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1、人脸识别技术原理
当今主流的人脸识别算法，主要包括人脸检测、人脸预处理、特征项提取、比对识别、活体鉴别五大步骤。其中人脸检测、人脸预处理、特征项提取可统称为人脸视图解析过程，即从视频和图像中检测出人脸，通过图像质量判断，选取合适的人脸图片，提取人脸特征向量，用于后续比对识别;比对识别处理可以分为人脸验证(1∶1)和人脸辨识（1:N)两类;活体鉴别算法用以判断人脸识别处理中的人脸图像，是否采集自真实人体。在实际应用中，除了上述人脸识别算法，前端视图采集技术、人脸数据存储技术、应用软件管理技术也是人脸识别技术应用中重要的技术部分。
2、科技类企业
在人脸识别技术研究领域，众多科技类企业也起到了至关重要的作用。微软亚洲研究院较早就开始了人脸识别技术研究，发表了大量优秀的学术论文，2018年，微软亚洲研究院提出的深度学习残差网络RESNET，在研究领域得到了广泛认可;苹果公司在人脸识别技术上进行了深入研究，自2017年开始，就在其iphoneX手机上引入了刷脸解锁功能;日本电气 (NEC）公司也是国际上人脸识别技术的先行者之一，很早就提出了基于人脸识别技术的公共安全解决方案;国内有“人工智能四小龙”之称商汤、旷视、依图、云从等企业，在人脸领域，从学术研究到产业实践，都做了大量的工作，在复杂场景，大规模处理等领域，不断取得新的成果;国内传统科技企业百度、阿里、腾讯、平安科技、海康、大华等，也在人脸识别技术领域开展广泛深入的研究，并结合其原有的业务领域的场景，取得显著的技术研究成果。
3、技术优势
在不同的生物特征识别方法中，人脸识别技术有其自身特殊的优势，因而在生物识别中有着重要的地位。
(1)非侵扰性，人脸识别无需干扰人们的正常行为就能较好地达到识别效果，只要在摄像机前自然地停留片刻，用户的身份就会被正确识别。
(2）便捷性，人脸识别采集设备简单，使用快捷。一般来说，常见的摄像头就可以用来进行人脸图像的采集，不需特别复杂的专用设备。图像采集在数秒内即可完成。
(3)友好性，通过人脸识别身份的方法与人类的习惯一致，人和机器都可以使用人脸图片进行识别。
(4)非接触性，人脸图像采集，用户不需要与设备直接接触。另外，可以在比较远的距离进行人脸图像的采集。装配了光学变焦镜头的摄像头，焦距可以提高到10倍以上，使景深范围扩展到50米以外，实现对远景清晰拍照，有效采集远处的人脸图像。
(5)可扩展性，在人脸识别后，通过对识别结果数据进行下一步处理和应用，可以扩展出众多实际应用方案，如应用在出入门禁控制、人脸图片搜索、上下班刷卡、非法人员识别等各个领域。
(6)隐蔽性强，安全领域对于系统隐蔽性有较强要求，人脸识别在这方面比指纹等方式更具优势。
(7)强大的事后追踪能力，系统记录的人脸信息是非常重要且易于利用的线索,更加有利于进行事后追踪应用。
(8）准确度高，相比于人体、步态等其特征，人脸特征具备更强的鉴别性与更低的误报率，所能应用的底库规模上高出许多，目前超大规模(十亿级别)的人脸检索已经可以实用。
4、技术局限
人脸识别技术由于相似脸、年龄、算法偏见、面临的场景多样化以及人脸图像更易公开获取等原因，技术本身也面临着一定的局限性。
(1)相似脸较难解决。双胞胎或者长相很相近的人脸容易识别错误，而该问题在目前暂时没有新技术能完全解决。NIST分析报告指出，大部分情况下双胞胎仍能区分分数高低，但是往往都在阈值之上，在开放环境下应用效果较差。
(2算法偏见问题。由于当前人脸识别算法很大程度依赖于数据样本，但是不同人群的人脸数据样本存在差别,这导致了算法对不同地域、不同年龄人群的识别能力有差别。美国国家技术标准研究院NIST的检查表明，人脸识别软件在不同地域、种族、性别、年龄上存在较大差异。比如，小孩子，老年人以及其他很少出现的人种或者肤色的人脸识别率相对较低,该问题亟需解决。
(3）人脸识别率易受多种因素影响。现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，会影响现有系统的识别率。例如根据NIST的测试报告，戴口罩情况下大部分算法的错误率会提高1个数量级以上，跨年龄、大角度等因素也会造成不同程度的下降。
(4)年龄变化的影响。随着年龄的变化，面部外观也会变化，特别是对于青少年，这种变化更加明显。对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。
(5)安全性问题。人脸识别系统信息存储同样会面临黑客的攻击。所以对数据加密很重要。随着技术的不断提升，人脸识别技术在安全性上需要加强。同时，人脸暴露度较高，相比对其它生物特征数据更容易实现被动采集。这也同时意味着人脸信息的数据更容易被窃取，不仅可能侵犯个人隐私，还会带来财产损失。大规模的数据库泄露还会对一个族群或国家带来安全风险。
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