近几年，人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用，随着技术的不断发展，它离我们的日常生活越来越近，手机、商场、公园等都可以看到它的身影。据相关分析报告显示，预计今年起人脸识别市场规模将保持20%左右的增速，到2022年，全球人脸识别市场规模将达75.95亿美元。可以说，未来几年将是人脸识别技术成熟与普及的关键之年。
人脸识别，也叫面部识别，是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术。它用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。
国内主流的人脸识别企业与特点
目前在全球范围内，从事人脸识别技术的企业很多，国外知名的有google、facebook、斯坦福、卡耐基等；国内这些年也涌现了很多实力派，如海康威视、科大讯飞、商汤科技、云从科技等。
国内这些主流的人脸识别企业，技术方案各有特点。如海康威视的人脸识别技术，其人脸识别系统在识别准确率上非常不错，前端智能-深眸、分布智能-超脑NVR、中心智能-海康脸谱，均融合深度学习算法，前后端深度智能为人脸大数据应用提供有力支撑。
人脸识别系统广泛应用于平安城市、交通枢纽、智慧医疗、商业连锁、银行、学校、园区、边检等各行各业。
科大讯飞的人脸识别技术在准确率上做了很多突破性研究，其离线人脸识别和视频流检测技术也颇有亮点，离线人脸识别在检测到的人脸框中，进一步定位人脸的五官和轮廓位置，目前采用关键点21点模型定位位置，人脸关键点的平均精确度高达96%；视频流人脸检测和关键点检测、静态图片中人脸检测支持离线状态下使用，在提高响应时间上表现出色，此项技术可用于图片编辑等领域。
其人脸识别技术在考勤系统、远程认证、门禁系统、娱乐应用等众多领域广泛应用。
商汤科技的人脸识别技术表现在对视频流人脸校准方面，准确度和延迟都很好，人脸识别算法也是其优势之一。据OFweek人工智能网获悉，商汤科技曾在国际权威人脸数据库LFW中，其人脸识别准确率首次超越人眼。针对安防领域，它推出了静态人脸比对系统SenseTotem（图腾），以及动态人脸比对—SenseFace。图腾是一套以图搜图系统，可通过采集监控录像中的人脸截图，比对搜索目标库中标准人脸照片，帮助干警快速确认涉案嫌疑人员的身份，而SenseFace用于在飞机场、火车站等公共场合的大规模视频监控系统中的实时大库人脸识别，可提供在监控视频中实时抓拍人脸、属性识别、重点人员轨迹还原等功能。
其人脸识别技术除了应用在金融、门禁、无人驾驶等，如小咖秀、熊猫直播等这些热门应用所提供的各类面部AR特效，背后都来自商汤提供的技术支持。
云从科技的人脸识别技术很有特色，其人脸识别技术采用结构光活体防攻击检测，在提升准确率上有很好的效果。结构光技术”的3D人脸识别系统在精确度、响应速度与活体检测方面得到了革命性突破。3D结构光人脸识别技术能够广泛的应用在物联网、移动互联网、银行、安防、交通等各个需要人脸识别的场景，可以更好的提升攻击预防效果，全面提升人脸识别准确度，结合云从最新的算法，能够在一千万分之一误识率下达到99%以上的准确率。
其人脸识别技术广泛应用于银行、公安系统、商场等，并与公安部、国有大型商业银行、证通股份、民航总局建立联合实验室，推动人工智能产品标准的建立。
当前国内人脸识别技术在市场普及上面临的痛点
就当前人脸识别最普及的领域而言，安防、银行和公安系统上应用最广。未来人脸在很多领域都可以大放异彩，这取决于技术的突破与创新。就国内当前的现状而言，人脸识别在市场普及上面临着两大痛点。
一、商业模式有待改进
一项新技术的普及与很多因素有关，作为企业而言，成本控制与盈利才是其目的。而人脸识别技术门槛高、投入大，短期内的应用场景又很有限，因此很多企业在布局上显得犹犹豫豫，想让人脸识别技术像网购一样进入千家万户，一个好的商业模式至关重要。
在普及人脸识别技术上，国内很多公司也做了很多努力，如百度曾推出过一个叫脸优的产品，它是百度在人工智能技术上的一个尝试性应用，有人认为这个应用的推出让手机APP从“模式时代”突破到“术时代”。 因为该应用连接的不只是用户与未来的商业模式，更多的是连接了百度的人工智能以及人脸识别等技术，有着足够高的技术门槛，实现难度大。阿里巴巴、腾讯等互联网巨头也曾尝试基于人脸识别技术的商业变现，但效果均未达预期。
二、当前的人脸识别技术仍有进步空间
当前的人脸识别系统主要包括四个组成部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。随着未来数据的增长，在数据匹配，将面临着更大的挑战。
人脸识别用途很大，但目前人脸识别技术有很多不足，如对周围的光线环境敏感，可能会影响识别的准确性，在面对黑暗、相似等复杂场景，识别率表现不佳。
近几年虽然国内企业在人脸识别技术取得了一定的成绩，但还是有很多方面需要努力，如透过车窗玻璃识别人脸、夜间识别、红外识别等这些技术仍待企业去研发。
当前人脸识别技术可从哪些地方改进？
人脸识别技术要取得进步，这得从它的几大关键技术点上寻求突破，人脸识别的几大关键技术包括：
基于特征的人脸检测技术——通过采用颜色、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。
基于模板匹配人脸检测技术——从数据库当中提取人脸模板，接着采取一定模板匹配策略，使抓取人脸图像与从模板库提取图片相匹配，由相关性的高低和所匹配的模板大小确定人脸大小以及位置信息。基于统计的人脸检测技术——通过对于“人脸”和“非人脸”的图像大量搜集构成的人脸正、负样本库，采用统方法强化训练该系统，从而实现对人脸和非人脸的模式进行检测和分类。
从技术层面，人脸识别改进的办法可从上述三个方面。任何一个细节技术的突破都可能带来识别率的提升改进。
人脸识别技术广泛地应用于日常生活中，如相机拍摄，图片对比等，尤其近两年来，相亲节目如火如荼，其中浙江电视台的爱情连连看中的最佳夫妻像环节就利用了人脸对比技术来测试男女主人公面相的相似程度。
随着移动互联网的崛起，一些人脸识别技术的开发者将该项技术应用到娱乐领域中，如应用开心明星脸等，根据人脸的轮廓，肤色，纹理，质地，色彩，光照等特征来计算照片中主人公与明星的相似度。一旦解决了上述难点，未来人脸识别的前景将不可限量
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