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[导读] 人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别,近些年,随着计算机技术以及光学成像技术的发展,集成了人工智能、机器学习、视频图像处理等技术的人脸识别技术逐渐成熟,并带动了相关产业的发展,行业应用持续

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别,近些年,随着计算机技术以及光学成像技术的发展,集成了人工智能、机器学习、视频图像处理等技术的人脸识别技术逐渐成熟,并带动了相关产业的发展,行业应用持续拓展。

技术飞速发展是基础

人脸识别落地速度之快,主要得益于其背后是技术的快速发展和演进。在FRVT最新的报告中显示,全球人脸识别算法的最高水平可以做到在千万分之一误报率之下,漏报率低于0.4%。在国内,从专利数量来看,2018年,我国人脸识别行业专利公开数量为5200项,同比增长93%。2019年1至2月,我国人脸识别专利公开量已经达到1174项,充分说明了人脸识别技术“长势喜人”。

从目前来看,基于大数据深度学习,使人脸识别技术精度进一步提升,尤其是更多更丰富的样本数据加入到训练模型中,算法模型将更通用,更贴近现实世界模型,辅之有效的分类方法,能够显著提高算法识别率。

另外,3D人脸识别技术是人脸识别重要发现。目前大部分的人脸识别应用的范畴限定在2D图像上。人脸实质上是一个立体模型,而2D人脸识别容易受到姿态、光照、表情等因素影响,是因为2D图像本身有一个缺陷,无法很好地表示深度信息。如果说深度学习是从人的认知角度来理解人脸识别,那么3D技术就是从现实模型来反映人脸识别。随着未来芯片技术和传感器的发展,当计算能力不再收到制约,3D采集设备成本大幅下降的时候,3D人脸识别将取得重要突破。

应用领域持续扩大

目前来看,安防、金融是人脸识别切入细分行业较深的两个领域,与之相对应的是在安防的诸多细分领域如机场、地铁安检,公共交通等领域应用越来越广泛,尤其是在家庭、楼宇乃至社区等场景下,这项技术已然成为标配。人脸识别技术在社会应用领域全面开花,落地应用迅速,为安防行业带来了极大的发展效益。

在金融领域,伴随着人脸识别精度的提升、动态人脸识别技术落地,人脸识别已经从金融行业最初的远程开户、保险买卖等,切入到移动支付领域,尤其是伴随着国内阿里支付宝、腾讯微信为代表的两大移动支付机构不遗余力的推进,人脸支付正在成为现实。刷脸支付最大的优势就在于便捷,消费者不用拿出任何设备,就可以完成支付。

其实从人脸识别的本质来看,关键还是人员身份的核验,基于这一点行业应用领域就众多。例如菜鸟网络的菜鸟驿站智能柜已陆续开通刷脸取件、刷脸寄件功能。目前菜鸟智能柜已经产生了超过百万次刷脸取件记录。到目前,尚未发现误识导致误取包裹事件。另外在北京、重庆等地,公租房使用了人脸识别的门禁系统,一旦发现多次出现的、未录入租户系统的人员,就将提醒物业人员现场跟进。而在腾讯,人脸识别被用来为未成年人适度游戏“保驾护航”。而随着移动互联网的持续发展,该领域对人脸识别技术的需求将持续增加,带动人脸识别行业市场规模快速增长,拥有巨大市场潜力。

从身份审核到线下支付,从乘坐地铁到取快递、领养老金,伴随着国内智慧城市的建设,人脸识别技术未来可广泛应用到智慧小区、智慧交通、智慧民航等个个领域,智慧城市建设的火热也将推动人脸识别技术的快速增长。“刷脸”让人们的生活、工作一路畅通。数据显示,预计未来几年,人脸识别市场规模将保持年均20%左右的高速增长,到2022年,全球人脸识别市场规模将达75.95亿美元。

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