人脸识别高端技术应用是一个可以横贯多个技术领域的、涵盖多个技术专业和应用领域的技术知识,并且已经陆续开展了广泛的关于高端人脸技术相关课程教学研究和实际应用的研究工作,涵盖了人体图像信号处理、生理学、心理学、模型人脸识别等各种技术相关领域知识。
目前较常见的各种类型人脸识别高端技术应用方法主要类型包括基于人体特征图识脸的技术方法、基于人体几何绘图形状识别特征的技术方法、基于绘图深度支持机器智能学习的技术方法、基于绘图支持深度向量机的技术方法以及其他互相融合的技术方法。
目前在全球较为常用的各类人脸识别数据库主要类型有:eretie人脸识别数据库、cmumulti-piele人类全脸识别数据库、yalele人脸识别数据库、mitie人脸识别数据库、casia-webfacele人脸识别数据库、年龄识别鉴定人脸数据集群、imdb-wiki等。
中国人脸识别行业技术环境十分活跃
根据相关统计,截至2019年底,在我国soopat的相关专利申请搜索查询引擎上以“人脸识别”为主要搜索关键字的专利检索,共发现获得20208项相关专利的60件申请通过记录,行业内的生物科学和信息技术发展环境也十分积极。从技术专利核发申请文件的年限上来看,2010-2018年,我国的技术专利核发申请文件总量已经呈现了逐年的快速递增。随后与人脸识别相关专利公开的专项数目一直以来保持着持续稳步增长的发展态势,2020年以来我国与应用人脸识别的其他相关技术专利公开的专项数目大约为4290项。。
人脸识别技术具有非侵犯性
人脸识别技术目前已经广泛成为各类微生物特征识别技术的重要发展方向,不同种类的微生物识别技术在其细分及技术上都各自具有其优势,人脸识别技术是非接触及不必被动地接受的形式,具有非侵害性。此外,人们排斥该类技术的情绪心理最低,因此人脸识别技术被认为是一种最友好的基于人体微生物学特点的识别方法,并且该类型图像采集系统可以通过应用在安防系统中的摄像头设备来实现,不必再重新考虑在系统中布置其他采集设备。
人脸识别错误率逐年降低
经过了40多年的深入探索和不断发展,人脸识别计算技术已经取得了长足进步,根据eelfw测试分析结果表明,目前最优的识别系统在千万分之一的人脸错误识别情况下不仅能够直接达到人脸识别的最高准确率,而且计算精度已经远远可以超过99.8%,甚至已经远远超过了人类对于人脸识别的计算精度,错误的识别验证成功率也被精确地严格控制在0.2%以下。人脸识别算法技术持续快速发展无疑将直接促使它们在较为广阔的应用领域内被广泛运行。
人脸识别应用场景广泛,安防考勤门禁占比较高
目前,人脸识别信息技术已经在我国的安防考勤/门禁等各个方面广泛使用,约已经达到该类型的安防行业全球销量的40%左右。安防是目前我国乃至当今世界上实现人脸识别最早被广泛应用的领域之一,其中在国内的安防市场份额一直保持在30%左右；电子金融信息技术领域作为未来几年全球重要应用人脸识别技术领域之一,其国内市场份额规模正在逐渐扩大,目前约占整个安防行业的20%。
三维人脸识别技术将是未来发展主流
从整个人脸识别历史演变过程特征来看,未来三维图形人脸识别将是二维人脸识别的主要应用技术手段,二维图形人脸识别不过是三维图形人脸识别发展的一个过渡期。经过多年的研究结果表明,二维式的人脸识别控制系统能够辨认出人脸左右两个方向的角度偏转,但达到40度角以上时其识别率快速下降至50%以下。而当我们在第一时间开始使用三维图像进行人脸识别后,识别率甚至能够大幅增加至少10-20个百分点。
