当你走在街上时，通过监控和一些技术手段，你的名字、职业等信息出现在对方的显示屏上。
你会感到惊讶吗？这不是美剧片段，也不是科幻小说家描述的未来。
人脸识别技术已经应用到人们的日常生活中。
据媒体报道，在深圳新洲莲花路口的安全岛上，一块巨大的显示屏格外引人注目。
它不播放广告或视频，而是播放路口行人闯红灯的照片。
这就是人脸识别技术。
早在今年4月，深圳就在新洲莲花路口投入使用了一套人脸识别红光抓拍设备。
该设备利用摄像头自动捕捉闯红灯的行人，并在安全岛上的大屏幕上即时播放。
。
算法+二维、三维人脸识别技术人脸识别的现状最早是由美国国防部高级研究计划局和美国陆军研究实验室FERET项目组于2001年建立的，用于评估人脸识别算法的性能。
表现。
从广义上讲，人脸识别包括以下五个方面：人脸定位与检测、人脸表示（人脸特征提取）、人脸识别、表情/姿势分析、生理分类等。
由于其良好的可接受性，人脸识别得到了迅速的发展。
在生物特征识别领域。
大数据与人脸识别技术融合趋势分析在大数据和移动互联网时代，人脸识别技术已经融入到互联网应用尤其是移动互联网应用中。
基于大数据的大规模人脸搜索是人脸识别技术未来发展的重要方向。
目前开发的大规模人脸搜索技术可以实现数十亿张人脸的快速检索。
单张人脸占用内存小，查询效率高。
图片搜索、佳源等已经开始应用该技术。
传统的人脸识别方法是基于二维图像分析理论对人脸进行分析、提取特征并进行识别。
与二维数据不同，通过三维人脸扫描仪获得的三维数据包含了人脸的空间信息，也就是人脸本身固有的信息。
三维数据的形状数据不随光照和视角的变化而变化，化妆等配饰对图像影响很大但对三维数据影响不明显。
二维人脸识别方法最大的缺点是，面对不同的姿势、光照条件、表情变化、面部妆容等情况时比较脆弱，识别的准确率受到很大限制。
这些都是面部在自然状态下随时会发生变化的因素。
体现出来了。
三维人脸识别可以大大提高识别准确率。
真正的三维人脸识别使用深度图像进行研究。
二维和三维人脸识别相结合，多种识别模式的使用，可以有效提高人脸识别的准确率；二维识别算法逐渐应用于三维人脸识别；人脸识别算法必须能够克服：姿势、表情、佩戴眼睛、首饰等光线等因素的变化；识别算法需要较少的计算。
面部识别公司盘点。
国内人脸识别公司大多以大学为基地，与全球各大研究机构合作进行技术研究。
云从科技、Face++、飞搜科技目前处于行业领先水平。
背靠“计算机视觉之父”，中科院实验室创业团队创立了云从科技。
云从科技团队成员除来自中国科学技术大学的校友外，还来自中国科学院各大研究所、UIUC、IBM、NEC、微软等全球顶尖大学和研究机构；并已在金融、安全、教育等领域开始商业化。
探索，IBIS平台已成为银行业最大的供应商，动态人脸识别系统在广东的应用已成为标杆，并已向全国推广。
清华创业团队推出人脸云识别开放平台Face++。
除了几位清华校友外，Face++团队成员还包括来自美国哥伦比亚大学、英国牛津大学、美国南加州大学的科研人员和开发人员。
并开始在金融、安防、零售等领域的商业化探索，成功研发了Face++Financial、Face++Security、Face++BI等垂直类人脸验证解决方案产品。
魔漫相机是全球首款将真人变成幽默卡通的手机应用程序。
它拥有超过2亿用户。
它利用Face++的自动人脸捕捉和面部关键点检测技术，结合表情迁移和图像融合技术，生成用户的私人卡通图像。
，打造多种用户风格。
飞搜科技公司是一家依靠技术创新和自主研发，将机器学习特别是深度学习的研究成果应用到人脸识别、图像识别、视频内容识别等领域的高科技公司。
飞搜的实时人脸识别算法在全球公开测试基准数据集Labeled Faces in the Wild（LFW）上的准确率高于99.0%，超过了Facebook今年6月在同一人脸数据集上测试后公布的97.35的准确率。
％ 准确性。
除国内公司外，Emotient、Affectiva、Amscreen等国外公司也广泛应用于广告、游戏等领域。
人脸识别在家庭领域的应用。
生物识别技术在智能家居领域变得越来越普遍。
智能家居嵌入家中，从进门的那一刻起，智能模式就开启了。
人脸识别门锁应运而生。
，并在实际应用中产生了良好的效益。
所谓人脸锁，就是根据人的面部特征来识别人的门锁。
用户需要注册才能正常使用。
未注册用户无法识别并开门。
在智能家居的发展过程中，更多的生物特征将被运用到生物识别技术中。
只有不断的技术创新，行业才能持续发展，未来生物识别市场的价值才会持续上升。
我国智能家居建设已进入大规模试点阶段。
未来10到20年，随着我国家庭智能化进程加快，家居问题等问题将逐渐显现，而面部识别技术是实现家庭安全放心的关键技术。
因此，随着智慧城市的大规模建设，人脸识别技术的应用将是未来的新趋势。
总结 目前最好的人脸识别系统在理想的环境和用户配合下可以达到95%以上的识别率。
人脸识别系统的应用已经离我们的生活不再遥远。
不过，人脸识别技术还算不上是非常成熟的识别技术，只在有限的范围内有一定的应用。
相信在技术、市场、消费升级等多方面因素的推动下，人脸识别将成为我们日常生活的一部分。