大數據時代的崛起，推動了人臉識別的熱潮。從2014年逐步開始應用到目前“刷臉”時代的來臨。人臉識別的應用領域逐步擴散。本文將帶您了解人臉識別興起領域的應用方案，探尋人臉識別技術的未來。

一、人臉識別的行業現狀

隨著人工智能行業的產業化發展的井噴，人臉識別行業熱點頻頻，市場規模逐步擴大，目前估算我國人臉識別市場規模約占全球市場的10%左右。2010-2016年，我國人臉識別市場規模逐年增長，年均復合增長率達27%。2016年，我國人臉識別行業市場規模約為17.25億元，同比增長27.97%，到2021年人臉識別市場規模將達到53億元左右。

同時國內人臉識別行業中企業數量不多，且各自應用不同細分領域，競爭壓力小，人臉識別的熱潮還將繼續。下面分享一些應用案例幫助大家進一步了解人臉識別。

二、人臉識別的行業應用

雖然市面上的人臉識別解決方案越來越多，但系統框架基本沒有變化，如下圖所示。

1、 高鐵與地鐵的人證一致檢測應用案例

“刷臉”進站已經不是個新鮮事了，目前各地的鐵路已經逐步開通人臉識別驗票系統，以減少人工成本，同時提高安全性，減少進站時間。

人臉識別技術采用人臉檢測、跟蹤、人臉識別、二代身份證驗證及多功能檢測等技術，對人員進行實時人臉識別分析和報警，以刷身份證件加上人臉驗證模式，實現人員智能身份驗證，保證“人”“證”的一致性確認。首先，將現場采集的人臉特征與身份證件人臉特征進行1:1比對，確認人、證都驗證通過才會開啟通道。在人員使用設備時，如果出現操作不當，系統同時會根據算法判斷，進行相應的語音和視頻提示，從而提高通道人員出入操作的易用性。同時在高鐵的人臉識別系統中會進行防尾隨跟蹤功能的設計，通過紅外檢測技術，實時監控通道，判斷是否有人員尾隨跟進，保證非驗證人員通過。

2、人臉識別考勤機

人臉識別考勤機是一種新型的存儲類考勤機，事先只需采集員工的面像，并建立檔案，當員工上下班站在人臉識別考勤機的識別區域內，考勤機上就會快速的記錄考勤狀況并保存記錄。

人臉識別考勤機是采用人臉識別技術（融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體），利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析并建立人臉特征模板。當已登記的人員從人臉識別機前走過，它會有語音提示“你好”或者人員的姓名表示考勤已成功。而且，具備圖像更新功能，若將正采取的圖像作為第一人臉，存儲的為第二人臉，如果第一人臉圖像與第二人臉圖像相一致，人臉識別考勤機將自動儲存第一人臉圖像來更新該第二人臉圖像。該法可保持用戶臉部圖像的更新，降低了臉部外形改變對識別的影響，增加了識別的準確率。

ZLG立功科技·致遠電子A7人臉識別方案

致遠電子緊跟行業發展，針對門禁考勤身份認證等推出人臉識別的技術方案，對人臉檢測、人臉定位、人臉校準、人臉比對、人臉反欺詐以及算法優化等技術細節逐個解析， 目前ZLG的人臉識別算法已成功移植到了cortex-a7的EPC-6Y2C-L平臺，且還能根據實際應用做進一步的優化。同時為幫助用戶進行開發，ZLG同時可以提供人臉識別算法庫以及穩定的硬件平臺幫助客戶快速完成開發。