自从苹果手机把面部解锁技术推向市场之后，面部识别不但成了各大手机厂商的标配。

在其他领域，比如说安防、刑侦、医疗等等，也应用得越来越多了。

而一项新技术想要落地，最关键的是要找到好的应用场景，然后在实际的应用中，不断地发现问题，解决问题，推动这项技术的发展。

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早在上个世纪六七十年代的时候，计算机科学家们就已经开始尝试研究一种数字化的识别模式，能让机器从一张不是大头贴的照片里，精确地找出人脸来。

但仅仅是这样的简单要求，那时候的技术都很难办到。

也就是说，我们现在的普通数码相机、手机里最常见的人脸识别功能，曾经是让计算机科学家们梦寐以求的高级功能。

直到三个因素的出现，才让如今的面部识别技术成为了可能，前两个要素，一个是GPU，另一个是人工神经网络技术。

所谓的GPU，指的就是个人电脑上的图形处理单元，也就是显卡上最核心的部件。

是GPU的出现，使得面部识别技术有了硬件基础。

说起来，这还要感谢那些热爱玩游戏的人们，是这些人对于高画质游戏的不懈追求，推动着图形处理硬件的研究不断深入、运算速度越来越快、市场越来越大，最终支撑起了如今面部识别技术的发展需求。

而另一个重要因素，就是人工神经网络技术的出现，这是面部识别技术的软件基础。

但仅仅是这一软一硬两个要素，还不足以让面部识别技术发展得这么快，因为如果没有海量的图片素材来让机器进行学习和训练，也是不够的。

幸好，在过去十年里，随着智能手机的普及，让拍照变得异常简单，甚至自拍（Selfie）这个词，还是牛津词典选出的2013年度词汇。

人脸的图象素材，如今在各大社交媒体上就像火山喷发一样，数量简直取之不尽，因此，面部识别技术的训练素材问题也解决了。

在软件、硬件和海量的训练素材库这三个要素都完备之后，才有了如今面部识别技术突飞猛进的发展。

把面部识别技术用在刑侦、安防这些领域上，比如用来匹配犯罪嫌疑人的画像，相信我不用多说你也早就知道了。

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面部识别技术的本质，其实就是图象识别，所以它不仅仅能应用在人脸上，还能用在奶牛身上，通过监控奶牛的行为，让奶牛多产奶，那这是怎么做到的呢?

在这里给大家举一个案例，一家叫Cainthus（中文翻译：凯恩图斯）的爱尔兰创业公司，就是专门做这个生意的。

一般优良的奶牛，一天可以吃一百磅的草料，产出9加仑的牛奶，但是奶牛的产奶量并不是恒定的，而是受到很多因素影响的。

比如奶牛生病了，或者是受到其他的奶牛欺负了，那么产奶量就会急剧下降，总体来说，畜牧业的产量其实是不稳定的。

但现代商业社会是需要确定性的，不能说今天多产一点奶，明天就没有了，这个不行。

尤其是现在的饲养场，都是大规模养殖，不是那种小型的作坊，只有几十头奶牛的规模，大型养殖场有成百上千头的奶牛，牧场主是不可能每一头奶牛，都如数家珍，了如指掌的。

因此需要借助科技手段来提高产奶的效率，凯恩图斯公司的方式，是在饲养场里安装大量摄像头，追踪识别每一头奶牛。

并且通过面部识别技术，来分析它们的行为轨。

比如奶牛一天的每时每刻都在干什么，怎么吃喝拉撒，怎么跟其他奶牛互动。

这样不但能辨识出欺负其他奶牛的“害群之牛”，及时把它们挑出来隔离开，也能及早发现生病或者受伤的奶牛，尽早处理，保证产奶的效率。

如今凯恩图斯公司已经在爱尔兰、加拿大、意大利这些国家的农场里应用了面部识别技术，反响很好。美国第一大私有资本公司嘉吉集团还投资了凯恩图斯。

而目前农业可能是世界上数字化程度最低的产业了，如果能应用面部识别技术来提高农业种植的生产率，让更少的土地生产出更多的粮食，肯定是一件大好事。

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凯恩图斯这样的公司正在做的事情，其实是通过具体的应用场景，对面部识别技术进行大幅度的迭代。

最终，对奶牛的管理系统，会作用于人类社会，而这样做的后果是，可能会给我们带来一个没有隐私的社会。

首先我们得承认，对面部识别技术的广泛应用，当然会产生很多积极的作用。

比如说，通过面部识别技术来监控运动员的训练，制定更好的训练方案，提高成绩。

或者在一个人还没有意识到，自己已经患有某种疾病的时候，面部识别技术就可以告诉这人，需要去医院做详细检查了。

这对我们来说，肯定是好事。

但是，但如果把这项技术应用到了错误的方向上，可能就会带来非常严重的后果。

比如说，雇主可能会通过办公室里的摄像头，监视员工的一举一动，把你工作之外的表现也记录在案，让你24小时处于企业的监控之中。

甚至提早得知员工可能患上了某种严重疾病，找借口跟这个员工解除劳动合同。

面部识别技术能在畜牧业里里发挥巨大的作用，也因为奶牛是一种非常理想的数据采集对象。

毕竟奶牛不像人类，会穿衣戴帽，进行伪装，而且也不介意24小时被监视，能够产生大量的数据，

建立分析模型，但是你想，如果直接对人进行全天候监视和分析，这显然是突破了道德和法律底限的。

在未来，面部识别技术的应用不只是辨识人脸那么简单，还会迭代出gait analysis，也就是步态分析技术。

通过走路的姿态来识别一个人，哪怕一个人就是刻意放慢步速，或者假装自己是跛脚，但是他走路的时候，身体细微的动作模式，都是固定的，这个几乎是无法伪装的。

一旦这项技术成熟，像现在这样戴个墨镜、口罩就能逃避被机器识别的情况，将会成为历史。

以后，就算是一个人戴着面具，依然可以通过体态动作被机器识别出来。

而且随着公共场所摄像头的数量不断增加，整个社会的图像死角会越来越少，就算你能避开摄像头，未来的无人驾驶汽车上也会布满移动的摄像头。

它们在在扫描周围环境的时候，也会采集到过路行人的数据。

到那时，也许我们真的会生活在一个完全没有隐私，彻底透明的社会里，想想看，是不是很可怕？（来源：一个va ）
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