這不是美劇《疑犯追蹤》中的片段，也不是某個科幻小說家描寫的未來，人臉識別技術已經運用在人們的日常生活中。據媒體報道，在深圳新洲蓮花路口的安全島上，一個巨幅顯示屏格外引人注目，它播放的不是廣告或影片，而是路口闖紅燈行人的照片。這就是人臉識別技術，早在2017年4月，深圳在新洲蓮花路口投用了一套人臉識別闖紅燈抓拍設備，該設備用攝像頭自動拍攝行人闖紅燈行為，并在安全島上的大屏幕即時播放。

　　算法+二、三維的人臉識別技術

　　人臉識別現狀最早是1993年，美國特種部高級研究項目署和美國陸軍研究實驗室FERET項目組，建立了FERET人臉數據庫，用于評價人臉識別算法的性能。

　　從廣義范圍來看，人臉識別包括以下五個方面的內容：人臉定位和檢測、人臉表征(人臉特征抽取)、人臉鑒別、表情/姿態分析、生理分類等。由于可接受性好，人臉識別在生物識別領域得到較快的發展。

　　大數據與人臉識別技術的融合趨勢分析，在大數據和移動互聯時代，人臉識別技術已經被納入互聯網應用，尤其是移動互聯網應用。而基于大數據的大規模人臉搜索是人臉識別技術未來發展的重要方向。目前開發的大規模人臉搜索技術可實現億級人臉的快速檢索，單張人臉所需內存小，查詢效率高，360圖片搜索、世紀佳緣等已經開始應用這項技術。

　　傳統的人臉識別方法是基于二維圖像分析理論進行人臉的分析、提取特征并進行識別。不同于二維數據，通過人臉三維掃描儀獲取的三維數據包含了人臉的空間信息，是人臉本身的固有信息，三維數據形狀數據不隨光照、視圖的變化而變化，且化妝等附屬物對圖像影響很大而對三維數據影響不明顯。

　　二維人臉識別方法的最大不足是在面臨姿態、光照條件不同、表情變化以及臉部化妝等方面較為脆弱，識別的準確度受到很大限制，而這些都是人臉在自然狀態下會隨時表現出來的。三維人臉識別可以極大的提高識別精度，真正的三維人臉識別是利用深度圖像進行研究。

　　二維與三維人臉識別相結合，多種模式的識別使用，可以有效地提高人臉識別精確度;二維識別算法逐步應用于三維人臉識別;人臉識別算法要能克服：姿勢、表情的變化，佩戴眼睛、珠寶和其它一些因素及光線等因素影響;識別算法應該需要更少的計算量。

　　人臉識別企業盤點

　　國內的人臉識別企業大多以高校為背景，聯合世界各大研究所進行技術研究。云從科技、Face++和飛搜科技在行業目前屬領先水平。

　　背靠“計算機視覺之父”，中科院實驗室創業團隊創立云從科技。云從科技團隊成員除了來自中科大的校友外，還來自中國科學院各大研究所、UIUC、IBM、NEC、MicroSoft等全球頂尖學府及研究機構;并且在金融、安防、教育等領域分別開始了商業化探索，IBIS平臺讓其成為銀行業第一大供應商，動態人臉識別系統在廣東的應用成為標桿，被全國推廣。

　　清華創業團隊推出人臉云識別開放平臺Face++，Face++團隊成員除了幾名來自清華校友外，還有來自美國哥倫比亞大學、英國牛津大學和美國南加州大學的科研及開發人員。并且在金融、安防、零售領域分別開始了商業化探索成功發育出Face++Financial，Face++Security，Face++BI等垂直人臉驗證解決方案產品。魔漫相機是全球首款將真人拍成幽默漫畫的手機應用，用戶數超過2億，通過Face++對人臉自動捕捉和人臉關鍵點檢測技術并結合表情遷移以及圖像融合技術生成用戶私人漫畫形象，打造用戶百變造型。

　　飛搜科技公司是一個以科技創新，自主研發，把機器學習，尤其是深度學習的研究成果應用到人臉識別、圖像識別、視頻內容識別等領域的高科技公司。飛搜的實時人臉識別算法，在世界公開測試基準數據集LabeledFacesintheWild(LFW)上準確性高于99.0%，超過Facebook于2014年6月份在同樣人臉數據集上測試后公布的97.35%的準確率。

　　除了國內企業，國外的Emotient、Affectiva和Amscreen等在廣告、游戲等領域均有廣泛的運用。

　　人臉識別在家居領域的運用

　　生物識別技術在智能家居領域應用越發普遍化，智能家居從家庭作為嵌入點，從進門的那一刻就已經開啟了智能模式，人臉識別門鎖由此應運而生，并在實際應用中產生了很好的效益。所謂的人臉鎖就是根據人的臉部特征信息進行身份識別的門鎖，用戶需要通過注冊才能正常使用，未經注冊的用戶無法識別開門。

　　在智能家居的發展過程中，將會有更多的生物特征被運用到生物識別技術里面來，只有不斷的技術創新，行業才能得以持續發展，未來生物識別市場價值將會不斷攀升。

　　我國智能家居的建設已經進入大規模試點階段，未來10到20年，隨著我國家庭智能化進程的加速，居家等問題逐漸顯現，而人臉識別技術是實現安全、安心家庭的關鍵技術。因此，隨著智慧城市的大規模建設，人臉識別技術的應用將是未來新趨勢。

　　小結

　　目前，最好的人臉識別系統在環境理想、用戶配合的情況下已經能夠達到95%以上的識別率。人臉識別系統的應用離我們的生活也不再遙遠。但是人臉識別技術仍然不能算做一個非常成熟的識別技術，只是在限定范圍內有了一定的應用。