人脸识别技术的发展应用
实际上，人脸识别看起来简单，但是背后也蕴藏了极为复杂的计数原理。
人脸识别实际上是一种基于人的脸部特征信息的生物识别技术，要用摄像机/摄像头采集含有人脸的图像或者视频，并将采集到的信息分析处理保存。
人脸识别包含以下几个关键的步骤：人脸检测、特征提取、图像匹配。
人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法 训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。假如某一矩形区域通过了级联分类器，就被判别为人脸图像；
特征提取则是指，针对人脸的某些特征进行。比如人脸识别可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等；
图像匹配，提取人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行匹配，认证。
目前，人脸识别市场的解决方案主要包括2D、3D识别技术。2D识别技术相对简单，这也是市场上主流的识别方案。2D识别技术运算量小因此识别速度快，但因为判定过于简单也带来了安全性问题，当外人使用照片等平面图像就能达到破解识别系统的效果。
相比之下，3D识别技术采用三维人脸立体建模方式，比2D识别技术更加全面，精度更高。但是需要通过复杂的人脸识别算法来实现，因此运算量大，识别速度慢，成本也比2D识别贵上不少。
调查数据显示，全球人脸识别市场规模从2009年的3．90亿美元增长到2016年的26．53亿美元，年均复合增长率达到31．5％，实现了飞速发展。预计未来一段时间人脸识别市场规模将保持20％左右的增速，到2022年，全球人脸识别市场规模将达75．95亿美元。
良好的增长态势固然反映了技术的前瞻性。但是发展至今，人脸识别技术存在的缺陷也很明显。
首先从人脸识别的工作原理出发，比如在“采集条件”与“采集对象”两方面，比如，人脸识别环境的光照条件可能影响图像采集效果。在进行人脸比对时，假如被采集对象剃了胡子、换了发型、带了眼镜、变了表情，都有可能引起比对失败。
同时，随着年龄的变化，面部外观也会变化，特别是对于青少年，这种变化更加明显。因此年龄变化对人脸识别算法的影响也必须得到解决。这里还有一个问题，当人脸识别技术遇到了双胞胎，由于相似特征太多，人脸识别基本难以完成分辨。
另外，若是处于非配合情况下的人脸图像采集，比如当前受疫情影响人们不得不带着口罩等物品，也这会导致采集的人脸图像不完整，从而影响了后面的特征提取与识别，甚至会导致人脸检测算法的失效。
从发展趋势来看，越来越多科研单位已开始对人脸识别技术进行更深入地研究。与此同时，人工智能等先进技术也将使得人脸识别进一步完善。未来物联网时代，人脸识别也有望成为有效身份识别，商业前景非常广阔。
