人臉識別是近年來非常火的技術之一，從馬雲的刷臉支付開始，人臉識別技術熱度一直未減。其實，人臉識別技術發展已久，技術水平基本達到頂尖，可以說已經到了一個成熟期。但在實際生活中，對大眾來說還是比較新鮮的，大家也還是懷著保守以及懷疑的態度。確實人臉識別技術到達一定高度之後，要繼續突破難度可見一斑。但實踐是檢驗真理的唯一標準，人臉識別技術也只有透過時間才能繼續前進。　　

人臉識別技術進入成熟期國內市場是必爭之地

　　目前，人臉識別技術已經進入實踐階段，人臉識別技術在各種場景下的應用有序展開：

　　1.養老金領取管理。隨著養老金社會化發放工作的全面展開，退休金的冒領問題也日益突出，社保機構很難管理到離退休人員的健康以及生存狀況，冒領情況嚴重，造成全國每年退休金的流失總數高達十億元。利用人臉識別技術可以有效地進行人員核對，減少養老金的流失。

　　2.辦稅認證系統。在基層稅務機關，經常出現冒用他人身份證開具免稅發票的現象，造成稅收流失，也導致免稅發票代開終端前整日人滿為患，正常納稅人排隊等候時間過久。透過人臉識別技術，系統自動將鏡頭攝取人像同公安部門身份資訊中的人像進行比對，實時完成實名認證。不僅有效緩解了視窗辦稅人員的壓力，提升了辦稅效率，還增強了實名制辦稅體驗，降低了涉稅風險。

　　3.疑犯追蹤系統。基於人臉識別技術，對長途客運站、火車站等公共場所進行監控，將影片中的人臉與疑犯資料庫進行比對，一旦疑犯在人群中被識別出來即刻報警。這就大大減輕了管理人員的工作負荷，提高了抓捕效率，增加了城市的安全性。

　　4.社群管理系統。在智慧城市中，以城市中最小的單元社群為例，透過非配合式人臉識別，可以幫助物業管理部門在訪客管理、物業通知(水電費通知、車庫資訊等)等方面為業主提供更加友好自然的生活體驗。

　　5.樓宇門禁系統。人臉識別智慧門禁系統透過構建具有智慧化管理功能的身份識別系統，結合先進的人臉識別演算法，能精確、快速地識別人臉並開啟門禁，提高了樓宇、家庭的安全。

　　6.考生身份驗證管理系統。立足考試行業的特殊需求，集計算機、通訊、網路、人臉識別技術、資料庫等多元化技術為一體的應用系統專案，為考試機構提供考生身份證資訊提取、身份驗證、管理等功能，構建更為高效、公平的考試環境。

　　7.駕駛學員的身份資訊認證和安全駕駛管理系統。包括到場驗證、學員身份認證、上車下車簽到、駕駛時間的控制等。

　　8.智慧膳食管理系統。系統在學生打飯時進行人臉識別，紀錄學生每天選購的菜品，根據醫院體檢結果給出膳食調整意見，對於學生單次浪費食物超30%的情況予以紀錄，不斷最佳化菜品和調整學生飲食結構。

　　9.商業智慧分析系統。實體商業中，目標客戶的引流以及精準營銷成為商業成本的重要支出，傳統被動式的商場標識、人工推送和導購等手段效率的下滑，讓以人工智慧為核心的精準營銷成為商業新的增長點。人臉識別系統能充分利用機器視覺對人臉的特徵識別和歸納能力，將客戶的性別、年齡、心情等作為商業需求的對應特徵，針對性地實時推送客戶感興趣的內容，為商家進行目標客戶群導流和精準營銷；另一方面，透過對不同人群的興趣內容的觀察和學習，逐步提升對目標人群推送內容的匹配精準度。

　　隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高，人臉識別技術將應用在更多的領域。

　　1、電子護照及身份證。這或許是未來規模最大的應用，國際民航組織(ICAO)已確定，從2010年起，其118個成員國家和地區，必須使用機讀護照，人臉識別技術是首推識別模式，該規定已經成為國際標準。中國的電子護照計劃公安部一所正在加緊規劃和實施。

