Face 是一个人脸识别云服务平台，通过它提供的开放服务，开发者可以低成本的在自己的产品中实现若干面部识别功能。团队成员唐文斌还是一名清华研三的学生，他研究的视觉识别属于机器学习范畴，通俗点说，语音识别是让机器能听懂世界，而视觉识别就是让机器看懂世界。不过如今这些都不再是高不可攀的未来技术了，除了在安保市场的应用，商用市场也有不少案例。

仅视觉识别领域，在12个月内我们报道过的公司就有：能让手机通过摄像头看懂报纸的瑞士公司Kooaba，提供面部识别技术而被Google以约3000万美金收购的乌克兰公司Viewdle和被Facebook以6000万美金收购的Face.com，以及被李嘉诚投资的能够提供面部情绪识别的Affectiva公司。还有一家中国公司AngelEyes，他们做了一个开放平台，只要接入平台的API就能享受某些视觉识别服务。

本周刚刚上线的Face 跟AngelEyes类似，不同的是他们只专注在面部识别领域的云服务。Face.com也曾向第三方开发者提供相关的开放服务，但在Facebook收购后就关闭了这些开放服务。

Face 团队成员除了几名来自清华校友外，还有来自美国哥伦比亚大学、英国牛津大学和美国南加州大学的科研及开发人员。开发者和合作方通过Face 提供的API接入和离线引擎就可以享受现成的人脸检测、分析和识别等服务。

Face 团队介绍人脸识别技术主要有以下几种基本功能：

1)人脸检测：从图片中快速、准确的找到所有的或者有某些特征的脸。

2)人脸分析：通过人脸，对人的性别、年龄、情绪的信息进行提取。

3)人脸识别：匹配给定人脸的相似性，或者从成万上亿的人脸资料库中搜索、返回最相似的人脸索引。

使用这些基本功能，开发者可以根据人脸进行人群分类(种族、年龄等)、人脸验证、体感交互等。Face 不久之后也会提供情绪识别功能。目前除了一些游戏开发者外，一些广告公司也对此感兴趣，这些功能可以帮助他们做广告效果调查。

在推出这个平台之前，他们曾做过一款融合了人脸识别的游戏《CrowsComing》，有40万用户体验了这款App游戏，他们还计划在11月15号推出另一款游戏《FreeSkateXtreme》，这款游戏模仿《TempleRun》，在其中加入视觉控制因素。“游戏只是尝试，Face 才是我们的未来方向。”唐文斌说，即使没有编程经验的产品经理也可以利用Face 提供的服务尝试开发有人脸识别功能的产品，开放平台降低了面部识别技术的应用门槛。