經過了40多年的發展，人像識別技術取得了長足進步，目前最優的系統識別率在樣本數字比較大的情況下可以達到99.84%的準確率，甚至超過了人類的識別程度，錯誤驗證率也控制在0.16%，技術的不斷進步促進了更廣泛的應用。以下對人像識別發展趨勢分析。

　　人臉識別市場熱度高漲，其應用場景得到跨越式發展的根本原因在於技術革新。深度學習將人臉識別的精確度提高到肉眼級別，極大豐富了人臉識別的應用場景。網際網路銀行遠程開戶的剛需將人臉識別帶進了金融級應用場景;巨頭頻繁布局人臉識別賦予其更大的應用場景想像空間，同時培養用戶「刷臉」習慣以及對技術的認可度，有利於產業進一步發展。多方的推動使得人臉識別應用得到爆發式發展。

　　人臉識別發展趨勢

　　第一、人臉識別技術基於大數據的深度學習。

　　在人臉識別原理一節中提到了一些特徵提取和分類算法，可以理解為是一種淺層的學習模型。淺層學習可以在一定規模的數據集下可以發揮較強的表達能力，但當數據量不斷增大時，這些模型就會處於欠擬合的狀態。通俗點說就是數據量太大，模型不夠複雜，覆蓋不了所有數據。所以說，深度學習是近年來特別熱門的研究課題。

　　第二、以餘額寶為代表的網際網路金融興起，使得技術的發展和產業的需求正好「相遇」。

　　2015年12月，支付寶上線了人臉登錄功能，只需要在手機前面」刷臉「就能取代密碼進行登錄操作。而在今年3.15晚會上預警人臉識別存在一定風險後，國內科技業的幾大巨頭也及時推出應對措施。支付寶表示，出現這類情況將全額賠付。百度深度學習實驗室主任林元慶也親身演示，換臉APP騙不了百度人臉別閘機系統。表明當前的技術成熟度已經可以識破假體攻擊。

　　第三、人臉識別技術具有安全性、便利性。

　　人臉識別技術基於自身的安全性、便利性，已在智能家居門禁系統以及鑒權系統中普遍使用，因此智能家居與人臉識別技術的融合是未來發展的重點方向。因為智能家居中的人臉識別系統是在嵌入式作業系統和嵌入式硬體平台上建立的，它加強了人臉識別技術與智能家居應用的結合度，具有概念新、實用性強等特點。

　　人像識別技術的三大應用方向

　　據介紹，人像識別技術主要有三大應用方向。一個應用場景是1：1認證，即證明人與證件信息是統一的，主要用於實名制驗證。

　　其次是1：N認證，即判斷某個人是否為特定群體中的一員，用於人員出入管理和城市安防等。重慶市某公安分局使用商湯科技的人像比對系統，在40個工作日內辨認出69名嫌疑人，相比人工效率提升200倍。

　　第三種是活體檢測，以確保是真人在操作業務，進而做帳戶許可授權。雲從科技的人臉技術已經運用於全國50多家銀行。中信銀行(601998,股吧)的ATM和移動客戶端可以遠程身份認證，海通證券(600837,股吧)可以遠程開戶，滴滴平台則可以查驗駕駛者是否為註冊司機。

　　人像識別技術作為人工智慧「AI+安防」中的典型應用模式，彌補了人臉識別系統中只能對人臉進行分析的局限性。在現階段，人像識別的技術還處於研究和探索階段，在國家人工智慧發展規劃政策的強力推動下，隨著深度學習技術的不斷發展，人臉和人體的識別信息會更加豐富，結果會更加準確，人像識別技術會越來越成熟和完善。再結合車輛信息、手機WIFI信息，進行多維的數據關聯，建立以人像為核心的綜合人像信息資料庫，利用大數據分析技術，對這些關聯數據進行碰撞分析，挖掘其內在的線索和規律。在社會的各個行業，特別是公安部門，用於布控追逃、嫌疑人的追蹤、走失人員的查找等，一定會充分發揮其實戰價值和意義。

　　隨著我國社會經濟腳步的不斷加快，對於人臉識別技術的應用需求也將越來越大。此外，隨著國內平安城市、智慧城市項目的深入發展，城市監控的高清化進一步得到普及，攝像機數量大規模增長，使得人臉識別在數據的採集上阻礙大大減小，提升了人臉識別的質量與應用領域。預計未來五年人臉識別市場規模將保持年均25%的增長速度，到2022年市場規模將達67億元左右。以上對人像識別發展趨勢分析。