科技特讯11月18日讯：1、云从科技

　　背靠“计算机视觉之父”，中科院实验室创业团队创立云从科技

　　云从科技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；

　　截止2016年11月，成立一年半，研发团队扩展为200余名，为全国最大的人脸识别研发团队；

　　并且在金融、安防、教育等领域分别开始了商业化探索，IBIS平台让其成为银行业第一大供应商，动态人脸识别系统在广东的应用成为标杆，被全国推广；

　　中国科学院院长从团队在中科院时每年视察一次，十分重视，并在会晤外国领导人与代表团时只带了云从科技与科大讯飞两家企业代表中国智造。

　　首个刷脸支付原型系统。

　　首个商用人脸识别远程开户系统。

　　在中科院内部所有计算机视觉团队中脱颖而出，独家负责战略先导科技A类专项。

　　唯一一家参与人脸识别国标、部标、行标制定的研发企业。

　　唯一一家让四大行之一在全国范围用上人脸识别的企业。

　　根据2B行业的实际需求打造了全产业链模式、快速部署平台。

　　在POC测试中大幅领先来自日本、德国的人脸识别大厂。

　　API服务 技术平台 人才招聘

　　2、Emotient

　　Emotient 获得600 万美元B 轮投资（2014/03/10）

　　Emotient 起源于加利福尼亚大学的 “机器感知实验室”(Machine Perception Lab)，他们最终的目的是打造一套 “无所不在” 的人类情感分析系统。

　　分析表情并不需要特别的硬件设备，至少 48 像素的、从耳朵到耳朵的全脸图像就能满足。

　　Emotient 同时还提供 API 接口，能够将其技术轻松地与任何硬件或者软件进行整合。目前，Emotient 已经将其服务与 Google Glass 搭配，开始进行私密的测试。

　　Emotient 也将同时作为英特尔RealSense 技术SDK 的一部分，来迅速的与世界上的开发者进行对接。

　　Emotient 已经将其表情识别服务部署到了零售行业，通过对顾客感受的实时分析，帮助零售业主提升销量。

　　Emotient利用人工智能扫描人脸，然后可在数秒钟内解读出他们的面部表情所代表的意义，这种技术过去主要是帮助广告商和销售人员判断消费者对广告或产品的反应。

　　Emotient创始人、首席科学家玛丽安·巴利特（Marian Bartlett）解释了其工作原理。她说：“首先需要抓取面部照片，然后对其进行扫描。一旦发现这些面部照片后，它就会利用识别技术识别出面部表情。”

　　3、Affectiva

　　成立于 2009年 的 Affectiva 是一个基于云端的面部情绪识别解析服务公司，通过面部动作编码（Facial Coding）——捕捉识别对象的面部动作如皱眉、挑眉、傻笑、微笑等等判断人们的情绪。目前还主要用于市场营销，但 Affectiva 下月会面向第三方开发者推出其 SDK 开发工具。

　　埃及科学家Ranael Kaliouby了。她现居波士顿，2009 年成立公司Affectiva，许多员工都来自于M.I.T.

　　Affectiva坐落于马萨诸塞州沃尔瑟姆市，在双行道沿街商业区后的办公园区，是波士顿模仿硅谷而建立的走廊地带的一部分。

　　装有Affdex的iPad，被简化成一个能追踪四种情绪的“分类器”：开心，疑惑，惊讶和厌烦。用这个软件在脸上扫描一下就能辨别出情绪;如果同时有多张脸，它就会将其分开，一个一个来。然后，识别脸上的一些主要部位——嘴巴，鼻子，眼睛和眉毛——将像素点分别归位到每个部位，再用简单的几何模型渲染特征。

　　ffedex一直被当做一种可靠的情绪推测工具——能够进入潜意识领域的工具。

　　Affdex已经做了8万次皱眉试验。她站在台上公布结果时说：“我们的正确率能达到90%”。

　　她的公司已经分析了200多万个视频，受试者来自全球80多个国家，在Affectiva初创的时候，她就已经用了几百个表情训练她的软件。

　　Affectiva有赖于Paul Ekman的研究成果。他是一个心理学研究者，他是在六十岁开始研究并建立了权威的理论体系：人类至少有六种普遍的表情，这些表情不论性别，年龄，或是文化背景，都会在每个人的脸上一模一样地呈现出来。Ekman致力于解密这些情绪，他把它们分解成46个独立动作，atv，称其为“动作单元”的结合。把它们分为可变形和不可变形的点，将这些不可变形的点作为锚点，能够帮助我们判断其他点移动的距离。