人脸识别国内现状，震惊！国内人脸识别发展到这地步了

很多朋友对人脸识别国内现状，震惊！国内人脸识别发展到这地步了不是很了解，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广泛应用。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，预计今年开始人脸识别市场规模将保持20%左右的增速，到2022年，全球人脸识别市场规模规模将达到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，是一种根据人的面部特征信息进行身份识别的生物识别技术。它利用摄像机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面部相关技术。

目前国内主流的人脸识别企业及特点是全球性的。从事面部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有实力的企业，如海康威视同方威视、科大讯飞、商汤科技、云从科技等。

国内这些主流人脸识别公司的技术方案各有特点。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上非常好。前端智能——深眼、分布式智能——超脑NVR、中央智能——海康威视口罩都集成了深度学习算法。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度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。离线人脸识别可以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使用21点关键点模型进行定位。人脸关键点平均准确率高达96%；视频流中的人脸检测和关键点检测，静态图片中的人脸检测可以离线使用。在提高响应时间方面表现良好。该技术可用于图片编辑等领域。

其面部识别技术广泛应用于考勤系统、远程认证、门禁系统、娱乐应用等多个领域。

商汤科技的人脸识别技术在视频流的人脸标定中得到了体现，具有良好的准确率和时延。人脸识别算法也是其优势之一。 OFweek人工智能网获悉，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过人眼。针对安防领域，推出静态人脸比对系统SenseTotem（Totem），以及动态人脸比对系统SenseFace。图腾是一款基于图片的图像搜索系统，通过采集监控视频中的人脸截图，并与搜索目标库中的标准人脸照片进行比对，帮助警务人员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数据库人脸识别，可提供监控重点人员的实时人脸抓拍、属性识别、轨迹还原等功能视频。

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，都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活体抗攻击检测，在提高准确率方面有很好的效果。 3D人脸识别系统“结构光技术”在精度、响应速度和活体检测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、交通等各种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。结合云从最新算法，可以实现99%以上的准确率，误识别率为千万分之一。速度。

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、中国证券交易所、中国民航总局推动人工智能产品标准建立。

目前国内人脸识别技术在市场普及中面临的痛点，就目前人脸识别最为普及的领域而言，应用最为广泛的是安防、银行和公安系统。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方面面临两大痛点。

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。人脸识别技术门槛高、投入大、短期应用场景非常有限。因此，不少企业在布局上都犹豫不决。他们希望人脸识别技术像网购一样进入千家万户。这是一个很好的商业模式。至关重要的。

国内不少企业也为普及人脸识别技术做出了很多努力。例如，百度曾推出一款名为Face You的产品，这是百度人工智能技术的尝试性应用。有人认为，这款应用的推出，使得手机APP从“模型时代”突破到了“科技时代”。因为这个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。它的技术门槛足够高，实施起来也有一定难度。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的空间。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、人脸图像特征提取以及匹配与识别。未来随着数据的增长，数据匹配将面临更大的挑战。

人脸识别非常有用，但是目前的人脸识别技术存在很多缺陷。例如，它对周围的光环境敏感，可能会影响识别的准确性。面对黑暗、相似等复杂场景，识别率表现不佳。

虽然近年来国内企业在人脸识别技术方面取得了一定的成绩，但仍有很多方面需要努力，比如通过车窗玻璃进行人脸识别、夜间识别、红外识别等技术仍需要企业开发。

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步，必须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片进行匹配，由相关程度决定以及匹配模板的尺寸。面部大小和位置信息。

基于统计的人脸检测技术——采集大量“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，从而实现人体的检测面孔和非人类面孔。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。

用于用户脸部或眼睛的红外补光光源不仅需要足够明亮，而且需要均匀，这对于人脸识别和眼球追踪系统尤其重要。欧司朗最新的Synios P2720 使用波长为940 nm 的红外光来减少红光。此前，红外摄像机对850nm红外光源具有最佳灵敏度。

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，数据安全问题变得越来越重要。以人脸识别为代表的新一代技术革命已经开始。这些技术要求越来越高，既要求数据准确性，又要求数据安全。人脸识别在这方面具有巨大的潜力。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。趋势上，任何一点点的技术创新都可能带来行业的变化。

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、人脸饰物遮挡等。

人脸识别的发展不仅仅受到自身技术的限制，而是与整个行业息息相关。为了尽快普及人工智能，不少企业也在积极布局人脸识别。其中包括BAT互联网巨头以及改进光学设备进行人脸识别的公司。马云投资了面部识别技术公司旷视科技和商汤科技；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；百度还成立了面部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.强化3D人脸识别技术，积极改进人脸识别技术；通过引入Vixar 的垂直腔表面发射激光器(VCSEL) 技术，欧司朗将掌握包括超精密3D 面部识别在内的更多技术。包括身份识别在内的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，人脸识别应用场景将越来越广泛。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，人脸识别的前景将是光明的。业内人士分析认为，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名词。

以上知识分享希望能够帮助到大家！