　　2、自助服務。如銀行的自動提款機，如果使用者卡片和密碼被盜，就會被他人冒取現金。如果同時應用人臉識別就會避免這種情況的發生。

　　3、資訊保安。如計算機登入、電子政務和電子商務。在電子商務中交易全部在網上完成，電子政務中的很多審批流程也都搬到了網上。而當前，交易或者審批的授權都是靠密碼來實現，如果密碼被盜，就無法保證安全。但是使用生物特徵，就可以做到當事人在網上的數字身份和真實身份統一，從而大大增加電子商務和電子政務系統的可靠性。

　　中國人臉識別技術水平在全國也是名列前茅的，在剛剛結束的MS-Celeb-1M競賽中中國就很好的證明了自己。而中國人臉識別技術的不斷突破，與市場也有著千絲萬縷的關係。

　　根據人臉識別行業發展現狀，中國人臉識別市場規模約佔全球市場的10%左右，因此2016年，中國人臉識別市場規模約為17.25億元，其中金融領域約3.28億元，安防領域約5.69億元，考勤門禁領域約6.99億元，其他領域剛剛起步，約為1.29億元。儘管，目前來看，中國人臉識別市場規模較小，然而市場空間巨大。從場景評估的角度來技術人臉識別的市場空間，依據各場景的市場空間和人臉識別技術佔產業鏈價值的比例，未來十年，中國人臉識別行業市場規模有望達到千億元。

　　人臉識別行業有五大投資機會

　　1、大資料與雲計算

　　現階段，中國二代證的普及使中國目前逾12億人的身份資訊有了數碼照片資料，平安城市聯網的數百萬臺監控攝像機每天也產生著海量的資料資訊，種種跡象表明，目前公安已經跨入大資料應用時代。越來越多的公安科技部門發現，基於新的大資料形態，一些傳統技術瓶頸逐步顯現。大資料的應用背景為人臉識別應用帶來的機遇，利用人臉識別技術將這些海量照片資料利用起來，提升整個公安資訊化的管理水平，是公共安全領域下一階段的趨勢。

　　2、智慧城市建設

　　融合大資料、雲計算、物聯網、移動網際網路等熱門領域尖端技術，意在打造城市生活“未來版”的智慧城市建設，當下正在國內如火如荼地進行。有資料顯示，截至2016年，國內在建的智慧城市數量已經達到597個，智慧城市目前也已經正式從原先的概念探索進入了實質建設階段。相關機構預測，未來十年，伴隨著資訊科技的發展與政策的大力推動，智慧城市建設領域的投資將超過萬億。在智慧城市的建設中，人臉識別技術可應用到智慧小區、智慧交通、智慧民航等個個領域，智慧城市建設的火熱也將推動人臉識別技術的快速增長。

　　3、移動網際網路發展

　　近年來，隨著移動網際網路的迅猛發展，網路購物、手機打車、充值繳費、網際網路金融等移動網際網路服務迅速興起，手機支付安全日益突出。根據央行公佈的《2016支付體系執行報告》顯示，2016年全國移動支付業務257.1億筆，金額157.55萬億元，同比分別增長85.82%和45.59%。然而令人擔心的是，手機的病毒、木馬也明顯增多，直接針對“手機錢包”的安全隱患空前增加。而人臉識別技術可以結合網際網路金融產品，將銀行的賬戶或信用卡與人臉的識別系統相關聯，使用者只需對著攝像頭拍一張照片，就能在數秒內便捷認證身份，因而可以有效根源杜絕盜號、詐騙的情況，保障交易的安全。未來隨著移動網際網路的持續發展，該領域對人臉識別技術的需求將持續增加，帶動人臉識別行業市場規模快速增長，擁有巨大市場潛力。

