近年来，人脸识别技术发展迅速。相对于国外，我国的应用环境与市场条件都更为有利，因此人脸识别技术在国内的发展更为积极且广泛，有望发展成全球最大市场。
 
　　在前些年，人脸识别技术似乎还只是科幻电影中的“标配”技术，然而近两年来，这一技术的商用化进程令人吃惊，仿佛“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”，在多个领域都实现了成功应用。
 
　　在国外，人脸识别技术多应用于安防领域。美国科技公司在人脸识别技术的开发上十分活跃，社交网络Facebook被视为这一领域领域的先行者；而在2016年，苹果收购了人工智能技术公司Emotient，这家位于圣地亚哥的初创企业致力于通过面部表情分析来判定人的情绪；位于洛杉矶的FaceFirst则为美国机场和军事基地提供人脸识别系统。
 
　　虽然西方国家应用人脸识别技术更早也更为成熟，但是中国迅猛的市场表现显然更具潜力。外媒《福布斯》曾对中国的人脸识别技术做出评价，其表示，人脸识别技术已经广泛应用于民众身边，但对于西方人来说，人们还是不愿意个人的身份和行踪等隐私被进行追踪。
 
　　目前，在我国内地，从消费电子领域到汽车电子、安保、网络支付、金融等领域都在逐步引入人脸识别，堪称是百花齐放。今年年初，厦门有珠宝店在货架上装人脸识别系统，分析用户在柜台前停留的时间与购买纪录；百度已开发出需要人脸识别才能打开的门；蚂蚁金服的4.5亿用户可通过自拍连动网络钱包；中国建设银行也允许用户在某些自动贩卖机上面部扫描支付；滴滴出行则用面部识别技术验证司机身份。
 
　　此外，许多宾馆、学校和幼儿园都部署了面部识别门禁系统，一些大学甚至采用面部识别系统来发现替考者。在北京，一家肯德基连锁店还通过使用面部识别系统来扫描客户面部，从而判断客户年龄、性别、情绪在内的数据并向用户推荐食物，甚至国内一些城市在部分路口的闯红灯抓拍上都采用了面部识别系统来惩治这些违法乱纪行为。
 
　　甚至在厕纸管理这种小事上，人脸识别技术都派上了用场。此前，福建一家公厕为了防止厕纸被滥用，在厕纸机上安放了人脸识别系统，市民取厕纸后，经辨识9分钟内不可再次取厕纸。
 
　　当然，与国外一样，安防领域仍然是人脸识别技术应用的主要场景。对于机场、火车站、地铁、公共汽车站等人流量相对较大的场所，需要人脸识别及智能分析技术，包括人脸信息的采集、人脸识别的预处理、人脸位置的跟踪等，通过与犯罪数据库中的信息对比，获取该人群中是否存在警方正在通缉的犯罪分子，为公共场所提供更多的安全保障，尽可能的将危难扼杀在摇篮之中。
 
　　在实际案例中，沈阳地铁曾在短短9天内，居然透过人脸识别系统抓到3名逃犯，可谓是“战果辉煌”。据了解，2014年前，在人脸检测评测平台FDDB上，学术界获得的最好检测精度是84%，但透过神经网络算法的不断改进，现在最高正确率已经超过99%。因此，人脸识别技术在安防领域正发挥着越来越重要的作用。
 
　　2016年年底，亚马逊推出新型概念零售店AmazonGo。它抛弃了传统超市的收银结账过程，顾客们不再需要提着购物篮等待结账，只需拿起你想要的东西，然后走出商店。半年后，国内无人便利店出现了井喷。F5未来商店、缤果盒子、淘宝无人便利店等纷纷开始运营，并开始布局全国市场。
 
　　无人便利店则把不断成熟的物联网技术、视频智能分析技术、人脸识别技术以及移动支付技术发挥到淋漓尽致。人脸识别技术作为几大核心技术之一，无疑又获得了一片新的市场蓝海。
 
　　因此，国内人脸识别企业近年来也发展迅速，不断取得新的突破。
 
　　在最近公布的国际权威人脸识别供应商测试FRVT(FaceRecognitionVendorTest)结果中，中国公司依图科技获得了四项测试的第一名，超过了俄罗斯公司Vocord(Vocord是国际老牌安防厂商，长久以来超越Google等公司盘踞人脸识别算法第一名)。
 
　　FRVT是由美国国家标准技术局NIST(NationalInstituteofStandardsandTechnology)组织的人脸识别供应商测试，作为美国国家采购的指导，其测试的权威性是全球工业界实际应用的黄金标准。
 
　　总部位于北京的商汤科技则于近日表示，其从投资者那里募集了4.1亿美元，一举跻身独角兽企业俱乐部。独角兽企业就是投资界对于10亿美元以上估值，并且创办时间相对较短的公司的称呼。商汤科技向中国执法部门提供监测系统，而其应用的主要就是面部识别技术。
 
　　市场研究机构IDC中国人工智能研究总监张卓表示，为国家安全提供智能监控系统给初创企业起步提供巨大助力。张卓说，中国每年公共安全预算充裕，这使得这一领域公司创收较为容易。
 
　　分析人士称，面部识别领域的投资预计还将继续增长，这种情况在中国尤甚，因为其正在积极推动人工智能技术的发展。 未来，人脸识别领域应当会吸引越来越多的关注，继而在我国有利的市场环境下，在更多不同行业和领域实现持续增长。

（来源：中国智能制造）