20度。&/p&&p&&br&&/p&&p&4）顶尖公司的应用举例&/p&&p&（1）Google：2011年07月 谷歌收购人脸识别软件公司PittPatt&/p&&p&（2）Facebook：2012年6月 Facebook收购以色列脸部识别公司&a href=&//link.zhihu.com/?target=http%3A//Face.com& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&Face.com&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&&/p&&p&（3） 微软：2012年6月 微软亚洲研究院发布人脸检测算法，面部识别系统&/p&&p&（4）网易：2012年5月，网易人脸识别系统全国公测，用于邮箱登陆&/p&&p&（5）百度：2012年12月 百度推出人脸识别，基于图像的全网人脸搜索&/p&&p&（6）阿里：2015年11月，在推出支付宝刷脸认证付款&/p&&p&（7）腾讯：2012年下半年，成立优图项目组&/p&&p&五、人脸识别（FR）的产品落地&/p&&p&&b&1、FR技术产品的优势&/b&&/p&&p&1）非接触:&/p&&p&人脸图像的采集不同于指纹、掌纹需要接触指掌纹专用采集设备，指掌纹的采集除了对设备有一定的磨损外，也不卫生，容易引起被采集者的反感，而人脸图像采集的设备是摄像头，无须接触。&/p&&p&　　2）非侵扰:&/p&&p&人脸照片的采集可使用摄像头自动拍照，无须工作人员干预，也无须被采集者配合，只需以正常状态经过摄像头前即可。&/p&&p&　　3）友好:&/p&&p&人脸是一个人出生之后暴露在外的生物特征，因此它的隐私性并不像指掌纹、虹膜那样强，因此人脸的采集并不像指掌纹采集那样难以让人接受。&/p&&p&　　4）直观:&/p&&p&我们判断一个人是谁，通过看这个人的脸就是最直观的方式，不像指掌纹、虹膜等需要相关领域专家才可以判别。&/p&&p&　　5）快速:&/p&&p&从摄像头监控区域进行人脸的采集是非常快速的，因为它的非干预性和非接触性，让人脸采集的时间大大缩短。&/p&&p&　　6）简便:&/p&&p&人脸采集前端设备——摄像头随处可见，它不是专用设备，因此简单易操作。&/p&&p&　　7）可扩展性好:&/p&&p&它的采集端完全可以采用现有视频监控系统的摄像设备，后端应用的扩展性决定了人脸识别可以应用在出入控制、黑名单监控、人脸照片搜索等多领域。&/p&&p&&b&2、FR三大识别场景&/b&&/p&&p&1）人脸确认（1:1）：&/p&&p&（1）简介：&/p&&p&将某人面像与指定人员面像进行一对一的比对，根据其相似程度来判断二者是否是同一人，相似 程度一般以能否超过某一量化阀值为依据。简单的说就是A/B两张照片比对，产生的计算数值是否达到要求。&/p&&p&（2）产品应用：&/p&&p&快速的人脸识别比对，移动支付认证、安全性身份核对、作为身份确认的一种新方式，比如考生身份确认、公司考勤确认、各种证件照和本人确认。&/p&&p&（3）实际问题：&/p&&p&产品在系统设计的逻辑上，需要先考虑调取已储存对象信息的先验条件。通过界面/语音的提示，使得待认证者预先知道自己正处于被核对的过程中，且已预先了解拟核对对象的身份。&/p&&p&（4）比对来源的三种主要方式：&/p&&p&1. 用户自传照片，比如支付宝的人脸比对，用户自传的照片最大的问题是照片质量的合格率太低，拍照的光线、角度等因素会导致采集源的质量下降，不利于后期的大批量人脸特征码管理。&/p&&p&2. 使用身份证读卡器，读取身份证上的照片，遗憾的是这张照片2K的大小，不过也是目前用最多的源照片提取方式，比较适合签到场合。&/p&&p&3. 使用公安部旗下NCIIC的人脸比对接口（注意，不是网纹照片接口，这个接口已经不对外），使用的是直接的人脸比对接口。&/p&&p&2）人脸辨认（1:N）：&/p&&p&（1）简介：&/p&&p&将某人面像与数据库中的多人的人脸进行比对，并根据比对结果来鉴定此人身份，或找到其中最相似的人脸，并按相似程度的大小输出检索结果。&/p&&p&（2）产品应用：&/p&&p&人脸开门、人脸检索，排查犯罪嫌疑人、失踪人口的全库搜寻、一人多证的重复排查等。&/p&&p&（3）实际问题：&/p&&p&1、走失儿童的项目中去： 这一类系统的部署需要两个条件：A. BCD基本库（比如1000万人） B.强大的算法硬件&/p&&p&2、零售店中的刷脸支付长江，需要用户预先输入全手机号，确定用户身份再进行人脸识别，将原本为1:N的问题转化为了1:1的问题。&/p&&p&（4）产品难点：&/p&&p&1、1:N中的N能够支持多大&/p&&p&① 场景多样化&/p&&p&从一个班级百号人刷脸签到，到一个公司千号人的刷脸打卡，再到一个学校的几万人，一个四线城市几十 万人，一个一线城市的几千万人，难度是呈指数上升的。&/p&&p&② 公司实际情况&/p&&p&目前各家公司的成熟人脸识别应用能够支持几万到几百万人不等的应用场景，而且还有一个错误率的概念。比如，公司宣称千万分之一的错误率的情况下（1/），人脸通过率其实只有93%，这是因为很难做到一定不发生错误，而且每个人都能识别通过。（假如一家公司说自己能做到亿分之一的错误率，通过率能做到98%以上，多半是虚假宣