　　4、、網際網路金融發展

　　對於網際網路金融而言，有大量的應用場景將會用到人臉識別，比如遠端線上開戶、移動線上支付、ATM報警、線下身份驗證自助髮卡機以及貴賓身份識別等，在現有的網際網路銀行以及網際網路證券的快速發展下，人臉識別必將取代傳統的營業網點人工識別成為金融行業發展的基礎設施。隨著網際網路銀行遠端開戶、“刷臉支付”等需求催化，人臉識別應用邊界正加速擴充套件，未來市場潛力巨大。

　　5、網際網路+熱點

　　人臉識別是進軍“網際網路+”的利器。人臉識別除了在安防、金融等傳統領域擁有廣闊市場外，在toB領域可為社交網路類企業提供定製化雲服務，在toC領域可以提供“雲臉鎖屏”等各類創新應用，更可以透過積累的大規模人臉資料推出社交和移動搜尋相關的產品，應用前景廣闊。此外，在網際網路時代，人臉識別技術的人口價值不可低估，其安全性、便利性和唯一性使其有望成為人與網路的連結橋樑，隨著商業模式的不斷創新，人臉識別的市場規模將大機率遠遠超出人們的預期，市場空間巨大。

到目前為止。還不成熟。原因他是aI人工學習階段。沒有大量的鋪開，所以他這個人臉識別還有很多小問題。目前為止，他這個的話是支付寶力推呢。但是他們規模還是很少。這個最起碼還得56年才能跟指紋差不多。成熟。

總體來說，人臉識別技術已經非常成熟。

但從實際應用上來說，還有很長的路要走。

一般人臉上有100個特徵點，人臉錄取後記錄下來，比對時只有要80-95個特徵點能夠符合，就算比對成功。

目前，人臉識別技還面臨幾個問題:

1.化妝現在的演算法基本沒有怕化妝的，人臉演算法的主要特徵收集點集中在眼部、眉毛、鼻子、嘴巴。化妝並不能改變這些特徵點。但是……怕劉海，遮住眉毛的劉海……另外我有個疑問，釋出會上說帶眼鏡能識別，一般演算法的處理方式是不帶眼鏡錄一半，帶眼鏡錄一半可以實現。但是換眼鏡就嗝屁了。估計蘋果演算法也是這樣的，要曉得眼部是多麼重要的識別特徵。電視裡的蒙面大俠我們一眼就能知道是誰蒙面的這就不需要我多說了吧。

2、雙胞胎成年雙胞胎人張開了，區別還是蠻大的。現在的演算法都沒問題。細皮嫩肉的熊孩子，該嗝屁時還是得嗝屁。

3、歲月神偷人都敵不過歲月這把殺豬刀，幾年後後變胖，變瘦了，多了皺紋，還能識別嗎？現在演算法，都有提取新特徵點的功能，你用得多，我就跟你熟。伴隨你一起成長。但是，如果就用了一次，幾年後你已成球形閃電，認不出你也很正常。

4、光線人臉識別不怕沒光，怕的是光太強。所有鏡頭頭都怕逆光，你開車恨不恨遠光狗？因為他讓你看不清。你10幾萬鏡頭的單反逆光拍人，不照樣一坨黑。這個整個鏡頭界都沒解決的問題。至於X的所謂3D鏡頭，大家看看就好，我打包票是偽3D，真3D攝像頭的成本擺那了，不可能用。不過現在市面都是炒作說自己是3D人臉識別技術，那就這樣吧。總而言之蘋果這個face id在純室外的使用感受，我很不看好。

5.照片、人皮面具等市面上的低階演算法，是讓你眨眼、動嘴。所謂的貨物識別。用得比較多的靜紅外技術直接看你照片面具是個白板，連3D列印的頭雕都不曉得是個什麼東西……所以已經很成熟了，不用擔心這個

單就人臉識別這個技術來說，我認為歷經多年的發展，尤其是近些年的技術進步，技術本身很成熟。

但技術的成熟和實際應用是兩個概念，雖然現階段N多場景都已經使用了，甚至商用了人臉識別，但在現實中遇到的挑戰依然存在。

首先說到技術本身，其實簡單來說人臉識別只是將採集到的實時人臉圖片和一張基本圖片，做關鍵點的匹配。在圖片質量都有所保證的情況下，識別精度極高，技術本身已經很成熟了。

