主页（http://www.cnwulian.net）：上海交通大学马利庄教授：可视媒体大数据的智能处理技术与应用
根据海量人脸智能服务平台，我们还孵化出相关的智能人脸分析技术的应用。比如根据人脸识别派生出了人脸推荐、相册圈人、一键美化、人像风格化等人脸识别技术的应用，以及水印相机、创意相机、天天P图等移动平台的应用。在天天P图等多项腾讯的业务中，用户的数量超过了2000万，其媒体传播效应带来了巨大的商业价值，这点也是非常可喜的。
这个框图也体现了产学研究的过程，我们在人脸识别的这个过程当中也取得了很好的成绩——在公测数据集1、2、3上面检测率都超过了91%，第二个达到了96.15%，这些明显地优于业界的最新方法。在性别方面准确率可以超过95%，年龄误差不超过5岁，是目前已经公开的方法当中最好的。它能够处理高达百亿规模的数据，发展了国内首创的基于人脸图象分析、推荐、挖掘的大数据整体闭环体系。其中涉及到1300台的服务器，每天有1亿人次，目前累计处理已超过了500亿人，服务了超过8亿的QQ用户，有11项腾讯业务的接入，产生了巨大的经济效益。年龄的跨度。随着人的生长、面部的五官比例、皮肤都会发生变化，这些变化使得人脸识别特别困难。
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作为一种非监督学习，深度学习技术首先要解决从无标签大数据人脸当中提取有用的信息。其次是要研究深度模型当中神经元响应的性质，并与认知科学的研究成果相结合，相互印证和启发。因此采用了深度学习技术之后，人脸识别技术具有了自动、迅速且准确性超过人眼这样的一系列优点。但目前人脸核实技术还有以下几大挑战：
大数据的背景与应用需求
2016年05月10日
2015年1月4日，李克强总理在深圳前海微众银行敲下了电脑的回车键，一个卡车司机就拿到了3.5万元的贷款，这是微众银行作为国内首家开业的互联网民营银行完成的第一笔放贷业务。这个银行没有营业网点，也没有营业柜台，更无需财产担保，而是通过人脸识别技术和大数据信用评级来发放贷款的，这是一种革命性、跨越式的一步。随后新闻联播介绍了微众银行的人脸识别方案，这也是我们共同参与的腾讯人脸识别技术的应用例子。大数据技术在处理网络间安全问题上具有先天的优势，能够将主机恶意软件作为实体对象，通过对恶意软件行为进行分析来识别相应的危险。
大数据的背景与应用需求
基于视觉感知的失真度量
上海交通大学马利庄教授：可视媒体大数据的智能处理技术与应用
价值：数据是稀疏、低密度的，需要我们去发现、探索
