人脸识别-一路机电人脸识别器(图)-人脸识别系统

虽然人脸识别已经研究多年，但人脸识别系统在识别中仍面临着以下几个难点：

1、人脸图像的成像条件包括较大的随机性：光照变化、姿态变换、表情变化、发型改变、化妆、以及遮挡等复杂条件；

2、人脸面部图像的复杂的三维结构属性：包括线性结构和非线性结构；

3、人脸图像数据的维数问题；

4、不同个体间的面部特征的差异性。

近年来人脸识别一直是国内安防领域的焦点，人脸识别技术可以在移动设备、个人电脑和终端设备上实现毫秒级别、不同精度的人脸关键点*，该技术可适应大角度侧脸、大表情变化、遮挡、模糊、明暗变化等各种实际环境。人脸检索也是毫秒级别，检索大规模人脸数据库或监控视频，在认证出96%的人脸后，误检率低于十万分之一。可检测用户是否为*，配合人脸身份认证，人脸识别考勤，能有效分辨高清照片、PS、三维模型、换脸等坊冒欺诈的行为。

正是由于检验准确、难伪装的特征，人脸识别被广泛应用，已经渗透到我们生活的各个层面，并且带动了很多行业的升级发展，人脸识别系统，给人们生活带来****大的便利。

基于大数据的大规模人脸搜索是人脸识别闸机的人脸识别技术未来发展的重要方向。例如，在相关领域已经跨入大数据时代，一些传统技术瓶颈显现，因此，利用人脸识别闸机的人脸识别技术将这些海量照片数据利用起来，提升整个信息化的管理水平，是未来人脸识别技术发展的重要方向。

深度学习将人脸识别闸机的人脸识别准确度提升至肉眼级别，人脸识别，大大拓展了2D人脸识别的应用场景，并借助互联网爆发的东风，作为基础设施迅速普及。此外，随着互联网等业务身份认证的需求爆发，第三方认证服务平台将会出现，基于提供服务的平台型盈利模式发展空间巨大。

随着三维测量技术的发展，基于3D的人脸识别闸机的人脸识别算法能够弥补2D投影造成有效识别信息丢失的问题，对于人脸旋转、遮挡、****度相似的传统难点具有很好的解决方式，也逐渐成为人脸识别闸机的人脸识别技术的另一重要发展路线，随着3D人脸库的完善以及设备成本的降低，3D技术将有很大发展空间。