人臉識(shí)別行業(yè)基本概況分析

人臉識(shí)別技術(shù)在中國(guó)的發(fā)展起步于上世紀(jì)九十年代末，經(jīng)歷了技術(shù)引進(jìn)-專業(yè)市場(chǎng)導(dǎo)入-技術(shù)完善-技術(shù)應(yīng)用-各行業(yè)領(lǐng)域使用等五個(gè)階段。目前，國(guó)內(nèi)的人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)相對(duì)發(fā)展成熟，該技術(shù)越來(lái)越多的被推廣到安防領(lǐng)域，延伸出考勤機(jī)、門(mén)禁機(jī)等多種產(chǎn)品，可以全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊(duì)、社會(huì)福利保障、電子商務(wù)及安全防務(wù)等領(lǐng)域，人臉識(shí)別的全面應(yīng)用時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。

1、人臉識(shí)別技術(shù)介紹

(1)人臉識(shí)別技術(shù)流程分析

人臉識(shí)別的技術(shù)原理主要包括三大步驟：首先是建立人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，其次是通過(guò)各種方式來(lái)獲得當(dāng)前要進(jìn)行識(shí)別的目標(biāo)人臉圖像，最后是將目標(biāo)人臉圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中既有的人臉圖像進(jìn)行比對(duì)和篩選，其技術(shù)流程如下：

(2)人臉識(shí)別主要方法分析

人臉識(shí)別技術(shù)是一個(gè)跨越多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域知識(shí)的高端技術(shù)研究工作，涉及圖像處理、生理學(xué)、心理學(xué)、模式識(shí)別等知識(shí)，目前比較常見(jiàn)的人臉識(shí)別方法包括基于特征臉的方法、基于幾何特征的方法、基于深度學(xué)習(xí)的方法、基于支持向量機(jī)的方法以及其他綜合方法。

(3)常用人臉數(shù)據(jù)庫(kù)分析

目前世界較為常用的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)包括：ERET人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、CMU Multi-PIE人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、YALE人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、YALE人臉數(shù)據(jù)庫(kù)B、MIT人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、BioID人臉數(shù)據(jù)庫(kù)、年齡識(shí)別數(shù)據(jù)集IMDB-WIKI等。

2、人臉識(shí)別技術(shù)具有非侵犯性

人臉識(shí)別是生物特征識(shí)別技術(shù)的一個(gè)重要方向，不同的生物識(shí)別技術(shù)在細(xì)分技術(shù)上各具優(yōu)勢(shì)，人臉識(shí)別技術(shù)是非接觸和不需要主動(dòng)接受的，具有非侵犯性。此外，人們對(duì)這種技術(shù)的排斥心理最小，因此人臉識(shí)別技術(shù)是一種最友好的生物特征識(shí)別技術(shù)，并且圖像采集可以由安防中的攝像頭完成，不需要重新再布置新的采集設(shè)備。

3、中國(guó)人臉識(shí)別行業(yè)技術(shù)環(huán)境十分活躍

截至2019年底，在soopat專利搜索引擎上以“人臉識(shí)別”為關(guān)鍵詞檢索得到20208項(xiàng)專利申請(qǐng)記錄，行業(yè)技術(shù)環(huán)境十分活躍。

從申請(qǐng)年來(lái)看，2010-2018年，我國(guó)專利申請(qǐng)數(shù)逐年增長(zhǎng)，2018年增加至5618項(xiàng)，為近年來(lái)最高，2019年我國(guó)人臉識(shí)別相關(guān)專利申請(qǐng)數(shù)達(dá)3024項(xiàng)。

從公開(kāi)年來(lái)看，我國(guó)最早于2002年有人臉識(shí)別相關(guān)專利公開(kāi)，當(dāng)年公開(kāi)數(shù)量為1項(xiàng)，隨后專利公開(kāi)量保持快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，2019年我國(guó)人臉識(shí)別相關(guān)專利公開(kāi)數(shù)量為6700項(xiàng)。

4、中國(guó)人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)明專利申請(qǐng)量超六成

在超2萬(wàn)項(xiàng)的人臉識(shí)別技術(shù)專利中，發(fā)明專利的申請(qǐng)量最多，達(dá)12407項(xiàng)，占比為61.40%;其次為實(shí)用新型專利，占比為24.76%。

5、G06K專利申請(qǐng)量過(guò)萬(wàn)

從我國(guó)人臉識(shí)別相關(guān)熱門(mén)專利技術(shù)申請(qǐng)分布領(lǐng)域來(lái)看，G06K(數(shù)據(jù)識(shí)別、數(shù)據(jù)表示、記錄載體、記錄載體的處理)申請(qǐng)量最多，達(dá)10134項(xiàng);其次為G07C(時(shí)間登記器或出勤登記器、登記或指示機(jī)器的運(yùn)行、產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)、投票或彩票設(shè)備、未列入其他類(lèi)目的核算裝置)，申請(qǐng)數(shù)量為1302項(xiàng)。

6、人臉識(shí)別錯(cuò)誤率逐年降低

經(jīng)過(guò)了40多年的發(fā)展，人臉識(shí)別技術(shù)取得了長(zhǎng)足進(jìn)步，根據(jù)LFW測(cè)試成績(jī)顯示，目前最優(yōu)的系統(tǒng)在千萬(wàn)分之一的誤報(bào)下達(dá)到識(shí)別準(zhǔn)確率準(zhǔn)確率已經(jīng)超過(guò)99.8%，甚至超過(guò)了人類(lèi)的識(shí)別程度，錯(cuò)誤驗(yàn)證率也控制在0.2%以下。

即使是采用評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)最嚴(yán)格的FRVT測(cè)試，根據(jù)2019年7月3日NIST公布的FRVT最新報(bào)告顯示了全球人臉識(shí)別算法的最高水平可以做到在千萬(wàn)分之一誤報(bào)率下，漏報(bào)率降低于0.3%，這意味著千萬(wàn)分位誤報(bào)下的識(shí)別準(zhǔn)確率已經(jīng)超過(guò)99%，人臉識(shí)別技術(shù)的不斷進(jìn)步無(wú)疑會(huì)促進(jìn)其在更廣泛范圍內(nèi)的應(yīng)用。

7、人臉識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，安防和考勤門(mén)禁占比較高

目前，人臉識(shí)別在考勤/門(mén)禁領(lǐng)域的應(yīng)用最為成熟，約占行業(yè)市場(chǎng)的40%左右;安防作為人臉識(shí)別最早應(yīng)用的領(lǐng)域之一，其市場(chǎng)份額占比在30%左右;金融作為人臉識(shí)別未來(lái)重要的應(yīng)用領(lǐng)域之一，其市場(chǎng)規(guī)模在逐步擴(kuò)大，目前約占行業(yè)的20%。

8、三維人臉識(shí)別技術(shù)將是未來(lái)發(fā)展主流

從人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展過(guò)程來(lái)看，未來(lái)三維人臉識(shí)別是人臉識(shí)別主要技術(shù)手段，二維人臉識(shí)別只是人臉識(shí)別發(fā)展的過(guò)度階段。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，二維人臉識(shí)別系統(tǒng)在人臉左右偏轉(zhuǎn)達(dá)到40度識(shí)別率迅速下降到50%以下;而采用三維人臉識(shí)別后，識(shí)別率可以提高至少10-20個(gè)百分點(diǎn)。