詳解國內人臉識別主流的技術特點及未來的發(fā)展趨勢

當前國內人臉識別技術在市場普及上面臨的痛點

就當前人臉識別最普及的領域而言，安防、銀行和公安系統(tǒng)上應用最廣。未來人臉在很多領域都可以大放異彩，這取決于技術的突破與創(chuàng)新。就國內當前的現(xiàn)狀而言，人臉識別在市場普及上面臨著兩大痛點。

一、商業(yè)模式有待改進

一項新技術的普及與很多因素有關，作為企業(yè)而言，成本控制與盈利才是其目的。而人臉識別技術門檻高、投入大，短期內的應用場景又很有限，因此很多企業(yè)在布局上顯得猶猶豫豫，想讓人臉識別技術像網購一樣進入千家萬戶，一個好的商業(yè)模式至關重要。

在普及人臉識別技術上，國內很多公司也做了很多努力，如百度曾推出過一個叫臉優(yōu)的產品，它是百度在人工智能技術上的一個嘗試性應用，有人認為這個應用的推出讓手機APP從“模式時代”突破到“術時代”。 因為該應用連接的不只是用戶與未來的商業(yè)模式，更多的是連接了百度的人工智能以及人臉識別等技術，有著足夠高的技術門檻，實現(xiàn)難度大。阿里巴巴、騰訊等互聯(lián)網巨頭也曾嘗試基于人臉識別技術的商業(yè)變現(xiàn)，但效果均未達預期。

二、當前的人臉識別技術仍有進步空間

當前的人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。隨著未來數據的增長，在數據匹配，將面臨著更大的挑戰(zhàn)。

人臉識別用途很大，但目前人臉識別技術有很多不足，如對周圍的光線環(huán)境敏感，可能會影響識別的準確性，在面對黑暗、相似等復雜場景，識別率表現(xiàn)不佳。

近幾年雖然國內企業(yè)在人臉識別技術取得了一定的成績，但還是有很多方面需要努力，如透過車窗玻璃識別人臉、夜間識別、紅外識別等這些技術仍待企業(yè)去研發(fā)。

當前人臉識別技術可從哪些地方改進？

人臉識別技術要取得進步，這得從它的幾大關鍵技術點上尋求突破，人臉識別的幾大關鍵技術包括：

基于特征的人臉檢測技術——通過采用顏色、輪廓、紋理、結構或者直方圖特征等進行人臉檢測。

基于模板匹配人臉檢測技術——從數據庫當中提取人臉模板，接著采取一定模板匹配策略，使抓取人臉圖像與從模板庫提取圖片相匹配，由相關性的高低和所匹配的模板大小確定人臉大小以及位置信息。

基于統(tǒng)計的人臉檢測技術——通過對于“人臉”和“非人臉”的圖像大量搜集構成的人臉正、負樣本庫，采用統(tǒng)計方法強化訓練該系統(tǒng)，從而實現(xiàn)對人臉和非人臉的模式進行檢測和分類。

從技術層面，人臉識別改進的辦法可從上述三個方面。任何一個細節(jié)技術的突破都可能帶來識別率的提升改進。

除了上述三個技術層面改進人臉識別，也有很多上游企業(yè)在做人臉識別技術改進的研究，如通過在元器件上的改進，提升人臉識別準確率。

用于用戶臉部或眼部的紅外補光光源不但需要足夠亮而且要均勻，這對于人臉識別和眼部跟蹤系統(tǒng)而言尤其重要。歐司朗最新的Synios P2720使用波長為940 nm的紅外線，可減少紅爆。之前紅外攝像頭對850nm的紅外光源有著最好的靈敏度。

據OFweek人工智能網了解，這款IRED專為二維人臉識別而設計，是歐司朗光電半導體的現(xiàn)有生物識別產品線里的最新成員。