面部识别基于用于识别的人类面部特征信息。近年来，随着计算机技术和光学成像技术的发展，融合了人工智能，机器学习，视频图像处理等技术的人脸识别技术逐渐成熟，并带动了相关产业的发展，行业应用不断扩大。技术的飞速发展是基础人脸识别技术的快速登陆，这主要归功于其背后技术的飞速发展和演进。根据FRVT的最新报告，最高级别的全球人脸识别算法可实现的误报率小于一千万分之一，而误报率则小于0.4％。在中国，从专利数量的角度来看，2018年，我国人脸识别行业公开的专利数量为5,200件，同比增长93％。从2019年1月到2019年2月，我国的人脸识别专利公开量达到1,174，充分证明了“人脸识别”的增长。人脸识别技术。从目前的角度来看，基于大数据的深度学习进一步提高了人脸识别技术的准确性，特别是当训练模型中添加了越来越多的样本数据时，算法模型将更加通用，更加接近真实世界。模型，辅之以有效的分类方法，可以大大提高算法的识别率。另外，3D人脸识别技术是人脸识别中的重要发现。目前，大多数人脸识别应用的范围仅限于2D图像。人脸本质上是三维模型，并且2D人脸识别很容易受到诸如姿势，照明，表情等因素的影响，因为2D图像本身具有不能很好地表示深度信息的缺陷。如果深度学习是要从人类认知的角度理解人脸识别，那么3D技术就是要从现实模型反映人脸识别。随着未来芯片技术和传感器的发展，当计算能力不再受到限制并且3D采集设备的成本大幅下降时，3D人脸识别将取得重要突破。应用领域继续扩大。当前，安全和金融是人脸识别已深入细分行业的两个领域。相应地，它被应用在许多细分的安全领域，例如机场，地铁安全和公共交通。这项技术已经越来越普遍，尤其是在家庭，建筑物甚至社区中，已经成为标准。人脸识别技术在社会应用领域正在蓬勃发展，其应用迅速，为安全行业带来了巨大的发展收益。在金融领域，随着人脸识别精度的提高和动态人脸识别技术的实施，人脸识别已经从金融行业最初的远程开户和保险交易转移到了移动支付领域，尤其是在国内支付宝，以腾讯微信为代表的两大移动支付机构不遗余力地推进，面部支付正在成为现实。面部支付的最大优势在于其便利性。消费者无需购买任何设备即可完成付款。实际上，从人脸识别的本质来看，关键是要验证人员的身份。基于此，行业中有许多应用。例如，菜鸟网的菜鸟站智能机柜已经相继开启了刷脸捡起和刷脸发送的功能。目前，新秀智能柜已经产生了超过一百万的面部扫描和拾起记录。到目前为止，还没有发现误解会导致误认包裹。此外，在北京，重庆等地，公共租赁房屋使用面部识别门禁系统。一旦发现反复出现且尚未进入租户系统的人员，将提醒物业工作人员当场跟进。在腾讯中，面部识别用于“护送”未成年人进行适度的游戏。随着移动互联网的不断发展，该领域对人脸识别技术的需求将不断增长，带动人脸识别行业市场规模的快速增长，并具有巨大的市场潜力。从身份验证到离线支付，从乘坐地铁到提取快递和领取养老金，随着国内智慧城市的建设，人脸识别技术可以广泛应用于智慧社区，智能手机等各个领域。