人脸识别会员技术未来发展可期

发布时间：2018/12/05    浏览次数：112

国外的人脸识技术研究起步较早，诞生了诸多知名的人脸识别公司和丰硕的人脸识别研究成果。而人脸识别技术在国内的发展则相对较晚，许多著名的人脸识别公司也是在近些年来成立并高速发展起来的，目前由这些新兴的人脸识别公司研发并采用的人脸识别技术基本上已经可以做到与国外水平媲美了。

小编就结合目前国内外知名的人脸识别公司采用的主流人脸识别技术的发展现状，来为你简单说明人脸识别技术在未来的发展趋势。

1、从2D到3D人脸识别技术的广泛应用

不论是时下主流的人脸图像数据库中已经保存好的人脸图像，还是在街边路口由摄像头实时采集到的人脸图像，绝大多数其实都是一张2D人脸图像。2D人脸图像在拍摄时特别容易受到光照、姿态、表情等因素的影响。而对于人脸来讲，具有天然的立体效果，拍摄2D人脸图像不能够很好的完全反映出人脸面部的全部关键特征。因此，就有了3D人脸识别技术。 虽然国内人脸识别公司中3D人脸识别技术的实际应用而言，尚处于一个初级的应用水平，但是随着人脸识别在各行各业应用越来越广泛，也倒逼人脸识别会员技术的创新升级。

3D人脸识别技术的广泛应用需寄希望以下三个因素：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；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，需要提升设备的计算能力；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，还需尽快储存足够多的3D人脸图像测试样本。

2、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技术大多都是针对轻量级的人脸图像数据库，对于未来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，需要重点研究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。

3、人脸图像数据库的实质提升

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。

与国外相比而言，虽然我国的人脸识别技术研究尽管起步较晚但是发展十分迅速，现在市面上一些知名的人脸识别公司也都在近些年来成立并高速发展起来的，其人脸识别技术也已经在零售领域、安全防护、金融等领域有了较为成熟的商业化应用。

雅量科技正是代表性人脸识别的领头企业，在推广人脸识别技术广泛应用的同时，不断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上创新，力求让人脸识别会员管理技术在多样性和通用性的人脸图像数据库搭建等方面获得深度发展，引领人脸识别会员技术之未来。