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浅析人脸识别技术未来发展的四大前景_深圳捷易科技
- 作者：捷易科技
- 浏览：2430
- 时间： 2019.05.09
- 来源：www.jiminate.cn
在疫情防控常态化管理中，很多地方都用到了人脸识别技术对人员进行管控，人脸识别技术作为一种新兴的人工智能技术，应用前景十分广阔，下面捷易科技就给大家介绍一下，人脸识别技术未来的发展的前景都有哪些。
人脸识别技术在未来有哪些发展前景？
我认为，人脸识别技术在未来的发展前景主要有以下这些：
1.机器识别与人工识别相互结合
现在市面上一些主流的人脸识别公司，在引入国内外的人脸识别数据库进行检测的时候，准确率一般都可以达到95%以上，进行精准识别的速度也会比较快，这也侧面为人脸识别系统的应用提供了印证。在实际的应用过程中，每个人的人脸面对摄像头时并不是静止不动地，在高速的运动状态下，摄像头采集到的人脸图像会因为人脸的姿势，表情，光线等条件的不同，产生不同的变化，呈现出完全不同的样子，这种情况下人脸识别设备也无法快速，精准的实现人脸识别。
在设定好人脸识别相似度之后，人脸识别设备会对高于这个相似度的图像进行提示，之后再通过人工方式对图像进行筛选，一般采用机器识别和人工识别的方式，就可以对人脸图像进行精准的识别。
2.3D人脸识别技术的广泛使用
不论是现在较为主流的人脸识别数据库当中保存的图像数据，还是摄像头采集到的人脸数据，大部分都是一张2D图像，2D图像本身就存在很多缺陷，并且2D图像在拍摄过程中，非常容易受到光线，表情，姿势等等因素的影响，人脸的鼻子，下巴，嘴巴并不是处于一个平面的上面，人脸具有天然的立体效果，2D图像不能很好地反映人脸的特征。
目前国内3D人脸识别设备的应用，尚且处在一个比较初级的阶段，导致3D人脸识别技术无法广泛应用的原因主要包括以下这些，一是3D人脸识别一般都需要特定的采集设备，就比如3D摄像机或者双目摄像机，一般来说这些摄像机的价格都比较贵。
第二是对3D图像进行处理，一般来说都需要进行3D图像的建模，3D人脸识别对于硬件的要求一般都比较高，第三是现有的3D人脸图像数量不够多，目前也没有成熟的3D人脸识别图像数据库，缺少足够数量的3D人脸识别样本。
3.深度人脸识别技术的广泛使用
现在主流的人脸识别技术，大多数都是根据轻量级的人脸识别数据库，对于未来发展更大容量的数据库条件还不够成熟，需要研究基于深度学习的人脸识别数据库，在未来如果想要建立十亿或者百亿，这时就会出现大量的表征相似，关键点相似的人脸数据，如果没有经过深度学习的人脸识别技术，建立起较为复杂的人脸识别模型，想要快速精准的进行人脸识别是一件比较困难的事情。
4.人脸识别数据库的升级
对现有的人脸识别数据库进行升级，建立起来具有优良多样性和通用性的数据库，是一件必然的事情，和目前主流的人脸识别数据库相比，它的提升主要包括以下这几个方面，一个是人脸识别数据库量级的提升，会从十万级、提升到十亿级和百亿级，第二个就是质量的提升，将会由2D人脸图像提升到3D人脸图像，第三个是人脸图像类型的提升，在人脸识别时将会采集每个人在不同的姿势，光线，表情下的人脸图像，扩充每个人的人脸表征，实现更为精准的人脸识别。
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