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人脸识别技术在人们的工作生活中占了很大比例，也带给人们许多的便捷。最早的人脸识别技术可以追溯到20世纪60年代，然而直到90年代后期，一些商业性的人脸识别系统才逐渐进入市场。美国遭遇恐怖袭击后，这一技术引起了广泛关注。作为非常容易隐蔽使用的识别技术，人脸识别逐渐成为国际反恐和安全防范最重要的手段之一。在我国，近年来科技界和社会各个方面都认识到人脸识别技术的重要性，国家政策对人脸识别技术研究也给予了很大支持。
采集样本 “写”在脸上
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。传统的人脸识别技术已有30多年的研发历史。现代的人脸识别，特指通过分析、比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。具体而言，就是通过采集设备获取识别对象的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，最后判断出用户的真实身份，并检测出人脸的性别、年龄、发型等多种属性。
广义的人脸识别技术包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别处理、身份确认以及身份查找，等等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
目前市面上的人脸识别技术都是基于照片的识别。人脸识别属于生物识别的一种，其基本原理和指纹识别、虹膜识别、视网膜识别的原理相近。首先，都需要把使用者的照片注册到系统中。然后通过比对照片中的特征，比如眼睛距离、鼻子周围轮廓的距离、嘴唇轮廓等信息进行识别。在识别时，使用者对着摄像头拍摄一张照片，电脑会对输入的照片进行判断。人脸识别主要包括三个关键步骤：首先是人脸检测，从输入的图像中检测并提取人脸；其次是从人脸中抽取特征信息；最后是将从待识别人脸中所提取的特征与数据库中预留的人脸特征进行匹配，判断是否为同一个人。
“刷脸技术” 行业现状
近几年里，随着国内人脸识别行业市场日益火热，进入该领域的企业也越来越多。大致可以分为以下三类。
软件企业，即专门做人脸识别算法开发的企业。如果以汽车行业做类比，人脸识别算法就像发动机的引擎，是核心技术，但单独一个引擎是无法卖给消费者的，用户需要的还是成品的轿车。因此，做算法的企业往往需要把算法卖给做硬件的公司才能将其推向市场。
硬件企业，类似做汽车外壳组装的厂家。他们专门生产和制造人脸识别终端设备，譬如摄像头、闸机等。但由于本身不具备发动机的研发能力，所以需要先购买算法，然后才能进行组装。
同时具备软件和硬件的开发能力，人脸识别整合解决方案的提供者。相比前两者而言，软硬结合显然是更具竞争力的一种模式。毕竟，随着生物识别技术的不断发展，人脸识别算法往往每隔两三个月就要升级迭代一次，面对如此密集的更新频率，如果不能做到将软件、硬件充分整合，很难让产品跟得上最新的技术和体验。
人脸识别 方便快捷
科学家大力研发人脸识别技术，无非有两大用途：一个是让我们的生活环境更安全；另一个是让生活变得更快捷、高效。因此，我们不妨从这两个角度，来看看人脸识别技术的重要应用。
我们经常在科幻电影中看到的“天眼”，用来抓坏人是人脸识别很酷的一项功能。人脸监控预警系统就像是一个“天眼”系统，它是基于视频中人脸照片比对的远距离、快速、无接触式重点人员布控预警系统，目前已经在北京的长安街、重点社区得到了成功应用。
人脸监控预警系统采用了深度学习的人脸识别专用算法，能够对视频图像进行采集、自动分析、抓取人脸，并利用3D建模和比对技术，主动在监控场景中识别重点关注人员并实时预警。譬如在人员流动频繁的住宅小区，当识别出对象为小区常住人员时，系统会将其自动计入白名单，而一旦发现有非登记进入的陌生面孔，系统就会及时提示安保人员注意。
此外，在大家非常关注的教育行业，动态预警系统和人脸验证同样能够为校园安全管理提供助力，包括校门、宿舍的出入管理以及幼儿园、小学的接送管理，这样可以在最大程度上避免令人心痛的校园恶性事件发生。
过去在机场，人工检票登机时只能对机票进行验证，人票不对应的漏洞存在一定的安全隐患；而酒店如何验证入住客人人证合一、避免一卡多人入住等情况的发生，也一直是个老大难。如今有了人臉识别解决方案，以上这些问题全都可以迎刃而解。
技术创新 更趋安全
