人臉識別技術應用和市場分析

⑴ 人臉識別可以應用在哪些領域

人臉識別可以應用在金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫療及眾多企事業單位等領域。隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高，人臉識別技術將應用在更多的領域。

1、企業、住宅安全和管理。

2、電子護照及身份證。

3、公安、司法和刑偵。

4、信息安全：如計算機登錄、電子政務和電子商務，在電子商務中交易全部在網上完成，電子政務中的很多審批流程也都搬到了網上。

(1)人臉識別技術應用和市場分析擴展閱讀：

人臉圖像採集及檢測

人臉圖像採集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭採集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的採集。當用戶在採集設備的拍攝范圍內時，採集設備會自動搜索並拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用於人臉識別的預處理，即在圖像中准確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特徵十分豐富，如直方圖特徵、顏色特徵、模板特徵、結構特徵及Haar特徵等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，並利用這些特徵實現人臉檢測。

⑵ 人臉識別的應用前景

生物識別技術已廣泛用於政府、軍隊、銀行、社會福利保障、電子商務、安全防務等領域。例如，一位儲戶走進了銀行，他既沒帶銀行卡，也沒有回憶密碼就徑直提款，當他在提款機上提款時，一台攝像機對該用戶的眼睛掃描，然後迅速而准確地完成了用戶身份鑒定，辦理完業務。這是美國德克薩斯州聯合銀行的一個營業部中發生的一個真實的鏡頭。而該營業部所使用的正是現代生物識別技術中的「虹膜識別系統」。此外，美國「9.11」事件後，反恐怖活動已成為各國政府的共識，加強機場的安全防務十分重要。美國維薩格公司的臉像識別技術在美國的兩家機場大顯神通，它能在擁擠的人群中挑出某一張面孔，判斷他是不是通緝犯。
當前社會上頻繁出現的入室偷盜、搶劫、傷人等案件的不斷發生，鑒於此種原因，防盜門開始走進千家萬戶，給家庭帶來安寧；然而，隨著社會的發展，技術的進步，生活節奏的加速，消費水平的提高，人們對於家居的期望也越來越高，對便捷的要求也越來越迫切，基於傳統的純粹機械設計的防盜門，除了堅固耐用外，很難快速滿足這些新興的需求：便捷，開門記錄等功能。人臉識別技術已經得到廣泛的認同，但其應用門檻仍然很高：技術門檻高（開發周期長），經濟門檻高（價格高）。
人臉識別產品已廣泛應用於金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫療及眾多企事業單位等領域。隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高，人臉識別技術將應用在更多的領域。
1、企業、住宅安全和管理。如人臉識別門禁考勤系統，人臉識別防盜門等。
2、電子護照及身份證。中國的電子護照計劃公安部一所正在加緊規劃和實施。
3、公安、司法和刑偵。如利用人臉識別系統和網路，在全國范圍內搜捕逃犯。
4、自助服務。
5、信息安全。如計算機登錄、電子政務和電子商務。在電子商務中交易全部在網上完成，電子政務中的很多審批流程也都搬到了網上。而當前，交易或者審批的授權都是靠密碼來實現，如果密碼被盜，就無法保證安全。但是使用生物特徵，就可以做到當事人在網上的數字身份和真實身份統一，從而大大增加電子商務和電子政務系統的可靠性。

⑶ 人臉識別的主要應用方向及其優缺點

主要用於人臉識別認證，考勤機，閘機，個人信息認證，現在酒店開房都要先刷臉，現在是個刷臉的時代，基本公司打卡現在大多採用人臉識別，我們公司視壯科技每天打卡就用自己研發的人臉識別系統去打卡，世界上沒有絕對完美的東西，但是好的東西我想還是優點會比較多，缺點也在日益改進。

⑷ 我國人臉識別技術發展現狀

人臉識別技術流程

人臉識別的技術原理主要包括三大步驟：首先是建立人臉圖像資料庫，其次是通過各種方式來獲得當前要進行識別的目標人臉圖像，最後是將目標人臉圖像與資料庫中既有的人臉圖像進行比對和篩選，其技術流程如下：

三維人臉識別技術是發展主流

從人臉識別技術發展過程來看，未來三維人臉識別是人臉識別主要技術手段，二維人臉識別只是人臉識別發展的過渡階段。實驗結果顯示，二維人臉識別系統在人臉左右偏轉達到40度識別率迅速下降到50%以下;而採用三維人臉識別後，識別率可以提高至少10-20個百分點。

——以上數據來源於前瞻產業研究院《中國人臉識別行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

⑸ 人臉識別等技術被廣泛應用，這其中存在什麼安全隱患

人臉識別被認為是最有前途的技術之一，其價值已經在各種工業項目中得到驗證。它已經逐漸成為各大廠商擁有的標准技術，但目前仍有一些問題需要解決。現在有能力開發人臉識別技術的企業不在少數。順應市場需求趨勢，通過整合推出人臉識別產品並不難，這也導致了當今市場上人臉識別產品種類繁多，沒有標准和質量保證。

隨著模擬頭盔、全息投影、人臉跟蹤等技術的發展，未來人臉識別攻擊的成本將大大降低，從而導致大量黑客攻擊。犯罪分子會通過偽造人臉識別來破壞系統，然後竊取機密信息。這將導致頻繁的數據泄露事件，給數據安全帶來嚴峻挑戰。“人臉識別”就像一把打開芝麻的鑰匙，打開系統，進入應用，或者用“刷臉”作為支付路徑。在這個過程中，大量的用戶“臉”信息被收集和存儲。不僅是蘋果系統，其他商業組織和與之相關的組織都有可能“合法”獲取人們的個人信息。這本身就是一個巨大的個人“生物特徵”標本庫。

