人脸识别技术的应用前景如何

人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。

人脸识别技术介绍

(1)人脸识别技术流程

人脸识别的技术原理主要包括三大步骤：首先是建立人脸图像数据库，其次是通过各种方式来获得当前要进行识别的目标人脸图像，最后是将目标人脸图像与数据库中既有的人脸图像进行比对和筛选，其技术流程如下：

(2)人脸识别的主要方法

人脸识别技术是一个跨越多个学科领域知识的高端技术研究工作，涉及图像处理、生理学、心理学、模式识别等知识，目前比较常见的人脸识别方法包括基于特征脸的方法、基于几何特征的方法、基于深度学习的方法、基于支持向量机的方法以及其他综合方法。

(3)常用人脸数据库介绍

目前世界较为常用的人脸数据库包括：ERET人脸数据库、CMU

Multi-PIE人脸数据库、YALE人脸数据库、YALE人脸数据库B、MIT人脸数据库、ORL人脸数据库、BioID人脸数据库、年龄识别数据集IMDB-WIKI等。

人脸识别技术具有非侵犯性

人脸识别是生物特征识别技术的一个重要方向，不同的生物识别技术在细分技术上各具优势，人脸识别技术是非接触和不需要主动接受的，具有非侵犯性。此外，人们对这种技术的排斥心理最小，因此人脸识别技术是一种最友好的生物特征识别技术，并且图像采集可以由安防中的摄像头完成，不需要重新再布置新的采集设备。

行业技术环境十分活跃

截至2019年底，在soopat专利搜索引擎上以“人脸识别”为关键词检索得到20208项专利申请记录，行业技术环境十分活跃。

从申请年来看，2010-2018年，我国专利申请数逐年增长，2018年增加至5618项，为近年来最高，2019年我国人脸识别相关专利申请数达3024项。

从公开年来看，我国最早于2002年有人脸识别相关专利公开，当年公开数量为1项，随后专利公开量保持快速增长态势，2019年我国人脸识别相关专利公开数量为6700项。

中国人脸识别技术发明专利申请量超六成

在超2万项的人脸识别技术专利中，发明专利的申请量最多，达12407项，占比为6140%;其次为实用新型专利，占比为2476%。

G06K专利申请量过万

从我国人脸识别相关热门专利技术申请分布领域来看，G06K(数据识别、数据表示、记录载体、记录载体的处理)申请量最多，达10134项;其次为G07C(时间登记器或出勤登记器、登记或指示机器的运行、产生随机数、投票或**设备、未列入其他类目的核算装置)，申请数量为1302项。

人脸识别错误率逐年降低

经过了40多年的发展，人脸识别技术取得了长足进步，根据LFW测试成绩显示，目前最优的系统在千万分之一的误报下达到识别准确率准确率已经超过998%，甚至超过了人类的识别程度，错误验证率也控制在02%以下。

即使是采用评测标准最严格的FRVT测试，根据2019年7月3日NIST公布的FRVT最新报告显示了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下，漏报率降低于03%，这意味着千万分位误报下的识别准确率已经超过99%，人脸识别技术的不断进步无疑会促进其在更广泛范围内的应用。

应用场景广泛，安防和考勤门禁占比较高

目前，人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟，约占行业市场的40%左右;安防作为人脸识别最早应用的领域之一，其市场份额占比在30%左右;金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一，其市场规模在逐步扩大，目前约占行业的20%。

三维人脸识别技术是发展主流

从人脸识别技术发展过程来看，未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段，二维人脸识别只是人脸识别发展的过度阶段。实验结果显示，二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后，识别率可以提高至少10-20个百分点。

以上数据来源于前瞻产业研究院《中国人脸识别行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

因为手机人脸识别有两种算法，它们的数据是不同的。第一种是深度学习，根据大量的训练数据进行模型训练，以提取出重要的特征进行特征比较，以识别出人脸。另一种是机器视觉，其中包括像素比对、形态学处理等，可以从照片中提取出对比度高的特征，以此分辨出人脸。所以，不同的算法需要不同的数据，才能实现准确的面部识别。

支持。

蚂蚁金服人脸支付支持人证比对调用。在使用蚂蚁金服人脸支付时，用户需要使用支付宝APP进行人脸识别，支付宝会通过摄像头获取用户的人脸图像，并将其与支付宝数据库中的用户人脸信息进行比对，以验证用户的身份。

