人臉識別，又稱人像識別、面部識別，是基于人類的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術，主要用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術。

近些年，人工智能正在展現其能量，給各行各業帶來了實實在在的推動與變革，其中尤以涉及人臉識別技術具有代表性。在近些年的安博會上“人臉動態識別”、“1：N靜態大庫人臉搜索系統”、“人臉驗證閘機”、“人證合一一體機”等等產品技術充斥在每一個角落，無論哪個展館，哪家企業，人臉識別及動態捕捉技術產品以及豐富的應用案例已經成為“標配”。

人臉識別應用前景廣闊

其實不僅僅是在展館內，近兩年，隨著算法精度不斷提升，安全性能日益提高，國內人臉識別技術已經逐步在公共安全、金融、教育、醫療等多個領域“落地開花”，顯露出了比較不錯的應用前景。特別是在公共安全領域，涉及到公安業務方面的圖偵、大數據分析，借助人臉識別實現犯罪嫌疑人識別、抓捕；在交通領域，基于交通參與者人的識別，捕獲交通違法；在商業樓宇中利用人臉識別技術可以對出入口實現實時監控等等。

據相關數據統計，國內公共安全領域是人臉識別應用重要的場景，其市場份額占比30%左右。與此同時，人臉識別技術正在深度結合行業應用，在金融支付領域、物流領域也實現了大跨步的落地應用。以線下支付為例，支付寶、微信等推出支付機具產品，目前已經在全國大部分城市落地，在物流領域，菜鳥網絡國內所有帶攝像頭的菜鳥驛站智能柜已陸續開通刷臉取件、刷臉寄件功能。

可以說國內“刷臉時代”已經來臨，從身份審核到線下支付，從乘坐地鐵到取快遞、領養老金，“刷臉”正在變得一路暢通。目前我國人臉識別技術被廣泛應用到智能手機、機場和火車站身份認證、企業門禁考勤等多個場景，隨著技術條件的進一步成熟，我國人臉識別技術的應用范圍得到更進一步的拓展。此外，由于國內智慧城市相關項目的持續推進，使得城市中攝像頭數量得到大規模增長，安全監控市場得到快速發展，也提升了人臉識別的質量。根據這些原因，近些年內我國人臉識別市場規模仍將保持20%以上的增長速度。

人臉識別技術取得新的突破

人臉識別落地速度之快，主要得益于其背后是技術的快速發展和演進。在FRVT新的報告中顯示，全球人臉識別算法的高水平可以做到在千萬分之一誤報率之下，漏報率低于0.4%。在國內，從專利數量來看，2018年，我國人臉識別行業專利公開數量為5200項，同比增長93%。2019年1至2月，我國人臉識別專利公開量已經達到1174項，充分說明了人臉識別技術“長勢喜人”。

從目前來看，基于大數據的深度學習，使人臉識別技術精度進一步提升，尤其是更多更豐富的樣本數據加入到訓練模型中，算法模型將更通用，更貼近現實世界模型，輔之有效的分類方法，能夠顯著提高算法識別率。

另外，3D人臉識別技術是人臉識別重要發現。目前大部分的人臉識別應用的范疇限定在2D圖像上。人臉實質上是一個立體模型，而2D人臉識別容易受到姿態、光照、表情等因素影響，是因為2D圖像本身有一個缺陷，無法很好地表示深度信息。如果說深度學習是從人的認知角度來理解人臉識別，那么3D技術就是從現實模型來反映人臉識別。隨著未來芯片技術和傳感器的發展，當計算能力不再收到制約，3D采集設備成本大幅下降的時候，3D人臉識別將取得重要突破。

隱私保護需格外注意

從國內人臉識別快速發展的態勢來看，人臉識別技術進步帶來了更快的技術創新與應用，帶來了更多的經濟收入，同時也方便了人們的生活。但我們也應該注意到，人臉識別是否存在泄露隱私的風險？國內相關學者曾表示，密碼可以更換，但人臉卻不能更換，一旦人臉庫被黑客攻擊，人臉識別系統可能會帶來更為嚴重的安全問題。

與歐美國家相比，國內基于人臉識別的信息安全保護還相對落后，人們對自身的隱私安全保護還不夠，需要國家及相關企業把信息安全保護提高到一個更高的級別。另外，在安全有充分保障的前提下，發揮人臉識別的優勢，開展在各個領域的應用也未嘗不可。

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