国内人脸识别的技术特点及未来的发展趋势是什么，国内人脸识别的技术特点及未来的发展趋势

很多朋友对国内人脸识别的技术特点及未来的发展趋势是什么，国内人脸识别的技术特点及未来的发展趋势不是很了解，每日小编刚好整理了这方面的知识，今天就来带大家一探究竟。

近年来，人脸识别技术在安防领域得到了广泛的应用。随着科技的不断发展，它离我们的日常生活越来越近。在手机、商场、公园等处都可以看到。根据相关分析报告，预计今年人脸识别市场将保持20%左右的增速。到2022年，全球人脸识别市场规模将达到75.95亿美元。可以说，未来几年将是人脸识别技术成熟和普及的关键一年。

人脸识别又称面部识别，是一种基于人的面部特征信息进行身份识别的生物识别技术。它利用摄像头或摄像头采集包含人脸的图像或视频流，并自动检测和跟踪图像中的人脸，然后对检测到的人脸执行一系列相关技术。

国内主流人脸识别企业及特点

目前，全球范围内从事人脸识别技术的公司有很多。国外知名企业有Google、Facebook、Stanford、Carnegie等；近年来国内也涌现出很多实力派，比如海康威视、科大讯飞、商汤科技、云科技等。

国内这些主流人脸识别公司都有自己的技术解决方案。比如海康威视的人脸识别技术，它的人脸识别系统在识别准确率方面是非常好的。前端智能-深度之眼、分布式智能-超脑NVR、中心智能-海康脸书，均集成深度学习算法，前后端深度智能为人脸大数据应用提供有力支撑。

人脸识别系统广泛应用于平安城市、交通枢纽、智慧医疗、商业连锁、银行、学校、公园、边防检查等行业。

科大讯飞的人脸识别技术在准确率上做了很多突破性的研究，其离线人脸识别和视频流检测技术也颇有亮点。离线人脸识别进一步定位检测到的人脸框中的人。面部特征和轮廓位置目前采用21点关键点模型进行定位，面部关键点平均准确率为96%；视频流人脸检测和关键点检测，静态图片中的人脸检测支持离线使用，在提高响应时间方面表现出色，该技术可用于图片编辑等领域。

其人脸识别技术广泛应用于考勤系统、远程认证、门禁系统、娱乐应用等众多领域。

商汤科技的人脸识别技术在视频流的人脸标定方面具有良好的准确性和延迟性，人脸识别算法也是其优势之一。据OFweek人工智能网报道，在国际权威人脸数据库LFW中，商汤科技的人脸识别准确率首次超越人眼。针对安防领域，推出静态人脸比对系统SenseTotem（图腾），以及动态人脸比对系统——SenseFace。图腾是一套图像搜索系统，通过采集监控视频中的人脸截图，与搜索目标数据库中的标准人脸照片进行比对，可以帮助警方快速确认涉案嫌疑人的身份。 SenseFace应用于机场、火车站等公共场所大型视频监控系统中的实时大规模人脸识别，可以提供关键人员的实时人脸抓拍、属性识别、轨迹还原等功能。监控录像。

除了人脸识别技术应用于金融、门禁、无人驾驶等领域外，小卡秀、熊猫直播等热门应用提供的各种人脸AR特效均得到了商汤科技的技术支持。

云从科技的人脸识别技术很有特色。其人脸识别技术采用结构光和活体抗攻击检测，对于提高准确率有很好的效果。 “结构光技术”的3D人脸识别系统在精度、响应速度、活体检测等方面实现了革命性突破。 3D结构光人脸识别技术可广泛应用于物联网、移动互联网、银行、安防、交通等各个需要人脸识别的场景，可以更好地提高攻击防范效果，全面提高人脸识别的准确率。结合Yunwalk最新算法，在千万分之一的误识别率下，可以达到99%以上的准确率。

其人脸识别技术广泛应用于银行、公安系统、商场等，并与公安部、大型国有商业银行、正通股份、中国民航局等建立了联合实验室，推动人工智能产品标准制定。

当前国内人脸识别技术在市场普及中面临的痛点

就人脸识别最热门的领域而言，安防、银行和公安系统应用最为广泛。未来，人脸能够在很多领域大放异彩，有赖于技术的突破和创新。就目前国内情况来看，人脸识别在市场普及中面临两大痛点。

：一、商业模式有待完善

一项新技术的普及与很多因素有关。作为企业，成本控制和盈利是其目标。但人脸识别技术门槛高、投资大、短期内应用场景有限。因此，不少企业在布局上显得犹豫不决。他们希望人脸识别技术像网购一样进入千家万户。一个好的商业模式非常重要。

