浅析人脸识别应用领域.docx

人工智能-人脸识别 xx科技浅析人脸识别应用领域2017年7月目录一、人脸识别崛起分析21.1政策因素21.2社会需求21.3时势造就2二、人脸识别发展趋势32.1与传统安防设备相结合32.2逐步取代传统认证手段（以考勤为例）32.3应用领域突破3三、人脸识别应用领域43.1通关领域43.2考试领域53.3在线教学领域53.4社保领域63.5公安黑名单布控63.6金融行业73.7监狱73.8园区管理73.9地铁83.10其他应用领域8一、 人脸识别崛起分析其实对于整个生物识别领域来说，由于指纹识别应用时间早，价格低廉，而且使用便利，因此早早地便占据了国内的大部分市场，在顶峰时期，甚至可以达到90%左右。但是，又是什么力量，使人脸识别在短短五六年的时间里，就实现了如此迅猛的崛起？而其他的生物识别技术如虹膜识别、声纹识别未能如此大规模的应用？1.1政策因素抛开技术因素，国家政策的支持可以说是人脸识别崛起的重要因素之一。尤其随着近些年来，平安城市等技术的大力推广，我国安防市场的需求也随之迅速升温，各领域安保的等级也就随之实现明显的提升。甚至在部分地区的部分领域，人脸识别已经开始被列为使用过程中的强制标准。这种情况的出现，对于人脸识别的推广无疑是一种非常有力的推动。因此，虽然政策的角色只是一种诱导的作用，但是这种诱导对于人脸识别的爆发，却又是不可或缺的。1.2社会需求在我国，随着城镇化的进程加快，流动人口比例大大增加，面临的突发事件和异常事件越来越复杂。因此这也就给城市的安保工作，以及视频监控带来了更大的压力。传统依靠人工来“盯”的方式难免会因疲劳或精神不集中等原因影响监视效果，难以胜任对庞大数据库的分析与理解，从而影响事后查找证据，更难以满足时代的需求，于是，人们对于具有智能分析的视频监控应用的呼声越来越高。1.3时势造就虹膜识别、声纹识别，这类智能识别仍然档不住人脸识别的锋芒。声纹识别这也属于人工智能领域的难点，就目前来说全球声纹识别的准确识别率仍不及人脸识别达到的准确率，因此未能达到真正意义上商用标准。虹膜识别需要主动配合式识别，而人脸识别在多数应用场景无需有意配合即可完成，应用场景更广泛。二、 人脸识别发展趋势 2.1与传统安防设备相结合随着人脸识别技术的进一步发展，将人脸识别技术将实现与数字监控系统、门禁控制系统、指纹认证、密码认证等的进一步融合，将成为人脸识别技术的另外一大应用领域。据统计数据显示，仅在中国大陆，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。2.2逐步取代传统认证手段（以考勤为例）人脸识别考勤，通过对人脸一些独一无二的特征识别对验进行考勤，目前技术层面已突破昼夜光的影响，能在自然状态下达到快速识别。目前，人脸识别考勤产品在市场上尚处于一种起步发展的状态，但人脸识别考勤技术的优势尚无其他同类产品超过。人脸识别考勤彻底杜绝了代打卡考勤的发生，消除了指纹考勤接触使用的尴尬情况，非接触，直观，友好，适用性非常广泛。如今随着技术的不断成熟和成本的降低，人脸考勤逐步展露出了取代指纹考勤的趋势。2.3应用领域突破在生物识别市场上，人脸识别的应用已经慢慢超出了安防领域。比如：利用人脸识别进行手机解锁及电脑登陆认证；一些广告公司把人脸识别技术应用在户外广告上进行人流量统计；社保系统纷纷启用人脸识别技术，规范领取人资格，机场利用人脸识别技术进行安检等等。三、 人脸识别应用领域3.1通关领域 往大的说通关可以是国家之间通关，往小的说通关可以是房间之间的通关。在传统的通关措施的基础上引入人脸识别技术，可显著提高通关的全安级别。其中传统的通关措施主要包含护照认证、身份证认证、工作证认证，这些可以作为通关判断条件之一，再加人脸认证作为通关判断条件之一，均符合要求，则自放行。那么关于自动放行，涉及到门禁控制、闸机控制等，那么就需要与传统的硬件放行设备进行对接，以保证流程的完整性。流程大至如下：此领域市场应用领域相当广泛，小到公司财务室都可以引入人脸识别，大到边境海关也可以引入人脸识别，那么就看难点在那里？首先是外界光线对人脸识别的准确率的影响，其次是高峰时段并发处理能力是否满足需求，最后是响应时间是否快于传统的通关措施。因此为能更好的实现此场景的业务应用，需要提高人脸识别的鲁棒性、引入深度学习及GPU算法等手段解决实际应用中的难点，以达效果最佳。目前国内众多传统门禁、闸机厂家也在系统中植入人脸识别，或者做人脸识别的厂家结合生产门禁终端，各式各样，相争。3.2考试领域目前已大规模应用于考试领域，在一些地方司法考试中引入人脸识别，其实用到的就是简单的1：1功能。确认报名考试的身份证与参加考试的人身份证及人为同一人。流程大至如下：3.3在线教学领域在线教学主要功能点在于j人脸认证考勤k人脸认证巡查l远程认证。首先来说学生在线签到，需要在线人脸认证；其次在线学习过程中不定时自动人脸检测识别；另外需是通过互联网进行。如一些地方驾考理论科目，就实行在线教学以及预约，并植入人脸识别技术。相信人脸识别对人们来说越来越普遍。3.4社保领域 骗保、精准投放，也是近年来的热门话题，主要原因的政策导向。在很多地区已经部署。但骗保属于小概率事件，投入产出的比例未必符合相关部门的要求，因此未能大范围推广。3.5公安黑名单布控 此应用领域主要使用了人脸识别1：n技术，布控一些关键出入口摄像头，并设置黑名单库。由于此类属于动态人脸识别，且是直接从摄像机取视频流进行实时比对，对后台占用分析资源较大。另外，摄像机的清淅度、角度、高度，等条件使其中的人脸未必就符合识别比对的要求。因此大规模应用暂时还比较困难，只能算是锦上添花。3.6金融行业金融行业用法有支付人脸识别认证、VIP客户识别、商业智能。关于以往的需要密码才能进行的操作，均可以植入人脸识别使其具备多重认证机制。在目前来说，人脸识别还不能完全取代，只能加以辅助。3.7监狱针对服役人员重点区域管控，人脸识别限定人员活动区域；针对来访人员身份核查，以及监狱A/B门处身份认证、防尾随等。3.8园区管理 园区出入口管理，刷卡入区，加一重人脸认证即可自行进出。3.9地铁 刷脸进站，乞讨人员布控，在逃人员布控等等。3.10其他应用领域（一）人脸验证驾照、签证、身份证、护照、投票选举等。（二）接入控制设备存取、车辆访问、智能ATM、电脑接入、程序接入、网络接入等。（三）安全反恐报警、登机、体育场观众扫描、计算机安全、网络安全等。（四）监控公园监控、街道监控、电网监控、入口监控等。（五）智能卡用户验证等。（六）执法嫌疑犯识别、欺骗识别等。（七）人脸数据库人脸检索、人脸标记、人脸分类等。（八）多媒体管理人脸搜索、人脸视频分割和拼接等。（九）人机交互交互式游戏、主动计算等。（十）其他人脸重建、低比特率图片和视频传输等。以公安应用为例，公安部门在查办案、处理事务时常常