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽如人意。最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，具有卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能均超过三维图像人脸识别。
可见光人脸识别技术
可见光是光谱中人眼可以感知的部分，可见光谱没有精确的范围，一般人的眼睛可以感知可见光的波长在400～700纳米之间。作为可为人眼感知的光源，也是生活中最常见的光源。因此，传统的人脸识别技术主要基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的人脸识别方式。为了克服受环境光照的影响，学术界作了大量的研究和技术开发。对可见光人脸识别系统进行了大量改进，以减轻环境光照的影响。 多光源人脸识别技术
在自然界中，除人眼可见的光线外，还存在着红外、紫外等不可见的光线。为了克服可见光因环境因素而变化的影响，相关企业作了大量的研究和技术开发。基于红外与可见光融合的多光源人脸识别方法是人脸识别技术的一项革命性创新，目的在于消除可见光变化对人脸识别的影响。可见光图像受光源影响较大，而单纯的红外图像可以独立光源，但对温度变化比较敏感，而红外与可见光融合的多光源人脸识别方法，被证明比任意单一光源的识别更有效。它是一种基于融合红外与可见光图像人脸识别方法，对红外与可见光人脸图像分别采用 PC A与线性辨别分析相结合的方法进行特征提取和识别，并利用获得的识别结果与它们各自的置信度进行决策融合，从而确定最终的人脸识别结果。实验表明，可以有效提高人脸识别性能和对各种应用环境的适用性。
未来“刷脸” 无处不在
这些年来我国经济发展日新月异，政府各部门对利用新技术解决关键问题热情支持。人脸识别技术广泛应用到电子护照、生物特征身份证、银行系统、公安系统、电子商务、电子政务等系统中，不但可以提高社会运行的效率，也大大增强了公民日常生活的安全性。
目前，人脸识别技术的应用已经开始影响我们的生活。科学家们不断的努力，我国的人脸识别技术已经不落后于发达国家。与此同时，市场对可靠的人脸识别技术的需求也越来越迫切。人脸识别技术本身的发展和应用效果还将会有更大的提升，将为我们的生活带来更多的便利和安全。
在未来的人工智能时代，人的數字化身份是接入智能社会的前提，而人脸识别正是实现这一目标的关键技术。它使得人脸成为智能社会的“接入口”，从而展开人与外部世界更加便捷、安全的信息交互。相信未来随着更多专业人脸识别解决方案的推出和普及，我们将很快开启一个既安全又便利的“刷脸”时代。
采集样本 “写”在脸上
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。传统的人脸识别技术已有30多年的研发历史。现代的人脸识别，特指通过分析、比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。具体而言，就是通过采集设备获取识别对象的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，最后判断出用户的真实身份，并检测出人脸的性别、年龄、发型等多种属性。
广义的人脸识别技术包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别处理、身份确认以及身份查找，等等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
目前市面上的人脸识别技术都是基于照片的识别。人脸识别属于生物识别的一种，其基本原理和指纹识别、虹膜识别、视网膜识别的原理相近。首先，都需要把使用者的照片注册到系统中。然后通过比对照片中的特征，比如眼睛距离、鼻子周围轮廓的距离、嘴唇轮廓等信息进行识别。在识别时，使用者对着摄像头拍摄一张照片，电脑会对输入的照片进行判断。人脸识别主要包括三个关键步骤：首先是人脸检测，从输入的图像中检测并提取人脸；其次是从人脸中抽取特征信息；最后是将从待识别人脸中所提取的特征与数据库中预留的人脸特征进行匹配，判断是否为同一个人。
“刷脸技术” 行业现状
近几年里，随着国内人脸识别行业市场日益火热，进入该领域的企业也越来越多。大致可以分为以下三类。
软件企业，即专门做人脸识别算法开发的企业。如果以汽车行业做类比，人脸识别算法就像发动机的引擎，是核心技术，但单独一个引擎是无法卖给消费者的，用户需要的还是成品的轿车。因此，做算法的企业往往需要把算法卖给做硬件的公司才能将其推向市场。