在普及人脸识别技术方面，国内不少企业也做出了巨大的努力。例如，百度曾推出一款名为人脸优化的产品，这是百度对人工智能技术的尝试性应用。有人认为，这款应用的推出，让人们的手机APP从“模式时代”突破到了“技术时代”。因为该应用不仅连接了用户与未来的商业模式，还连接了百度的人工智能和人脸识别技术。其技术门槛足够高，实施难度大。阿里巴巴、腾讯等互联网巨头也尝试过基于人脸识别技术的商业变现，但结果并未达到预期。

：二、目前的人脸识别技术仍有改进空间

目前的人脸识别系统主要包括四个部分：人脸图像采集与检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别。未来随着数据的增长，数据匹配将面临更大的挑战。

人脸识别很有用，但目前的人脸识别技术存在很多缺点，比如对周围光线环境敏感，可能会影响识别的准确率，在面对黑暗等复杂场景时识别率不好以及类似的场景。

虽然近年来国内企业在人脸识别技术上取得了一定的成果，但还有很多方面需要努力，比如通过车窗进行人脸识别、夜间识别、红外识别等技术仍需要研发。企业。

目前的人脸识别技术还有哪些可以改进的地方？

人脸识别技术要取得进展，需要在几个关键技术点上寻求突破。人脸识别的关键技术包括：

基于特征的人脸检测技术——通过使用颜色、轮廓、纹理、结构或直方图特征来检测人脸。

基于模板匹配人脸检测技术——，从数据库中提取人脸模板，然后采用一定的模板匹配策略将捕获的人脸图像与从模板库中提取的图像进行匹配，匹配的级别由模板库中提取的图像来确定。相关性和匹配模板的大小人脸大小和位置信息。

基于统计的人脸检测技术——收集大量的“人脸”和“非人脸”图像，形成人脸正负样本库，利用统计方法加强系统的训练，从而实现人脸和非人脸的识别。检测并分类面部图案。

从技术角度来看，人脸识别可以从以上三个方面进行改进。任何细节技术的突破都可能带来识别率的提升。

除了在上述三个技术层面改进人脸识别之外，很多上游企业也在进行人脸识别技术改进的研究，比如通过组件的改进来提高人脸识别的准确率。

用于用户面部或眼睛的红外补充光源不仅需要足够明亮而且均匀，这对于人脸识别和眼动追踪系统尤其重要。 Osram 最新的Synios P2720 使用波长为940 nm 的红外光来减少红光。以前的红外摄像机对850nm 红外光源的灵敏度最好。

据了解，这款IRED专为二维人脸识别而设计，是欧司朗光电半导体现有生物识别产品线的最新成员。

人脸识别的主要研究方向及发展前景

随着大数据和共享时代的到来，数据安全问题越来越受到关注，以人脸识别为代表的新一代技术革命已经开始。这些对技术的要求越来越高，不仅要求数据准确，还要保证数据安全。人脸识别在这方面有很大的前景。企业作为行业的主力军，其技术实力和创新能力决定着整个行业的发展。任何一点点的技术创新都可能带来行业的改变。

未来人脸识别的主要研究方向将集中于目前面临的一些问题，如面部结构的相似性、面部姿势、年龄变化、复杂环境下的光照变化、面部附件的遮挡等。

人脸识别的发展不仅仅局限于其自身技术，而是与整个行业息息相关。为了让人工智能尽快普及，不少企业也在积极布局人脸识别，其中包括BAT互联网巨头，以及为人脸识别改进光学器件的公司。马云投资人脸识别技术公司旷视科技、商汤科技；腾讯成立优图实验室，专注于图像处理、深度学习等领域的技术研发；百度还成立了人脸识别团队来开发核心技术。近期，光学巨头欧司朗收购美国公司Vixar Inc.加强3D人脸识别技术，积极改进人脸识别技术；通过引入Vixar的垂直腔面发射激光器（VCSEL）技术，欧司朗将掌握包括身份识别在内的更多安全技术，不仅可以用于解锁智能手机和消费电子设备，还可以应用于需要更高安全访问控制的工业领域。

依托物联网和人工智能的快速进步，人脸识别的应用场景将变得越来越广泛。随着国家科研机构的研发投入、企业对技术的研究、市场的推广，这些都将预示着人脸识别的美好未来。业内人士分析，人脸识别未来或将成为有效身份识别的主流，届时人脸识别将不再是一个新鲜词。

以上知识分享希望能够帮助到大家！