本文摘要：金融服务业的安全性防止关系到社会平稳和人民财产安全性，仍然以来都是安全性防止行业发展的重点。随着银行网点的激增和社会治安形势的日益简单，针对银行机构的刑事、治安案件显著下降；内部作案、内外牵头作案也有下降，安全性防止系统建设逐步向外部防止方向发展。以银行为事例，作为一个国家货币流通的主要场所，业务中牵涉到大量现金、有价证券及贵重物品，因而银行的安全性仍然以来都是国家安全性防止的重点。

金融服务业的安全性防止关系到社会平稳和人民财产安全性，仍然以来都是安全性防止行业发展的重点。随着银行网点的激增和社会治安形势的日益简单，针对银行机构的刑事、治安案件显著下降；内部作案、内外牵头作案也有下降，安全性防止系统建设逐步向外部防止方向发展。以银行为事例，作为一个国家货币流通的主要场所，业务中牵涉到大量现金、有价证券及贵重物品，因而银行的安全性仍然以来都是国家安全性防止的重点。近年来，整个金融市场发展快速增长，营业网点、ATM机、银行资金流动也更为频密，银行安防系统所面对的挑战更加大。

智能化的人脸识别技术的变革，赋能金融安防，创建具备“大安全性”格局的立体化防控沦为发展趋势。智能化为金融安防赋能多达，人脸识别精度在最近的一年提升了75．6％。

技术的变革有力推展了安防产业的发展，而在安防行业应用于中，还包括银行、保险、证券交易等部门在内的金融业占到了相当大比例。人脸识别精度的提升，意味著在特定场景下用户将取得更佳的体验，以及单位工作时间内效率较低大幅度提高，比如在银行场景下的顾客不会取得更佳的体验，公共安防领域的一线警务人员的违宪工作量将不会大幅度减少。根据NIST今年公布的成绩，目前全球最差人脸识别技术水平为千万分之一误报下的辨识准确率相似99％，这意味著有限场景下，在千万分位误报，人类早已将机器的人脸识别能力推上了无限大。NIST在2017年6月也公布过全球竞赛成绩，彼时人脸识别技术的最差水平为千万分之一误报下辨识准确率95．5％。

时隔一年，人脸识别技术的准确率提高了75．6％，去年这一指标的最差水平在2018年排在了第九位。全球人脸识别性能的高速快速增长，还反映在机器的人脸识别规模上。

2017年全球人脸识别最低水平可辨识规模在20亿人，比2016年可辨识千万规模提升了两百倍，比2015年早已提升了数万倍。而在2015年，特定场景下，机器辨识人脸的水平早已月多达人类，刷脸缴纳等场景被关卡。从本次公布的榜单上看，全球前五名在万分位误报率的指标下，早已很难区分算法性能，作为比赛的发起者，NIST也在大幅提升“试卷”的可玩性。

对一个算法模型来说，将误报率从万分位提高到百万分位，漏报亲率（即应当报警却没报警）不会减少，相等于提升了“试卷”可玩性。本次发布的成绩表明，在百万分之一误报下，当前全球最差水平辨识准确率超过99．3％，冠军获得者依图科技是唯一将漏报亲率做1％以下的参赛者，并且与第二名中国科学院深圳先进设备技术研究院比起，完全相同漏报亲率下的误报也增加十倍，完全相同误报下性能提高相似了一半。误报率（FalseNegative）是指本来是胜样例（两张有所不同人的人脸），但分类出了正样事例（算法指出是同一个人），通俗地谈可以称作“报警错误”。

“报警错误”的次数／总次数，得出结论的数据即为误报率。在误报率完全相同的情况下，辨识准确率越高，则回应技术的性能就越好。

根据讲解，NIST举行的人脸识别算法测试，数据集全部来自美国国土安全局的现实业务场景，例如美国出入境、刑侦过程中的大量照片等，测试结果代表着技术在空战场景中的展现出。获益于人脸识别性能的提高，安防后末端处置系统平台可以同时处置的前端产品数量也大幅度减少。这反过来大大推展了前端高清收集和观测设备的产品升级、整体市场需求的不断扩大，以及存储设备的快速增长。

国内传统安防公司海康威视和大华获益于此，倒数几年整体营收中的一半都由硬件摄像头产品营收所贡献。值得一提的是，FRVT2018竞赛成绩中，中国算法团队占有了半壁江山，除了冠军再次被中国公司依图科技勇夺以外，第二名被中国科学院深圳先进设备技术研究院夺下，商汤科技的牵头创始人汤晓鸥教授正是该院副院长；勇夺第五名的是另外一家人脸识别独角兽旷视科技。在如此强大的中国算法力量护持下，中国智能安防市场的快速增长尤其是硬件市场的快速增长还将持续。

而预示着人工智能性能的提高，更加多极低误报率下对通过率有拒绝的场景也将被首度关卡，比如缴纳、强劲形同虚设等领域将步入人工智能技术和大数据应用于驱动下的新一轮业务创意和市场快速增长。以人脸识别技术为代表的人工智能技术早已开始在全球公共安全领域广泛应用。

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