2018年人脸识别行业技术分析 将成为识别主导技术【组图】

人脸识别行业技术发展

人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。

与其他生物识别方式相比，人脸识别优势在于自然性、不被察觉性等特点。然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。

人脸识别优势明显，未来将成为识别主导技术。具体来说，相比指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，优点主要还集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好。在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，预计人脸识别有望快速替代指纹识别成为市场大规模应用的主流识别技术。

人脸识别行业技术现状

截至2018年7月2日，人脸识别技术专利申请总量达到10404项。其中，发明专利数最多，达到6589项，占比为63.33%；实用新型专利数其次，为2591项，占比为24.90%；外观、发明授权专利数占比分别为3.54%、8.23%。

从申请专利数量来看，2007-2017年，我国人脸识别专利申请数量总体上呈上升的趋势。尤其是2014年后，人脸识别专利申请数量大幅增多；到2017年，人脸识别专利申请数量达到2847项。

从公开专利数量来看，2007-2017年，我国人脸识别专利公开数量总体上呈趋势。2017年，我国人脸识别专利公开数量为2698项，达到近年来最大值；截至2018年7月，专利公开数量为2163项。

（注：2018年数据截至7月2日）

人脸识别行业技术趋势

在人脸图像处理过程中,必须将高维测量空间中的信息转换为低维特征空间中的特征向量,这也是近几年来人脸识别技术发展的另一特点之一。与其他身份识别中所需信息相比，人脸信息（如人脸图像）更能以最自然、最直接的方式获取,特别是在非接触环境和不惊动被检测人的情况下，因此计算机人脸识别技术已成为最活跃的研究领域之一。随着真三维获取技术的发展，人脸识别技术有望取得突破性的进展并得到广泛的应用。

当前，人脸识别技术的发展还有很大空间，现有的技术不足以解决识别问题。未来的发展方向可能是多种识别方法的综合，优化组合、运用人脸整体与局部，匹配方法相结合等。一个完善自动人脸识别系统是人脸检测技术与人脸识别技术的完美结合。现阶段还不能实现100%的人脸识别，但是社会各方面巨大的需求，人脸检测与识别技术仍将不断发展，新方法、新思路将会不断涌现，必将推动人脸检测与识别技术进一步产业化。

另外，随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量。人脸识别与监控技术的结合在司法系统中得到了重用，满足了公安系统对城市监控、逃犯追捕、黑名单排查等功能的迫切需求，这将为人脸识别技术普及的有利助推手。

以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《2018-2023年中国生物识别技术行业市场调研与投资预测分析报告》。

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