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据媒体报道，在深圳新洲莲花路口的安全岛上，一个巨幅显示屏格外引人注目，它播放的不是广告或影片，而是路口闯红灯行人的照片。这就是人脸识别技术，早在2017年4月，深圳在新洲莲花路口投用了一套人脸识别闯红灯抓拍设备，该设备用摄像头自动拍摄行人闯红灯行为，并在安全岛上的大屏幕即时播放。

算法+二、三维的人脸识别技术

人脸识别现状最早是1993年，美国特种部高级研究项目署和美国陆军研究实验室FERET项目组，建立了FERET人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。从广义范围来看，人脸识别包括以下五个方面的内容：人脸定位和检测、人脸表征(人脸特征抽取)、人脸鉴别、表情/姿态分析、生理分类等。由于可接受性好，人脸识别在生物识别领域得到较快的发展。大数据与人脸识别技术的融合趋势分析，在大数据和移动互联时代，人脸识别技术已经被纳入互联网应用，尤其是移动互联网应用。而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实现亿级人脸的快速检索，单张人脸所需内存小，查询效率高，360图片搜索、世纪佳缘等已经开始应用这项技术。

传统的人脸识别方法是基于二维图像分析理论进行人脸的分析、提取特征并进行识别。不同于二维数据，通过人脸三维扫描仪获取的三维数据包含了人脸的空间信息，是人脸本身的固有信息，三维数据形状数据不随光照、视图的变化而变化，且化妆等附属物对图像影响很大而对三维数据影响不明显。

二维人脸识别方法的最大不足是在面临姿态、光照条件不同、表情变化以及脸部化妆等方面较为脆弱，识别的准确度受到很大限制，而这些都是人脸在自然状态下会随时表现出来的。三维人脸识别可以极大的提高识别精度，真正的三维人脸识别是利用深度图像进行研究。二维与三维人脸识别相结合，多种模式的识别使用，可以有效地提高人脸识别精确度;二维识别算法逐步应用于三维人脸识别;人脸识别算法要能克服：姿势、表情的变化，佩戴眼睛、珠宝和其它一些因素及光线等因素影响;识别算法应该需要更少的计算量。

人脸识别企业盘点

国内的人脸识别企业大多以高校为背景，联合世界各大研究所进行技术研究。云从科技、Face++和飞搜科技在行业目前属领先水平。背靠“计算机视觉之父”，中科院实验室创业团队创立云从科技。云从科技团队成员除了来自中科大的校友外，还来自中国科学院各大研究所、UIUC、IBM、NEC、MicroSoft等全球顶尖学府及研究机构;并且在金融、安防、教育等领域分别开始了商业化探索，IBIS平台让其成为银行业第一大供应商，动态人脸识别系统在广东的应用成为标杆，被全国推广。

清华创业团队推出人脸云识别开放平台Face++，Face++团队成员除了几名来自清华校友外，还有来自美国哥伦比亚大学、英国牛津大学和美国南加州大学的科研及开发人员。并且在金融、安防、零售领域分别开始了商业化探索成功发育出Face++Financial，Face++Security，Face++BI等垂直人脸验证免费成人看片APP成人91看片下载。魔漫相机是全球首款将真人拍成幽默漫画的手机应用，用户数超过2亿，通过Face++对人脸自动捕捉和人脸关键点检测技术并结合表情迁移以及图像融合技术生成用户私人漫画形象，打造用户百变造型。飞搜科技公司是一个以科技创新，自主研发，把机器学习，尤其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，在世界公开测试基准数据集LabeledFacesintheWild(LFW)上准确性高于99.0%，超过Facebook于2014年6月份在同样人脸数据集上测试后公布的97.35%的准确率。除了国内企业，国外的Emotient、Affectiva和Amscreen等在广告、游戏等领域均有广泛的运用。

人脸识别在家居领域的运用

生物识别技术在智能家居领域应用越发普遍化，智能家居从家庭作为嵌入点，从进门的那一刻就已经开启了智能模式，人脸识别门锁由此应运而生，并在实际应用中产生了很好的效益。所谓的人脸锁就是根据人的脸部特征信息进行身份识别的门锁，用户需要通过注册才能正常使用，未经注册的用户无法识别开门。

在智能家居的发展过程中，将会有更多的生物特征被运用到生物识别技术里面来，只有不断的技术创新，行业才能得以持续发展，未来生物识别市场价值将会不断攀升。我国智能家居的建设已经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的加速，居家等问题逐渐显现，而人脸识别技术是实现安全、安心家庭的关键技术。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新趋势。

小结

目前，最好的人脸识别系统在环境理想、用户配合的情况下已经能够达到95%以上的识别率。人脸识别系统的应用离成人看片软件的生活也不再遥远。但是人脸识别技术仍然不能算做一个非常成熟的识别技术，只是在限定范围内有了一定的应用。

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