但是現實中並不是所有的場合，都能夠保證攝像頭採集到的圖片是清晰可用，size符合要求的，有可能人體在攝像頭前一直側臉走過，也有可能人運動幅度過大，採集到的圖片不夠清晰，更可能人在攝像頭遠處一閃而過圖片清晰度太低，不能使用。

對於一個技術本身來說，人臉識別已經足夠成熟了，但並不代表就可以支援所有場景的商用了。最簡單的例子，指紋識別也很成熟，但遇到手脫皮的，手指髒的，手上溼的，都會出現識別失敗的情況。

所以我認為技術足夠成熟，商用仍需努力。

與其他生物識別技術，如指紋識別，掌形識別，眼虹膜識別和聲音識別相比較，人臉識別具有以下獨特的優勢：

# 非接觸式取樣

被測者不需要與採集器（攝像頭）接觸即可將面像資料輸入到計算機中。這種方式既方便了使用者，同時也大大提高了採集器的使用壽命。比如，指紋的採集需要使用者把手放在採集器上，這樣使用時間長了次數多了採集器就容易因磨損而損壞。

# 無需被測者的配合

被測者可以在毫不知情的情況下被取樣錄入並進比對識別。這一特點使得人臉識別技術成為公共安全監控方面的最理想的選擇。可以利用這一點，在公共場合或機要部門的出入口做實時比對識別，查詢特定的人員。

# 人臉識別更方便、直觀

人臉照片能夠很方便的進行人工鑑別判斷，無需專業人士作鑑定。 這使得當使用者需要核對歷史記錄中的人員時，能夠更方便、直觀的進行人工判別。

人臉識別技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，其中包括人臉追蹤偵測，自動調整影像放大，夜間紅外偵測，自動調整曝光強度等技術。

人臉識別技術屬於生物特徵識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特徵來區分生物體個體。

人臉識別技術其實很早就有人研究，往前推算，已經發展了40多年。但是受制於當時的技術水平、資訊化程度等，人臉識別技術發展比較緩慢。隨著GPU超級計算卡的成熟應用，各類演算法的不斷完善，以及隨著人工智慧、大資料、雲計算這3輛“快車”的崛起，人臉識別技術才有了突破性的發展，真正能夠算得上是計算機視覺新起點的時間點是在2012年。

目前人臉識別技術在應用模式上分為靜態識別和動態識別。

靜態人臉辨認是在特定的區域或許規模之內，進行辨認，也就是說辨認對視點、間隔、方位的要求會比較高。靜態人臉辨認的特點就在於使用者容量小，比較適合一些小型公司的考勤之類的運用。因為是靜態的，所以價格相對也比較便宜。圖形辨認率較高，可到達95%以上。

動態人臉辨認是不需要停駐等待，你只需出現在規模內，不管你是在行走仍是停立，體系都可以自動辨認。也就是說，人以自然的形狀走過去，攝像頭會進行資訊的抓拍和收集，宣佈相應的指令，進行動態人臉辨認。

目前人臉識別的辨識率已經達到99.8%，已經超過了人眼的辨識率，所以人臉識別技術得到了廣泛的應用，比如公安、機場、銀行、安防、酒店、地鐵等多個重要職業及範疇，以及智慧門禁、門鎖、考勤等民用商場。

但是人臉識別技術也有其侷限性:

1、化妝嚴重無法識別；

2、雙胞胎無法識別（有一種說法是3D人臉識別技術可以識別雙胞胎，未曾考證）；

3、早期的人臉識別技術無活體檢測功能，對於出現在識別區域的圖片、影片也能識別成功；

4、人臉識別技術對於光線、角度的要求很高，在一些特定環境特別是無感識別情況下，識別率很難保證。

目前人臉識別技術的發展方向包括：3D人臉識別（採用3D結構光、紅外線、可見光）、大角度人臉識別技術，還處於研發階段，真正具備商業功能的比較少。