在人工智能领域，人脸识别技术的应用规模不断扩大，算法能力不断提升，导致难以区分不同人通过简单的人脸对比评价。
算法能力的差距。
在海量人脸识别测试中，干扰集达到百万人时人脸识别的准确率已经成为人脸识别技术落地的有效指标。
根据美国国家标准与技术研究院（NIST）今年发布的结果，目前全球最好的人脸识别技术水平接近 99%，误报率为千万分之一，这意味着在受限场景下，数以千万计的误报，人类已经将机器的人脸识别能力推向了极限。
值得一提的是，在美国国家标准技术研究院组织的人脸识别算法测试排名中，中国算法团队占据半壁江山。
该测试以其严格、一致和全面的评价标准而闻名。
在测试中，中国的人脸识别算法实现了95.5%的识别准确率，万分之一误报，成为当时全球行业该指标的最佳水平。
冠军除依图科技再次获得外，亚军则由中科院深圳先进技术研究院获得；第五名被另一家面部识别独角兽旷视科技占据。
NIST是全球最权威的人脸识别测试，也是业界的黄金标准。
来自中国的算法技术能够在全球强大的竞争对手中名列前茅，甚至两次成为世界冠军，证明了中国在人工智能核心领域站稳了脚跟。
走在世界前列。
此外，国际权威市场洞察报告Gen Market Insights发布《全球人脸识别设备市场研究报告》显示，中国正在成为人脸识别市场的领导者。
报告显示，中国人脸识别年产值占全球市场份额的29.29%，每年将达到44.59%。
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近年来，人脸识别技术专利申请总量再创新高。
前瞻网数据显示，2018年，我国人脸识别专利申请量总体呈上升趋势。
尤其是年后，人脸识别专利申请量将大幅增加；到今年，人脸识别专利申请量将达到10万件。
人脸识别准确率的提升意味着用户在特定场景下将获得更好的体验，单位工作时间的效率将大幅提升。
例如，银行场景的客户将获得更好的体验，公安领域的一线工作人员将获得更好的体验。
警务人员的无效工作量将大幅减少。
受益于人脸识别性能的提升，安防后端处理系统平台可同时处理的前端产品数量也大幅增加。
这反过来又极大地刺激了前端高清采集检测设备的产品升级、整体市场需求的扩大以及存储设备的增长。
国内传统安防企业海康威视、大华股份均从中受益。
连续几年，其整体收入的一半都是由硬件摄像头产品收入贡献的。
此外，随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，高清城市监控更加普及，摄像头数量大量增加，大大减少了人脸识别、人脸识别等数据采集的障碍。
提高了人脸识别的效率。
质量。
人脸识别与监控技术的结合在司法系统中得到了重复使用，满足了公安系统对城市监控、逃犯追捕、黑名单筛查等功能的迫切需求。
这对于人脸识别技术的普及将是一个有益的助推器。
结论：如今，基于深度学习的方法已经成为人脸识别技术领域的重要发展趋势和方向，这也带动了人脸识别技术在更多场景中的应用。
随着技术变革和应用的普及，构建大规模、分布式人脸数据库和识别系统的成本不断降低，识别准确率不断提高。
因此，人脸识别正逐渐应用于安全要求较高的领域。
未来，人脸识别技术将在精度不断提升的基础上，提高各应用领域的运行效率，带来安全、效率、易用性等方面的升级，改变我们生活和工作环境的方方面面。