人脸识别又称人像识别、人脸识别，是一种基于人脸特征信息，主要通过摄像头或照相机采集的人脸特征信息的生物特征识别技术。包含人脸的图像或视频流，自动检测和跟踪图像中的人脸，然后对检测到的人脸进行一系列相关技术。近年来，随着人工智能的发展以及国家经济发展和安全防御的需要，我国人脸识别市场规模不断扩大，技术水平不断提升，在人脸识别方面已达到世界领先水平。的算法。随着人工智能的不断发展，智能时代正在悄然来临，以人脸识别为代表的生物识别技术也越来越普及。从安全、支付、金融到教育、医疗、交通，“刷脸”逐渐成为常态，为人们的生产生活带来诸多智能、安全和便利。一、人脸识别技术的发展背景人脸识别是一种基于人脸特征信息进行身份识别的生物识别技术。除了安防和金融两大领域，人脸识别在交通、教育、医疗、警务、电商等众多场景中得到广泛应用，并展现出巨大的应用价值。为进一步把握人脸识别技术带来的重大机遇，我国出台了一系列扶持政策。2015年以来，我国相继出台了《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见(征求意见稿)》、《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》等法律法规，为人脸识别技术在金融、安防、和医疗。2017年，人工智能首次被纳入国家政府报告；同年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》；12月，工信部发布《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，对人脸识别的有效检测率和正确识别率进行了提升。有一个明确的要求。作为人工智能的主要细分领域，国家对人脸识别的政策支持显而易见。2020年，《中国新一代人工智能发展报告2020》今日在浦江创新论坛发布。报告系统回顾了过去一年中国人工智能发展的总体情况。报告分为全球发展、创新环境、科技研发、产业应用、人才培养、区域发展、人工智能治理七章。2、人脸识别技术的发展历史人脸识别最早在1960年代被研究人员研究，到20世纪90年代后期才真正进入初级应用阶段。自发展以来，其技术成熟度已经达到了较高的水平。1991年，将特征脸算法应用于人脸识别，首次实现了人脸自动检测。该技术由Sirovich在约翰霍普金斯大学开发，由麻省理工学院(MIT)ConnectionScience创始主任AlexPentland开发，Pentland于2012年被评为“全球最强大的7位数据科学家之一”by《福布斯》，谷歌创始人拉里佩奇也获得了这一荣誉。2000年后，NIST研究所在FERET项目的基础上进行了扩展，推出了FRVT和FRGC两个新项目。FRVT是评估技术的可用性，测试算法系统的性能，并为采购技术的相关部门提供检测报告。FRGC面向市场上的企业和团队，结合其他部门的定制化需求，开展竞价竞价。FRVT负责对接评估，帮助不同部门完善人脸识别系统的个性化需求。2010年，随着Facebook加入人脸识别功能，人脸识别开始走向个人。从支付到美化，全球互联网公司纷纷跟进。2017年，苹果iPhoneX首次发布了人脸解锁功能。一经售罄，引爆市场。现在人脸识别已经应用到方方面面，比如短视频、直播等，高频出现在我们身边。整个发展过程可分为机械识别、半自动识别、非接触识别和互联网应用阶段。与其他生物识别方法相比，人脸识别具有自然、不易察觉的优点。自然性是指识别方法与人类用来识别个体的生物特征相??同。指纹识别、虹膜识别等不自然。不易察觉的特点使这种识别方法不易被人反驳。但指纹识别或虹膜识别需要使用电子压力传感器或红外线采集指纹和虹膜图像，采集过程中体验不佳。目前人脸识别需要解决的问题是如何保证在不同场景、人脸遮挡等应用中的识别率。此外，隐私和安全也是值得考虑的问题。人脸识别优势明显，将成为未来领先的识别技术。具体来说，与指纹识别、虹膜识别等传统生物识别方式相比，优势主要集中在四点：非接触、非侵入、硬件基础完备、采集快捷方便、可扩展性好。在复杂环境下，人脸识别准确率问题解决后，人脸识别有望快速取代指纹识别，成为市场大规模应用的主流识别技术。三、人脸识别技术研发现状人脸识别的加速发展，一方面源于我国智能社会建设的发展需要，另一方面源于人脸识别技术的快速发展。尤其是近年来在人工智能浪潮下，人脸识别行业受到资本青睐，为人脸识别技术的发展提供了重大机遇。据SooPat数据显示，近年来我国人脸识别行业相关专利申请量持续增长。2018年我国人脸识别行业专利申请量3487件，较2017年略有增长，专利公开量5200件，同比增长93%。2019年1-2月，我国人脸识别专利公开量达到1174件，超过2014年全年水平。4.我国人脸识别技术应用现状分析。2014年是我国人脸识别技术的转折点，使得人脸识别技术从理论走向应用。2018-2020年是人脸识别技术全面应用的重要节点。“人脸”时代正式到来。目前，从人脸识别技术在我国的应用来看，主要集中在考勤、安防、金融三大领域。从具体应用来看，主要是包括公安领域的侦查脱逃、犯罪鉴定和边防安全；信息安全领域的政府职能领域的电子政务、户籍管理、社会福利和保险；电子商务、电子货币和支付、考勤、营销；军事机要部门在出入境领域，金融机构的门禁和出入境管理等。.目前，刷脸办卡、远程贷款、自助开户、刷脸支付等已开始上线o渗透我们的生活。现在很多银行都在自己的设备上引入了人脸识别系统。办卡时，可以通过人脸识别技术，将现场采集的照片与存储照片、身份证照片进行比对。确认无误后，即可独立开通。卡片、服务变更、密码重置等服务更加安全高效。与此同时，在交通领域，行人闯红灯也进入了“刷脸”时代。中国人过马路的方式曾经是个笑话。很多中国人过马路不看红绿灯，聚众离去的情况并没有得到改善。这种闯红灯的坏习惯一直难以控制，但人脸识别技术的发展让我们看到了转机。现在一些地区已经开始使用人脸识别技术对行人闯红灯进行管控。当行人闯红灯时，自动识别抓拍系统会对闯红灯的市民进行抓拍，并将数据上传至大数据调查实验中心，以验证其真实身份。并在电子大屏幕上实时揭露违法者。五、人脸识别未来发展趋势首先，人脸识别应用最为广泛的领域是安防行业，这不仅为整个安防行业注入了新的活力，也进一步开拓了新的发展市场。作为安防市场未来发展方向的智能视频分析，最重要的技术就是人脸识别。二是我国三维测量技术近年来发展良好，目前的3D人脸识别算法正在补充2D投影的缺陷。此外，针对传统难点，包括人脸旋转、遮挡、相似度等，这已成为人脸识别技术最重要的发展路线之一。第三，大数据深度学习进一步提高了人脸识别的准确率，这也为二维人脸识别的应用取得了一定的突破。应用于互联网金融行业，可以快速普及金融级应用。第四，人脸识别技术因其便利性和安全性，可作为智能家居的门禁系统和身份验证系统。因此，智能家居与人脸识别技术的融合是未来发展的重点方向。智能家居人脸识别系统是结合嵌入式操作系统和嵌入式硬件平台建立的，加强了人脸识别技术与智能家居应用的结合，具有概念新、实用性强的特点。第五，人脸识别技术是未来基于大数据的重要发展方向。如今，公安部门引入大数据，也弥补了传统技术的难点。通过人脸识别技术，可以对这些照片数据进行存储和再次利用，极大地提高公安信息化的管理和协同能力。这将成为人脸识别的未来。主要发展趋势
