人脸识别分析：人脸识别技术的发展趋势
人脸识别分析：人脸识别技术的发展趋势国外人脸识别技术研究起步较早，诞生了众多知名的人脸识别公司和丰硕的人脸识别研究成果。人脸识别技术在中国的发展相对较晚，许多著名的人脸识别公司近年来也成立快速发展，由这些新兴的人脸识别公司开发和使用人脸识别技术基本上可以与国外水平相媲美，但距离大规模商业实际应用还有很长的路要走。
? 人脸识别技术的发展趋势
接下来，企业服务交易所将结合国内外知名人脸识别公司采用的主流人脸识别技术的发展现状，简要介绍未来人脸识别技术的发展趋势。
(1)机器识别与人工识别相结合
目前，市场上一些主流人脸识别公司在引用国内外知名人脸图像数据库进行测试时，人脸识别的准确性一般可以达到95%以上，准确人脸识别的速度也很快，这也为人脸识别技术的实际应用提供了强有力的实践证明。
不过在实际的生活中，每个人的人脸相对于摄像头而言并不是保持静止不动的，相反则是处于高速的运动状态之中，摄像机采集到的人脸图像会因为人脸的姿态、表情、光线、装饰物等不同而呈现出完全不同的样子，也极有可能会出现采集到的人脸图像不清晰、不完整、关键部位特征不明显的情况，此时，人脸识别系统可能无法实现快速准确的人脸识别。
因此，在设置了一定程度的人脸图像相似值后，人脸识别公司系统会提示高于相似值的人脸图像，然后逐个手动筛选，结合机器识别和人工识别，最大限度地准确识别人脸图像。
（二）3D人脸识别技术的广泛应用
无论是主流人脸图像数据库中保存的人脸图像，还是街道十字路口摄像头实时收集的人脸图像，绝大多数实际上都是2D人脸图像。2D人脸图像本身实际上有一个固有的缺陷，即它不能深入表达人脸图像信息，特别容易受到光线、姿势、表影响。对于人脸来说，包括眼睛、鼻子、耳朵、下巴在内的许多关键部位不在同一平面上。人脸自然有立体效果，拍摄2D人脸图像不能充分反映人脸的所有关键特征。
然而，国内人脸识别公司3家D就人脸识别技术的实际应用而言，还处于初级应用水平，远未达到广泛应用的阶段。影响3D广泛应用于人脸识别技术的因素如下：一是收集3D人脸图像通常需要特定的收集设备，如3D目前，这类相机或双目相机的市场价格相对昂贵，仅在特定场景中使用；二是3D人脸图像的处理需要3D建模，对应3D硬件设施对人脸识别技术的要求较高，计算能力强，目前不能广泛应用；三是现有3D人脸图像数量少，对应3D没有建立人脸图像数据库，缺乏足够的3D即使在理论研究阶段，人脸图像测试样本也无法深入，更不用说更广泛的实际应用了。
(3)基于深度学习的人脸识别技术的广泛应用
目前，主流人脸识别技术大多针对轻量级人脸图像数据库，未来完全可预见的数亿人脸图像数据库还不成熟。因此，有必要关注基于深度学习的人脸识别技术。
一般来说，目前国内人口超过13亿，由强大的人脸识别公司领导在不久的将来建立统一的人脸图像数据库覆盖全国也可以预见，所以人脸图像数据库存储人脸图像容量可能达到数十亿甚至数百亿水平，此时可能有大量相似的特征，相似的关键特征，如果没有基于深度学习的人脸识别技术，难建立更复杂、更多样化的人脸模型。
(4)人脸图像数据库的实质性提升
建立一个具有优良多样性和通用性的人脸图像数据库也是不可避免的。与目前主流人脸识别公司引用的数据库相比，实质性的改进主要体现在以下几个方面：一是人脸图像数据库量级的改进，将从目前的10万到未来的10亿甚至100亿；二是质量水平的提高，主流2D将人脸图像提升到3个更明显、更清晰的关键特征点D人脸图像；三是人脸图像的类型提升，将会采集每个人在各个不同的姿态、表情、光线、装饰物等之下的人脸图像，以充实每个人的人脸表征进而做到精准的人脸识别。
? 小结
与国外相比，虽然我国人脸识别技术研究起步较晚，但发展非常迅速。近年来，市场上一些知名的人脸识别公司也成立并发展迅速。其人脸识别技术在安全防护、金融等领域也得到了成熟的商业应用。目前，主流人脸识别公司采用的人脸识别技术已初步发展成熟，未来将提高人脸图像质量D人脸图像应用、基于深度学习的人脸识别技术应用、更多样化、更通用的人脸图像数据库建设等。
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