Facewin的人脸识别算法是基于caffe框架的深度学习算法，它研发的人脸特征点检测技术，可以为用户脸部标示出700多个特征点，捕捉到了足够多特征点，能够精确识别人脸。在人脸识别的基础上，facewin有一个创新就是“变脸”，它是一种图像融合算法，它会对初始人像和目标人像的五官进行互换。互换过程中，系统给出一个融合参数，让输出人脸细节做到自然。如果算法不好，最会出现初始人像和目标人像融合之后存在“ps痕迹”。

（与男神合影）

　　最后，facewin跟其他人脸识别算法有独特之处的地方在于它有基础的可训练的数据，它把医美应用用户自拍上传的数百万张图片进行识别校准，提升了对中国女性用户的脸部特征点的检测正确率，据说，目前上传任何一张正面自拍照，对用户五官特征点的捕捉准确率超过97%。随着用户数据的积累，算法准确性会提升，让用户看到各个角度的视觉变化，微笑整形产生的细微变化都可以看到。对于医生来说，通过“变脸”技术还可提供可视化的方案，能达成更好的客户满意度。这样的应用比较能够从用户需求出发进行场景的创造，是推动人工智能发展的一个案例。

　　三、人工智能时代的获客模式

　　获客成本对于所有创业者来说，都是生死的事情。对于很多的垂直创业公司来讲，atv，虽然客单价很高，但频次低，比如医美、网贷、教育培训行业，获客成本动辄好几千元，竞争对手越来越多，流量越来越少，获客成本居高不下，这个对于目前的互联网金融、教育、医疗等热门行业来说，都是企业发展最头疼的事情之一。

　　如果仅仅通过资本去购买流量，那么互联网金融、在线教育以及在线医疗就成为了流量买卖的生意，谁的钱多，谁的流量大，谁就胜出。那么，创业就变成了资本游戏。但最后发现，真正从竞争中胜出，往往不是拿钱最多的，而是通过创造性方式做产品、做运营的公司。而现在，通过人工智能技术，如能进行场景创新，也是有机会形成一个低成本获客的方法。这方法一定是通过产品和运营的结合，而不是粗暴的流量买卖（土豪例外）。

　　比如上文提到的Facewin通过把人脸识别技术跟“变脸”融合，还加上明星的娱乐元素，为自己带来低成本的流量。用户可以模拟整形后的样子，对于真心想改变自己形象的用户来说，是个刚需，会不断地尝试各种变脸元素，比如某某明星的眼睛、鼻子或者嘴唇等。另外，还可以通过一些基于人工智能的小游戏，比如通过变脸技术，把自己的五官融合跟明星形成结婚照，让年轻的用户有跟明星在一起的代入感，深受女性用户的喜欢。

　　它融合了娱乐性、实用性，不仅有趣，还有用。发挥一下想象力，有一天，人脸识别作为放贷标准，是不是可以做到用户的征信跟人脸识别等人工智能技术结合？通过大数据分析出诈骗用户的特征，减少欺诈？只要人脸识别之后就可秒贷? 当然，从目前的技术和数据来看，单纯人脸识别还很难放贷，但当通过人脸识别、语音、虹膜识别等人工智能技术和基于这些数据背后提炼的特征，不用填写任何资料，是否就可放贷？今天看来是匪夷所思，或者完全白痴的想法，或许几年之后不再是幻想。有一天，征信不再是央行征信，不再是基于信用卡的征信，不再是基于社交关系，不再是基于消费记录等征信，而仅仅是通过人脸、语音等生物特征的征信。

　　最后，哪些公司敢于破釜沉舟，敢于发挥场景创新的想象力，充分利用人工智能的技术，跟现有业务进行结合，场景越大众越好，越普通越好，越有想象力越好。一开始可能是娱乐，但随着数据的积累和算法以及算力的提升，逐步产生越来越没有想象的数据特征。比如说，是不是基于完全的生物特征就能对一个人做出判断？而不是基于人的行为特征？这些都是天方夜谭的东西，或许有一天就是平常事物。