人臉識別技術這幾年來異常火熱，其行業發展到底怎麼樣呢，讓我們來揭開其神秘的面紗。

1、實際應用效果與實驗效果差距巨大

現如今的人臉識別技術在金融、安防等領域的應用實際上的效果要比實驗室裡的差很多，某高校引入人臉識別晨讀打卡，由於反應速度太慢，到中午還排著很長的隊。可見人臉識別技術在實際應用中，由於各種物理因素（光照、角度、對焦、人魚攝像頭的距離等）導致抓拍的圖片質量比較差，圖片又經過網絡傳輸到局域網進行對比，匹配識別（這個處理過程比較速度太慢），使得實際效果大打折扣。在大多數情況下，實際抓拍圖像質量遠低於訓練圖像質量。

2、須提高實驗測試的標準

在做實驗測試時，往往圖片質量比較高且是正臉圖片，在實際應用中，採集到的圖片可能是局部人臉且圖片質量不高。所以大多數情況下，實際應用的標準會遠高於訓練標準。

3、訓練效果和現實效果

大多數情況下，實際效果會遠低於訓練效果。現在市面上CV公司都是說自己的訓練效果在99%以上（無限接近於100%），但這不等於實際應用的效果就是99%。工業上場景複雜的人臉識別應用（類似識別黑名單這種1:N的人臉比對）正確率在90%以上就已經是表現得很好的算法模型。

人臉識別技術未來發展趨勢的思考

隨著人工智能行業的火熱和發展，在信息化、雲計算、大數據的背景下，生物識別技術的應用面會越來越大，由以人臉識別為其中代表。以下幾個發展趨勢呈現：

1、網絡化趨勢

人臉識別解決了日常生活中一個基本的身份識別問題，今後，這種身份認證的結果會越來越多的和各行各業應用結合起來，並通過互聯網和物聯網得以信息共享，簡單來說就是“身份識別+物聯網”的發展趨勢未來將十分普遍。

2、多生物識別模式融合趨勢

人臉識別技術現如今的還達不到人類的預期體驗，對於一些安全性要求高的特殊行業應用，如金融行業，人臉識別很容易被不法分子攻破漏洞進行身份造假，因此需要多種生物特徵識別技術的融合應用（如活體檢測、虹膜識別等）以進一步提高身份識別的整體安全性。

3、雲技術

未來的雲技術也將大大給人臉識別的應用提供數據和計算力支持，基於雲技術的門禁控制可以同時管理成百上千的通道，加上物聯網的普及，用戶對任何地方的門禁進行遠程控制和管理，準確識別本人，將廣泛應用到企業、學校、培訓機構、大型商業場合、辦公大樓的門禁解決方案。

人臉識別技術帶來的安全風險

面部識別和虹膜識別存在著不同程度的可複制性的問題，人臉每天都暴露在外面，通過拍照完全可以獲得一個人的臉部特徵，並進行複制。另一個風險是不穩定性。臉部畫上濃妝、過敏、受傷、整容都會導致臉部特徵發生很大變化，影響人臉識別準確率甚至無法識別。

作為一個新興的技術領域，人臉識別也同以往服務於安全領域的技術一樣，會面對很多來自不法分子的惡意攻擊，需要在不斷的攻防戰中提升自身的技術水平和防護能力。就像查殺電腦病毒一樣，攻擊和防守將是一個長期博弈的過程，從而促使技術往更好的方向去發展。