人脸识别技术的行业应用及未来发展趋势

高清芳

摘要：人脸识别技术是人工智能发展的产物，主要是在计算机的辅助下提取人脸信息，进行识别的技术，此种技术可以用作人像身份判断的工具，因此我们也可以称之为人像识别。其中数据资源丰富、扩展性强、接受性强是人脸识别技术的主要特点。本文针对人脸识别技术的行业应用及未来发展趋势进行了分析。

关键词：人工智能;人脸识别;发展趋势

一、人脸识别方法

1.1初级阶段

该阶段主要是以人脸重要器官作为分类特征，具有计算量小、内存要求低。特征提取快的优点，但是光照、表情等因素容易受影响。该阶段主要采用的方法为基于模板匹配法，该方法在将局部特征忽视的时候，容易丢失信息资料。

1.2经典算法涌现阶段

该阶段主要应用的技术为2D人脸图像线性子空间判别分析以及统计模式识别方法。初始特征为人脸图像中像素颜色和灰度值。该方法采集图像的条件较好，可以被应用在中小型的数据库中。

1.3人工提取特征阶段

该阶段认为设计面部特征，对局部描述子进行无监督式学习，利用局部特征提取方法对局部领域像素亮度、颜色值进行特征提取，解决了光照敏感度等因素的影响。该方法适用于真实条件下的人脸识别。

1.4深度学习阶段

深度学习阶段的特点为由人工设计特征和分类识别向基于DCNN转变。该过程的转变有较强的自主学习特征。其中局部连接、权值共享等是深度学习阶段的关键性技术。该阶段主要的优势为是被准确率较高，适用范围较广。但是此阶段还存在以下问题，比如理论研究领域有待完善、标记样本的多样性以及梯度不稳定等问题，这些问题解决的方法为依靠人工经验和知觉判断。此外，该阶段还需要浪费较长的时间和较大资源费用，也是需要改进的问题。

二、人脸识别技术的过程

2.1人脸识别应用系统流程

2.2变换介绍

在进行人脸识别过程中，变换方法有刚体变换以及非刚体变换。刚体变换由可以分为平移变换、缩放变换、旋转变换等。非刚体变换可分为仿射变换和投影变换等。

刚题变换的过程为，在二维平面空间中，一点（x，y）通过刚体变换后得到新的位置坐标（x，y），变换过程的公式如下所示：

式中，为旋转角，，分別是在两个方向上的平移变量。

线性变换和平移变换。在平面空间中的变换公式如下所示：

投影变换过程，可以采用高维空间上的线性变换来进行表示，变化过程如下所示：

三、智能人脸识别技术在发展中面临的问题

首先，智能人脸识别技术的应用需要得到国家标准的具体制定以及国家相关政策的支持。国家制定相关的法律法规以及相应政策的实施，为智能人脸识别技术的发展提供坚实的后盾以及相应发展方向。国家政策的安排往往代表了国家的立场与资金的纬度。目前智能人脸识别技术具有着较大的市场需求，倘若国家能够在政策上提供相应的支持，且资金上能够为其发展给予鼓励，则其将能够取得更好的发展效果。

其次，智能人脸识别技术需要对自身的技术进行进一步的突破。目前，智能人脸识别技术仍旧存在着诸多技术困扰，例如角度、光线、姿态等等。实际上单纯就技术难题方面，想要解决目前存在的诸多问题，技术人员就需要相当长的一段时间，因此在进行技术创新与发展的过程中，还需要相关外围硬件的支撑，例如红外灯、补光灯、相机的安装高度等等，其需要多方技术人员之间的相互配合才能够保证智能人脸识别技术能够得到技术上的进一步突破。

最后，人脸信息的大数据库系统还需要进一步的完善，使其能够具备更高的对比精度与对比速度。在当下这个数据库时代，智能人脸识别技术依然存在着很多技术难点，在进行大量的数据分信息以及识别的过程中，对于处理的速度与服务器的匹配问题仍然需要进一步研究。当前进行的大多数人脸识别，只是单纯的进行有限的人脸识别，在进行大量的人脸识别应用时，当前的智能人脸识别技术很难达到独立工作状态，在进行工作状态仍需要依托于庞大的人脸信息数据库，从而使自身收集的信息能够与数据库内的信息进行对比，从而保证其识别技术的正常运行。

四、人脸识别在行业中的应用情况

4.1安防领域和B端市场的应用

人脸识别技术受到政策的影响，伴随近几年来国家经济的迅速发展，人脸识别技术受到政府的大立支持，因此该技术发展的速度也越来越快。表现为人脸是被技术逐渐向商业化的方向发展。比如，我国金融、政府、教育、医疗等企事业单位。其中人脸识别技术被应用最为广泛的领域为金融和安防。此外，在技术不断更新的基础下，我国的公共交通运输业中也逐渐引进人脸识别技术。

4.2智能手机和C端市场的应用

支付刷脸和人脸解锁是C端市场主要的应用领域。其中智能手机中人脸识别技术的应用是C端市场该技术应用的主要代表。其中拉开人脸识别技术在智能手机中应用序幕为是2017年上市的苹果iphoneX，之后在FacelD的应用下，彻底的将人脸识别技术在安卓手机中的应用高潮拉开3D人脸识别技术需要足够的硬件条件并且还需要强大的芯片算力，因此这样高要求的条件，使得3D人脸识别在职能手机中的应用范围不广。此外3D人脸识别技术在发展的过程中也推动了2D人脸识别技术的发展，并且2D人脸识别技术逐渐向低端手机发展。

五、人脸识别技术未来发展趋势

5.1应用领域更加广阔

未来的人脸识别技术会被应用的范围越来越广，且算法的标准也会越来越低。之所以这样说只因为我国在2016年金融、安防等领域中应用人脸识别技术依赖，该项技术识别的准确性、防攻击能力等不断提高。在安全系数不断提高的情况下，被应用于更多的领域是非常可能的。此外在人脸识别上几乎算法门槛逐渐降低的基础下，也促使该技术向不同领域发展。

5.2行业标准更加规范

人脸识别技术在不断发展的同时，国家也颁布了明确的技术应用先关法律法规，如《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》等，这些法规的颁布促使今后的人脸识别技术更加的规范。此外，人脸识别技术在市场中的运行环境也不断的完善，促使用户在使用人脸识别技术的过程中，获得更高的安全体验。

六、结语

在我国经济和科技快速发展的基础下，人脸识别技术越来越成熟。以上就是笔者针对人脸识别技术在不同行业中的应用情况，以及未来该技术发展的主要趋势进行的相应分析，希望对促进该技术领域的进一步研究有一定的参考价值。

参考文献

[1]李国鑫.人脸识别技术的发展与应用[J].科技传播，2018，10（19）：102-103.

[2]王宇飞.人脸识别技术特征及未来的应用展望[J].中国新通信，2018，20（19）：90-91.