硬件企业，类似做汽车外壳组装的厂家。他们专门生产和制造人脸识别终端设备，譬如摄像头、闸机等。但由于本身不具备发动机的研发能力，所以需要先购买算法，然后才能进行组装。
同时具备软件和硬件的开发能力，人脸识别整合解决方案的提供者。相比前两者而言，软硬结合显然是更具竞争力的一种模式。毕竟，随着生物识别技术的不断发展，人脸识别算法往往每隔两三个月就要升级迭代一次，面对如此密集的更新频率，如果不能做到将软件、硬件充分整合，很难让产品跟得上最新的技术和体验。
人脸识别 方便快捷
科学家大力研发人脸识别技术，无非有两大用途：一个是让我们的生活环境更安全；另一个是让生活变得更快捷、高效。因此，我们不妨从这两个角度，来看看人脸识别技术的重要应用。
我们经常在科幻电影中看到的“天眼”，用来抓坏人是人脸识别很酷的一项功能。人脸监控预警系统就像是一个“天眼”系统，它是基于视频中人脸照片比对的远距离、快速、无接触式重点人员布控预警系统，目前已经在北京的长安街、重点社区得到了成功应用。
人脸监控预警系统采用了深度学习的人脸识别专用算法，能够对视频图像进行采集、自动分析、抓取人脸，并利用3D建模和比对技术，主动在监控场景中识别重点关注人员并实时预警。譬如在人员流动频繁的住宅小区，当识别出对象为小区常住人员时，系统会将其自动计入白名单，而一旦发现有非登记进入的陌生面孔，系统就会及时提示安保人员注意。
此外，在大家非常关注的教育行业，动态预警系统和人脸验证同样能够为校园安全管理提供助力，包括校门、宿舍的出入管理以及幼儿园、小学的接送管理，这样可以在最大程度上避免令人心痛的校园恶性事件发生。
过去在机场，人工检票登机时只能对机票进行验证，人票不对应的漏洞存在一定的安全隐患；而酒店如何验证入住客人人证合一、避免一卡多人入住等情况的发生，也一直是个老大难。如今有了人臉识别解决方案，以上这些问题全都可以迎刃而解。
技术创新 更趋安全
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽如人意。最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，具有卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能均超过三维图像人脸识别。
可见光人脸识别技术
可见光是光谱中人眼可以感知的部分，可见光谱没有精确的范围，一般人的眼睛可以感知可见光的波长在400～700纳米之间。作为可为人眼感知的光源，也是生活中最常见的光源。因此，传统的人脸识别技术主要基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的人脸识别方式。为了克服受环境光照的影响，学术界作了大量的研究和技术开发。对可见光人脸识别系统进行了大量改进，以减轻环境光照的影响。 多光源人脸识别技术
在自然界中，除人眼可见的光线外，还存在着红外、紫外等不可见的光线。为了克服可见光因环境因素而变化的影响，相关企业作了大量的研究和技术开发。基于红外与可见光融合的多光源人脸识别方法是人脸识别技术的一项革命性创新，目的在于消除可见光变化对人脸识别的影响。可见光图像受光源影响较大，而单纯的红外图像可以独立光源，但对温度变化比较敏感，而红外与可见光融合的多光源人脸识别方法，被证明比任意单一光源的识别更有效。它是一种基于融合红外与可见光图像人脸识别方法，对红外与可见光人脸图像分别采用 PC A与线性辨别分析相结合的方法进行特征提取和识别，并利用获得的识别结果与它们各自的置信度进行决策融合，从而确定最终的人脸识别结果。实验表明，可以有效提高人脸识别性能和对各种应用环境的适用性。
未来“刷脸” 无处不在
这些年来我国经济发展日新月异，政府各部门对利用新技术解决关键问题热情支持。人脸识别技术广泛应用到电子护照、生物特征身份证、银行系统、公安系统、电子商务、电子政务等系统中，不但可以提高社会运行的效率，也大大增强了公民日常生活的安全性。
目前，人脸识别技术的应用已经开始影响我们的生活。科学家们不断的努力，我国的人脸识别技术已经不落后于发达国家。与此同时，市场对可靠的人脸识别技术的需求也越来越迫切。人脸识别技术本身的发展和应用效果还将会有更大的提升，将为我们的生活带来更多的便利和安全。
在未来的人工智能时代，人的數字化身份是接入智能社会的前提，而人脸识别正是实现这一目标的关键技术。它使得人脸成为智能社会的“接入口”，从而展开人与外部世界更加便捷、安全的信息交互。相信未来随着更多专业人脸识别解决方案的推出和普及，我们将很快开启一个既安全又便利的“刷脸”时代。