人脸识别应用市场的火爆，为很多创业公司带来了发展契机，市面一时间涌现很多人脸识别企业，而这种现象，让很多有需求的行业用户在面临更多合作选择的同时，也有很多困惑：每家企业都说拥有核心人脸识别算法，那到底什么才是好的人脸识别算法呢？有没有衡量标准？
大量的实践数据库对人脸识别算法优化至为重要
“人脸识别（Facial Recognition），就是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，最后判断出用户的真实身份。
其实从人脸识别的定义中不难看出，人脸识别技术区别于其他的科学技术，有着鲜明的特点，光线、年龄变化、角度等都会影响人脸识别的最终效果，为了对此类外界因素做好处理，就要求人脸识别算法需要不断进行自主学习，始终处于一个动态进化的过程中，并不断通过实践来积累丰富人脸数据库，这就需要企业研发出的人脸识别算法在大量的实践案例中去实现进化。就像是互联网理念中常说的“先发优势”，人脸识别算法这一特性决定了，时间越长积累越多，人脸识别算法实现的“进化”就会越超乎想象。而算法的稳定性也能够在这个进化过程中得到提升，这对于企业应用是至关重要的。大规模应用的实践案例也并不是所有企业能够达到的,只有国内少数的人脸识别巨头才有这样的实力。
以雅量科技为例，人脸识别算法历经4年研发，独创动态模板融合专利技术，支持近红外和可见光两种识别模式，算法更是在FRGC国际人脸识别挑战赛位居前列。而这些成就都离不开实践。作为深耕生物识别领域近10年的领军企业，丰富的案例让天诚盛业累积了亿万级人脸识别数据库，而且随着公司的发展，人脸识别数据库一直在不断的更新壮大，这种数据庞大的充满新鲜血液的数据库对于人脸识别算法的进化尤其重要。
有句话叫“化成灰我也认识你”，其实意思就是对一个人很熟悉了，它变成什么样你都能认出来，这句话用在人脸识别算法上也是一样，对于整容、年龄变化等外界因素带来的影响，人脸识别率也会随着处理的人脸数据增多而提升。
想用好人脸识别算法需要平台策略
在实际应用中，复杂多变的应用场景也让人脸识别会员管理系统的应用面临很大的挑战。基于丰富的项目实践经验，雅量科技曾提出“平台策略”，通过前端智能视频采集和后端统一身份认证云平台，依靠平台强大的兼容性，企业无需对已有的业务系统进行修改，即可将人脸识别算法灵活的引入到多个应用场景中，满足未来不同的应用场景需求，而且统一集中的身份认证管理功能和日志管理功能，利于全方位构建大数据模型，让人脸识别算法能够更好的基于累积的数据库不断地通过自主学习而优化。可以说用好平台策略，让人脸识别算法的应用更加智能、方便、快捷！