人臉識別解析：人臉識別技術的發展趨勢
作者：admin
更新時間：2022-04-16
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國外對人臉識別技術的研究起步較早，誕生了很多知名的人臉識別公司和豐碩的研究成果。而人臉識別信息技術在國內的發展則相對較晚，許多著名的人臉識別公司管理也是在近些年來成立并高速經濟發展結合起來的，目前由這些新興的人臉識別公司產品研發并采用的人臉識別網絡技術研究基本上已經不僅可以真正做到與國外水平媲美了，不過距離大規模的商業化實際教學應用方面還有一個很長的路要走。
? 人臉識別信息技術的發展變化趨勢
那么企業服務交流就目前國內外知名的人臉識別公司采用了主流的人臉識別技術的發展現狀，給您一個簡單的人臉識別技術在未來的發展趨勢。
(一)機器識別與人工識別相結合
當市場上一些主流的人臉識別公司使用國內外知名的人臉圖像數據庫進行測試時，人臉識別的準確率一般可以達到95%以上。 此外，準確的人臉識別速度也非常快，這也為人臉識別技術的實際應用提供了有力的實踐。
不過在實際的生活中，每個人的人臉相對于攝像頭而言并不是保持靜止不動的，相反則是處于高速的運動狀態之中，攝像機采集到的人臉圖像會因為人臉的姿態、表情、光線、裝飾物等不同而呈現出完全不同的樣子，也極有可能會出現采集到的人臉圖像不清晰、不完整、關鍵部位特征不明顯的情況，這個時候人臉識別系統也就可能無法做到快速和精準的人臉識別了。
因此在設定了一定的人臉圖像相似程度數值分析之后，人臉識別技術公司管理系統發展會對高于該相似程度數值的人臉圖像信息作出提示，然后再由人工智能進行逐個的篩選，采用傳統機器學習識別與人工識別方法相結合的方式我們才能實現最大限度的做到人臉圖像的精準識別。
（二）3D人臉識別技術的廣泛應用
不管當前主流人臉圖像數據庫是否保存了好的人臉圖像，還是在街角由攝像機實時采集人臉圖像，大多數人臉圖像實際上都是2D人臉圖像。2D人臉進行圖像數據本身其實還是存在著一些固有的缺陷，那就是它無法真正做到深度的表達人臉圖像處理信息，在拍攝時特別容易因為受到光照、姿態、表情等因素的影響。至于面孔，許多關鍵部分，包括眼睛、鼻子、耳朵、下巴等面孔，都不在同一平面上。面部自然具有三維效果。拍攝二維人臉圖像并不能完全反映人臉的所有關鍵特征。
然而，在三維人臉識別技術在國內人臉識別公司的實際應用方面，它仍處于初級應用水平，遠未達到廣泛應用的階段。影響3D人臉識別技術的廣泛應用的因素主要有如下幾個：一是采集3D人臉圖像往往需要特定的采集設備，例如3D攝像機或者是雙目攝像機等，目前這一類型的攝像攝影設備的市場價格都比較昂貴，僅在特定的場景中使用較多；二是對3D人臉圖像的處理需要進行3D建模，相對應的3D人臉識別技術對于硬件設施的要求比較高，需要比較強的計算能力，在目前也不能做到廣泛應用；三是現有的3D人臉圖像的數量類型較少，相對應的3D人臉圖像數據庫也沒有搭建起來，缺少足夠的3D人臉圖像測試樣本，即使是在理論研究階段也無法深入，就更談不上更加廣泛的實際應用了。
基于深度學習的人臉識別技術的廣泛應用
目前主流的人臉識別信息技術企業大多都是可以針對輕量級的人臉圖像數據庫，對于中國未來發展完全可預見的億萬級的人臉圖像數據庫則還不太成熟，因此我們需要重點問題研究方法基于深度學習的人臉識別技術。
通俗意義上來講就是，目前國內人口有十三億之多，由實力雄厚的人臉識別公司牽頭在不久的未來建立起一個覆蓋全國范圍的統一的人臉圖像數據庫也是可以預見的，那么該人臉圖像數據庫存儲的人臉圖像的容量可能會達到數十億甚至是數百億的級別，這時候可能就會存在大量表征相似、關鍵特征點相似的人臉，如果沒有基于深度學習的人臉識別技術，建立更為復雜的多樣化的人臉模型，那么在實現精準和快速的人臉識別就會比較困難。
(4)人臉圖像數據庫的實質性改進
建立具備優良的多樣性和通用性的人臉圖像數據庫也是一個必然的事情，與目前主流的人臉識別公司引用的數據庫相比，其實質上的提升主要體現在如下幾個方面：一是人臉圖像數據庫量級的提升，將會從現在的十萬百萬級提升至未來的十億級甚至是百億級；二是質級的提升，將會由主流的2D人臉圖像提升至各種關鍵特征點更為明顯和清晰的3D人臉圖像；三是人臉圖像的類型提升，將會采集每個人在各個不同的姿態、表情、光線、裝飾物等之下的人臉圖像，以充實每個人的人臉表征進而做到精準的人臉識別。
? 小結
與國外相比，我國人臉識別技術的研究雖然起步較晚，但發展很快。目前市場上一些知名的人臉識別公司已經成立并迅速發展，其人臉識別技術也已經在安全保護、金融等領域有了較為成熟的商業應用。目前主流人臉識別公司采用的人臉識別技術已經初步發展成熟，在人臉圖像質量提升、3D人臉圖像應用、基于深度學習的人臉識別技術應用以及更加多樣化、通用化的人臉圖像數據庫建設等方面還將有進一步的發展。