不是“人臉”的收錄一定會泄露，被別有用心的人轉賣，或者被用於欺詐的利益，只是臉部技術的成熟，真正進入了“隱私”tan時代。用戶的賬戶信息和臉部特徵同時泄露，利用“臉部識別”技術整合個人財產，成為新的傾向。因此，個人泄露的欺詐事件並不少見。由此可見，認證技術帶來的局限性也越來越明顯，多種安全機制的整合成為新的趨勢。

一是加強研究和開發能力，提高以人臉識別為代表的活體檢測的准確率；二是注重區分身份識別使用場景，在涉及隱私、支付等高級安全場景使用時，將生物特徵與多種因素結合起來，多方面同時發力，提高安全門檻，保障用戶安全。

⑹ 人臉識別系統主要應用在哪些領域

人臉識別應用廣泛，可應用於自動門禁系統、身份證件的鑒別、銀行、ATM 取款機以及家庭安全等領域。具體來看主要有：
1,公共安全：公安刑偵追逃、罪犯識別、邊防安全檢查；2,信息安全：計算機和網路的登錄、文件的加密和解密；3,政府職能：電子政務、戶籍管理、社會福利和保險；4,商業企業：電子商務、電子貨幣和支付、考勤、市場營銷；5,場所進出：軍事機要部門、金融機構的門禁控制和進出管理等。目前成熟的商業應用人臉識別主要在門禁、市場營銷、商業銀行防範網路風險中，能夠很好的體現應用價值。目前市面上主流的一些人臉識別公司在引用國內外知名的人臉圖像資料庫進行測試時，其人臉識別的精準性一般都可以達到95%以上。

⑺ 人臉識別技術目前的發展前景是什麼樣的

在建立人臉資料庫及識別系統時，需要對人臉數據進行訓練並建模，如果資料庫動態更新還將涉及到在線學習等內容;識別人臉時，要把須識別的人臉與資料庫中已有的人臉進行對比，判斷二者相似程度，並按預先設定的標准進行檢索或校驗。人臉識別有多種方法，如：基於幾何特徵、基於子空間映射降維、基於模板、基於模型、基於神經網路等方法。
當前，基於「深度學習」的方法在一些演算法競賽中取得了很高的識別准確率，並迅速在業界投入應用。深度學習並不特指某一個演算法，而是Sparse Coding、RBM、深信度網路等技術方法的總稱。作為一類基於神經網路的方法，根據認知心理學，其主要思想是模擬人類大腦神經的信號傳遞。與傳統神經網路模型2～3層訓練層不同，深度學習的訓練層數可達8～9層。因此在2006年該思想被提出之初，海量的訓練數據和很高的計算復雜度超出了當時硬體的承受能力。但由於計算機硬體性能的提升，深度學習演算法在准確率方面的優勢迅速凸顯。目前，谷歌、微軟、網路等公司都成立了專門的部門對深度學習技術進行研究開發，市場上也涌現出一批基於深度學習的人臉識別團隊。目前，基於深度學習的方法已經成為人臉識別技術領域的重要發展趨勢和方向。
隨著技術變革和應用的普及，建設大規模、分布式人臉資料庫及識別系統的成本不斷降低，識別的精度不斷提高。可以預見，人臉識別技術在商業銀行領域的潛在價值將被不斷發掘提升，在保障服務安全性、節約客戶時間、提升客戶體驗、整合與挖掘數據資源等方面具備廣泛的應用前景。

⑻ 人臉識別可以用到那些領域安全性高嗎

目前國內人臉識別技術已經很成熟了，應用也越來越廣泛（運營商、駕校、考勤、銀行、公安、門禁等），人臉識別也越來越多人關注，安全方面中安人臉還有活體檢測技術，主要就是確定本人操作，安全系數很高，像金融行業的APP必須得完成指令動作確保不是他人冒用，可有效抵禦照片、換臉、面具、遮擋以及屏幕翻拍等常見的攻擊手段，從而幫助用戶辨別欺詐行為，保障用戶的利益。像歌神演唱會抓捕逃犯，就是通過人臉識別跟國家的在逃犯庫對比然後一致抓捕的，應用范圍很廣。

⑼ 人工智慧人臉識別技術的市場應用如何

目前最多的就是門禁還有打卡系統

⑽ 人臉識別前景怎麼樣

人臉識別技術在中國的發展起步於上世紀九十年代末，經歷了技術引進-專業市場導入-技術完善-技術應用-各行業領域使用等五個階段。目前，國內的人臉識別技術已經相對發展成熟，該技術越來越多的被推廣到安防領域，延伸出考勤機、門禁機等多種產品，可以全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊、社會福利保障、電子商務及安全防務等領域，人臉識別的全面應用時代已經到來。

人臉識別技術具有非侵犯性

人臉識別是生物特徵識別技術的一個重要方向，不同的生物識別技術在細分技術上各具優勢，人臉識別技術是非接觸和不需要主動接受的，具有非侵犯性。此外，人們對這種技術的排斥心理最小，因此人臉識別技術是一種最友好的生物特徵識別技術，並且圖像採集可以由安防中的攝像頭完成，不需要重新再布置新的採集設備。

三維人臉識別技術是發展主流

從人臉識別技術發展過程來看，未來三維人臉識別是人臉識別主要技術手段，二維人臉識別只是人臉識別發展的過度階段。實驗結果顯示，二維人臉識別系統在人臉左右偏轉達到40度識別率迅速下降到50%以下;而採用三維人臉識別後，識別率可以提高至少10-20個百分點。

——以上數據來源及分析請參考於前瞻產業研究院《中國人臉識別行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。