人脸识别解析：人脸识别技术的发展趋势
作者：admin
更新时间：2022-04-16
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国外对人脸识别技术的研究起步较早，诞生了很多知名的人脸识别公司和丰硕的研究成果。而人脸识别信息技术在国内的发展则相对较晚，许多著名的人脸识别公司管理也是在近些年来成立并高速经济发展结合起来的，目前由这些新兴的人脸识别公司产品研发并采用的人脸识别网络技术研究基本上已经不仅可以真正做到与国外水平媲美了，不过距离大规模的商业化实际教学应用方面还有一个很长的路要走。
➤ 人脸识别信息技术的发展变化趋势
那么企业服务交流就目前国内外知名的人脸识别公司采用了主流的人脸识别技术的发展现状，给您一个简单的人脸识别技术在未来的发展趋势。
(一)机器识别与人工识别相结合
当市场上一些主流的人脸识别公司使用国内外知名的人脸图像数据库进行测试时，人脸识别的准确率一般可以达到95%以上。 此外，准确的人脸识别速度也非常快，这也为人脸识别技术的实际应用提供了有力的实践。
不过在实际的生活中，每个人的人脸相对于摄像头而言并不是保持静止不动的，相反则是处于高速的运动状态之中，摄像机采集到的人脸图像会因为人脸的姿态、表情、光线、装饰物等不同而呈现出完全不同的样子，也极有可能会出现采集到的人脸图像不清晰、不完整、关键部位特征不明显的情况，这个时候人脸识别系统也就可能无法做到快速和精准的人脸识别了。
因此在设定了一定的人脸图像相似程度数值分析之后，人脸识别技术公司管理系统发展会对高于该相似程度数值的人脸图像信息作出提示，然后再由人工智能进行逐个的筛选，采用传统机器学习识别与人工识别方法相结合的方式我们才能实现最大限度的做到人脸图像的精准识别。
（二）3D人脸识别技术的广泛应用
不管当前主流人脸图像数据库是否保存了好的人脸图像，还是在街角由摄像机实时采集人脸图像，大多数人脸图像实际上都是2D人脸图像。2D人脸进行图像数据本身其实还是存在着一些固有的缺陷，那就是它无法真正做到深度的表达人脸图像处理信息，在拍摄时特别容易因为受到光照、姿态、表情等因素的影响。至于面孔，许多关键部分，包括眼睛、鼻子、耳朵、下巴等面孔，都不在同一平面上。面部自然具有三维效果。拍摄二维人脸图像并不能完全反映人脸的所有关键特征。
然而，在三维人脸识别技术在国内人脸识别公司的实际应用方面，它仍处于初级应用水平，远未达到广泛应用的阶段。影响3D人脸识别技术的广泛应用的因素主要有如下几个：一是采集3D人脸图像往往需要特定的采集设备，例如3D摄像机或者是双目摄像机等，目前这一类型的摄像摄影设备的市场价格都比较昂贵，仅在特定的场景中使用较多；二是对3D人脸图像的处理需要进行3D建模，相对应的3D人脸识别技术对于硬件设施的要求比较高，需要比较强的计算能力，在目前也不能做到广泛应用；三是现有的3D人脸图像的数量类型较少，相对应的3D人脸图像数据库也没有搭建起来，缺少足够的3D人脸图像测试样本，即使是在理论研究阶段也无法深入，就更谈不上更加广泛的实际应用了。
基于深度学习的人脸识别技术的广泛应用
目前主流的人脸识别信息技术企业大多都是可以针对轻量级的人脸图像数据库，对于中国未来发展完全可预见的亿万级的人脸图像数据库则还不太成熟，因此我们需要重点问题研究方法基于深度学习的人脸识别技术。
通俗意义上来讲就是，目前国内人口有十三亿之多，由实力雄厚的人脸识别公司牵头在不久的未来建立起一个覆盖全国范围的统一的人脸图像数据库也是可以预见的，那么该人脸图像数据库存储的人脸图像的容量可能会达到数十亿甚至是数百亿的级别，这时候可能就会存在大量表征相似、关键特征点相似的人脸，如果没有基于深度学习的人脸识别技术，建立更为复杂的多样化的人脸模型，那么在实现精准和快速的人脸识别就会比较困难。
(4)人脸图像数据库的实质性改进
建立具备优良的多样性和通用性的人脸图像数据库也是一个必然的事情，与目前主流的人脸识别公司引用的数据库相比，其实质上的提升主要体现在如下几个方面：一是人脸图像数据库量级的提升，将会从现在的十万百万级提升至未来的十亿级甚至是百亿级；二是质级的提升，将会由主流的2D人脸图像提升至各种关键特征点更为明显和清晰的3D人脸图像；三是人脸图像的类型提升，将会采集每个人在各个不同的姿态、表情、光线、装饰物等之下的人脸图像，以充实每个人的人脸表征进而做到精准的人脸识别。
➤ 小结
与国外相比，我国人脸识别技术的研究虽然起步较晚，但发展很快。目前市场上一些知名的人脸识别公司已经成立并迅速发展，其人脸识别技术也已经在安全保护、金融等领域有了较为成熟的商业应用。目前主流人脸识别公司采用的人脸识别技术已经初步发展成熟，在人脸图像质量提升、3D人脸图像应用、基于深度学习的人脸识别技术应用以及更加多样化、通用化的人脸图像数据库建设等方面还将有进一步的发展。
