近年来随着深度学习的发展 ， 人脸识别技术取得了突破性进步 ， 全球范围内相关研究团队众多 ，人脸识别系统多少钱，以中美俄日欧等国家和地区较为 。根据 NISTFR 町2020 年 10 月的测试结果 ， 全球 10 的算法半数以上来自中国。
各国的人脸识别算法有性能上的差异 ， 但差距并不大 。以 FR 町 VISA测试集为例 ， 百万分之一误报对应正确率前 30厂家性能都已超过或者接近99% 。人脸识别的技术发展已由注重算法精度提升向以改善实际应用效果的方向转变 ， 并出现了以下应用趋势。由简单场景向复杂场景转变。简单场景人脸识别精度趋于饱和已经成为业界的共识 ，业界将注意力转移到复杂场景人脸识别问题并表现在具体应用场景上 。从高分辨率 、 小姿态 、 光照适中的人脸卡口场景转变到低分辨率 、大姿态 、 低照度 、 模糊等低画质开放式场景 ， 这对人脸识别算法适应能力提出了新的挑战 ， 也是业界努力提升的方向 。
3D 人脸成为配合式应用的重要方向，随着 2017 年 iPhone X 将 Face ID 引入手机端 ， 3D人脸识别技术逐渐成为手机厂商旗舰机型的标准配置 。相比于 2D 人脸 ， 3D 人脸包含更为丰富的人脸信息 ， 对旋转 、 遮挡 、光照 、 照片攻击等具有更好的抗干扰能力 。在以门禁考勤 、 金融支付为代表近距离配合式应用中 3D 人脸逐渐成为常用的技术解决手段。
随着智慧城市 、 一人一档等人脸大数据应用 ， 对人脸特征比对支持的库容规模 、 并发量 、 响应速度提出新的要求 ，随之产生专用的比对服务器 。GPU由于生态友好且算力高 ， GPU 卡的比对服务器在各行业应用中有较大占比 。
与分析服务器类似 ， GPU 比对服务器存在体积大 、 功耗高的缺点 。FPGA 芯片更合适人脸特征比对运算 ，具有大库容高并发的特点 ， 基于 FPGA 的人脸比对服务器在性能 、 层本 、 功耗等方面皆具备明显优势 ， 该类产品已崭露头角。随着 CPU 芯片计算能力和指令集的不断优化 ， 芯片厂家和服务器厂家也在联合尝试基于 CPU 的人脸比对服务器产品 ， 基于CPU 的产品方案也值得关注 。解决方案：人脸识别系统业务功能主要包括人脸核验 、 人脸布控 、 人脸检索 、人脸聚类等 ，可以通过上述不同的设备构建不同的解决方案 。按照应用场景和数据规模 ， 解决方案可以归纳为人脸考勤方案 、人脸布控方案和人脸大数据应用方案 。
人脸考勤解决方案：人脸考勤解决方案可以由单个门禁设备构成 ， 亦可由人脸抓拍机 +NVR 或人脸服务器的方式构成 ，包含人脸注册 、 人脸抓拍 、 人脸建模和人脸比对功能，并配备管理系统 ， 具备考勤权限 、 数据存删 、 参数设置和隐私保护等功能。人脸布控解决方案：人脸布控解决方案 ， 通常由人脸抓拍机+人脸分析服务器构成 。当单台人脸分析服务器不足以提供所需性能时 ，可以采用多集群方式 ；当系统需要接入传统 IPC 视频码流时 ， 亦可在分析服务器实现人脸抓拍 。
人脸识别技术由于相似脸 、 年龄 、 算法偏见 、 面临的场景多样化以及人脸图像更易公开获取等原因 ，人脸识别系统，技术本身也面临着一定的局限性 。（1）、相似脸较难解决 。双胞胎或者长相很相近的人脸容易识别错误 ，而该问题在目前暂时没有新技术能完全解决 。NIST 分析报告指出 ，人脸识别系统的人工报价， 大部分情况下双胞胎仍能区分分数高低 ，往往都在阈值之上 ， 在开放环境下应用效果较差 。（
2）、算法偏见问题 。由于当前人脸识别算法很大程度依赖于数据样本 ，不同人群的人脸数据样本存在差别 ，这导致了算法对不同地域 、 不同年龄人群的识别能力有差别 。美国国家技术标准研究院 NIST 的检查表明 ， 人脸识别软件在不同地域、 种族 、 性别 、 年龄上存在较大差异 。比如 ， 小孩子 ， 老年人以及其他很少出现的人种或者肤色的人脸识别率相对较低 ，该问题亟需解决 。（3）、人脸识别率易受多种因素影响 。现有的人脸识别系统在用户配合 、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。， 在用户不配合 、采集条件不理想的情况下 ， 会影响现有系统的识别率 。例如根据 NIST 的测试报告 ，戴口罩情况下大部分算法的错误率会提高 1 个数量级以上 ， 跨年龄 、 大角度等因素也会造成不同程度的下降 。（4）、年龄变化的影响。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 。对于不同的年龄段 ，人脸识别算法的识别率也不同。
（5）、安全性问题 。人脸识别系统信息存储同样会面临的攻击 。对数据加密很重要 。随着技术的不断提升 ，人脸识别技术在安全性上需要加强 。， 人脸暴露度较高 ，人脸识别系统价格， 相比对其它生物特征数据更容易实现被动采集。这也意味着人脸信息的数据更容易被 ， 不仅可能个人隐私 ， 还会带来财产损失。大规模的数据库泄露还会对一个族群或国家带来安全风险 。
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