人证比对也叫人证合一，是通过人证比对接口验证姓名、身份z号码和头像照片这三要素。

人脸识别原理：

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。

解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

人脸识别优点：

1、非接触的，用户不需要和设备直接接触；

2、非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取；

3、并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。

人脸识别的缺点：

1、对周围的光线环境敏感，可能影响识别的准确性；

2、人体面部的头发、饰物等遮挡物，人脸变老等因素，需要进行人工智能补偿；（如可通过识别人脸的部分关键特性做修正）。

给你提供几个线索，数据都可以去数据堂下载。

1FERET人脸数据库 -

由FERET项目创建,包含1万多张多姿态和光照的人脸图像,是人脸识别领域应用最广泛的人脸数据库之一其中的多数人是西方人,每个人所包含的人脸图像的变化比较单一

2CMU-PIE人脸数据库

由美国卡耐基梅隆大学创建,包含68位志愿者的41,368张多姿态,光照和表情的面部图像其中的姿态和光照变化图像也是在严格控制的条件下采集的,目前已经逐渐成为人脸识别领域的一个重要的测试集合

3YALE人脸数据库

由耶鲁大学计算视觉与控制中心创建,包含15位志愿者的165张,包含光照,表情和姿态

的变化

4 YALE人脸数据库B

包含了10个人的5,850幅多姿态,多光照的图像其中的姿态和光照变化的图像都是在严格控制的条件下采集的,主要用于光照和姿态问题的建模与分析由于采集人数较少,该数据库的进一步应用受到了比较大的限制

5 MIT人脸数据库

由麻省理工大学媒体实验室创建,包含16位志愿者的2,592张不同姿态,光照和大小的面部图像

6 ORL人脸数据库

由剑桥大学AT&T实验室创建,包含40人共400张面部图像,部分志愿者的图像包括了姿态,

表情和面部饰物的变化该人脸库在人脸识别研究的早期经常被人们采用,但由于变化模式较少,多数系统的识别率均可以达到90%以上,因此进一步利用的价值已经不大

7 BioID人脸数据库

包含在各种光照和复杂背景下的1521张灰度面部图像，眼睛位置已经被手工标注。

现在挺多小区都在使用人脸识别门禁，这是大势所趋，用对了品牌和产品就是安全的。

人脸识别门禁可以使用捷易物联，全国知名品牌。深圳市捷易科技有限公司成立于2013年，八年来一直专注于人脸识别一体机的自主研发、生产与销售。在人脸识别门禁信息安全方面，捷易科技充分考虑到了用户的担忧。捷易科技的人脸识别门禁机的所有数据都已经脱敏处理并存储在本地服务器，从源头上杜绝了数据泄露的可能性。捷易充分保障用户的知情权和选择权，为用户打造智能、绿色、安全的智慧社区。

人脸识别门禁的功能：

1、人脸捕获与跟踪功能

人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。

2、人脸识别比对

人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。

3、人脸的建模与检索

可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。

人脸识别的原理可以从检测、分析、识别这三个方面去理解。

面部识别原理

1人脸特征

人脸的面部特征是识别监测的第一个要素，软件通过其性别和年龄的特征对单个面部进行分类，再使用计算机生成的筛检分析将人脸转换成一个个数位运算式，最后通过对比来确定其相似性。

2人脸分析

这种检测人脸的技术，大多是依赖于2D图像，因为2D的图像更容易与公共照片和治疗库中的图像做匹配，软件是 通过对人脸的几何形状来分析，关键点是眼睛之间的距离、眼窝的深度还有颧骨的形状等等，最终得以识别成功。

3人脸特征提取

这一步可以简单理解为，软件把人脸转成了某个公式去储存。识别软件会把人脸分为n个维度，假如n等于1000，也就意味着脸部检测软件把这张人脸切分成了1000个维度矩阵，再通过上一步的几何数据分析，会把鼻子宽度、长度、眼睛宽度、长度等等面部特征都变为一个个数据储存起来，这些数据就像是人的指纹一样，都是独一无二的。

人脸识别使用场景

解锁手机：现在各大手机厂商都有人脸识别的功能，此技术提供了一种非常强大的保护个人数据的方法，以确保手机被盗的时候，其数据等敏感信息无法被访问。但是这也并不能说手机脸部解锁是万无一失的，其中iphone公司就说过，人脸解锁的随机性几率是百万分之一。执法：执法机构也会经常用到人脸识别的技术，一般执法者把被捕者的照片拍摄下来，放在人脸识别的资料库中，让软件对其进行鉴别，或者录入到数据库里，以便在之后的案件时进行筛选。寻找失踪人员：人脸识别现在已经用在寻找失踪人员和抓捕人贩子上面，因为现在监控系统无处不在，只要把个人资料添加到软件中，一旦人脸被识别出来，不论是在哪里，执法者都可以第一时间看到并且发出警报。

总结：人脸识别技术已经越来越成熟，它不仅可以提高我们平时所处环境的安全性，也可以有效减少犯罪行为，还可以提供人们更大的便利性。

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