人臉辨識算法技術：近年來隨著深度學習的發展 ， 人臉識別技術取得了突破性進步 ， 全球範圍內相關研究團隊眾多 ， 以中美俄日歐等國家和地區較為領先 。 根據 NISTFR 町2020 年 10 月的測試結果 ， 全球排名前 10 的算法半數以上來自中國 。 雖然各國的人臉識別算法有性能上的差異 ， 但差距並不大 。 以 FR 町 VISA測試集為例 ， 百萬分之一誤報對應正確率前 30 廠家性能都已超過或者接近99% 。 人臉識別的技術發展已由注重算法精度提升向以改善實際應用效果的方向轉變 ， 並出現了以下應用趨勢 。 由簡單場景向複雜場景轉變。 簡單場景人臉識別精度趨於飽和已經成為業界的共識 ， 業界將注意力轉移到復雜場景人臉識別問題並表現在具體應用場景上 。 從高分辨率、 小姿態、 光照適中的優質人臉卡口場景轉變到低分辨率、 大姿態、 低照度、 模糊等低畫質開放式場景， 這對人臉識別算法適應能力提出了新的 挑戰， 也是業界努力提升的方向。  3D 人臉成為配合式應用的重要方向，隨著 2017 年 iPhone X 首次將 Face ID 引入手機端 ， 3D 人臉識別技術逐漸成為手機廠商旗艦機型的標準配置 。 相比於 2D 人臉 ， 3D 人臉包含更為豐富的人臉信息 ， 對旋轉 、 遮擋 、 光照 、 照片攻擊等具有更好的抗干擾能力 。 在以門禁考勤 、 金融支付為代表近距離配合式應用中 3D 人臉逐漸成為常用的技術解決手段 。 多生物特徵融合成為新的趨勢。 多生物特徵融合能彌補單生物特在的不足 ， 實現優勢互補 ， 提升系統精度，改善應用體驗 。 在近距離配合式應用中， 採用人臉識別與虹膜識別技術融合可解決雙胞胎等人臉識別難以解決的問題， 增強雙胞胎金融支付應用的安全；在安防場景， 相機角度、 分辨率等問題存在人 臉質量較差以及獲取不到人臉等情況， 步態識別、 行人重識別等技術的融入能進一步擴大整個身份識別系統的算法邊界。 人臉識別公平性問題亟待解決。 由於安全隱私顧慮 、 經濟科技水平落後和貿易壁壘等因素 ， 人臉識別技術在全球的整體普及程度仍然偏低且存在發展不平衡現象 。 根據 NIST 的分析報告 ， 歐美 、 亞洲為人臉識別技術主要供應商 ， 各國算法優化主要依賴本國環境,跨人種 、 跨地域 、 跨場景等仍會給人臉識別算法帶來一定影響 。 除了準確率的持續優化 ， 全球範圍內安全隱私 、 公平性等問題亟待解決。 設備及產品：人臉抓拍機：人臉抓拍機內置 AI 芯片和深度學習算法 ， 適應於人流密集的通道 、 出入口等多種場景需求 ， 實現對人群中人臉的精準捕捉 。 人臉抓拍機目前已普遍部署在汽車站 、 火車站 、 機場 、 港口 、 娛樂場所 、 街道 、 社區等人員複雜場景的重點監控區域 ， 對場景的適應性是其性能的重要指標 。 在大姿態 、 遮擋 、 光照異常等複雜情況下的人臉抓拍成功率 ， 在自然監控環境中誤抓率都是設備性能體現 ， 也是用戶的選擇依據 。 隨著安防監控智能化的發展 ， 捕捉更精細更全面的結構化信息成為趨勢 。 目前各大廠商都推出了抓拍人臉、 人體、 車輛、 車牌等多維信息的面向視頻結構化應用的抓拍機， 多AI 算法的集成以及多路實時抓拍的需求， 要求前端設備廠商進一步壓縮算法模型 和提升芯片處理速度。 另外 ， 前端設備脫離於後端服務器 ， 功能從單純捕捉信息到捕捉 、 分析 、 決策方向發展 ， 這也符合智能前移為邊緣節點賦能 ， 讓邊緣感知信息的發展趨勢。 門禁設備：門禁設備是以人臉識別技術為核心的身份識別終端產品 ， 它集成了視頻採集 、 人臉識別 、 證件識別 、 紅外偵測及網絡傳輸等多種功能 。 目前市場上的門禁產品發展比較成熟 ， 同質化嚴重 ， 但也展露一些新趨勢 。 隨著門禁設備的普及化和民用化 ， 安全問題越來越受到重視 ， 防偽功能成為標配 。 由於攻擊方式多樣性 ， 即使配備防偽功能的設備也存在技術缺失或適應性差的問題 ， 安全性能有待持續提升並完善 。 今年由於疫情管控的需要 ， 集成測溫功能的門禁設備逐漸普及 。 未來安全性和差異化滿足個性化需求將成為門禁類產品的重要發展方向 。 網絡硬盤錄像機設備：網絡硬盤錄像機 (Network Video Recorder, NVR) 最主要的功能是通過網絡接收 IPC (網絡攝像機)設備傳輸的數字視頻碼流 ， 並進行存儲與管理 。  NVR 設備內置人臉檢測 、 人臉識別功能可提升存儲數據的有效性以及關鍵數據的檢索效率 ， 目前已成為 NVR 設備的主要賣點 。 移動終端：隨著刷臉功能的普及 ， 手機逐步成為人臉識別的重要終端之一 ， 通過手機即可完成刷臉登錄和刷臉支付 。 相對於傳統的密碼解鎖和支付 ， 刷臉具有更高的便捷性和安全性 。 未來人臉識別在智能手機的普及率會進一步提升 ， 也將有越來越多的手機應用借助人臉識別進行身份驗證 。 人臉分析服務器：基於深度學習的人臉識別算法在實際應用中需要消耗大量的計算資源 ， 長期以來 GPU 為首的通用架構芯片是進行深度學習計算最常用的計算資源 。 然而 ， GPU 服務器體積大 、 能耗高 ， 在很多應用場景中已成為限制人工智能發展的瓶頸 。 基於人臉識別專用 ASIC 芯片的解析一體機或服務器 ， 在性能 、 成本 、功耗 、 可靠性及適用範圍等方面都具有明顯的優勢 。 在很多實際應用場景中 ，專用解析一體機或服務器在提供同等算力的情況下 ， 消耗更少的能量 ， 佔用更小的體積 ， 發熱量也更小 。 例如搭載 “ 求索 ” 芯片的 1 台 1U 依圖原子服務器無需英特爾 CPU, 與 8 卡英偉達 P4 服務器對比 ， 解析路數相同情況下單路功耗不到後者的 1 0%。 人臉比對服務器：隨著智慧城市、 一人一檔等人臉大數據應用， 對人臉特徵比對支持的庫容規模、 並發量、 響應速度提出新的要求， 隨之產生專用的比對服務器 。  GPU由於生態友好且算力高 ， GPU 卡的比對服務器在各行業應用中有較大佔比 。 與分析服務器類似 ， GPU 比對服務器存在體積大 、 功耗高的缺點 。  FPGA 芯片更合適人臉特徵比對運算 ， 具有大庫容高並發的特點 ， 基於 FPGA 的人臉比對服務器在性能 、 層本 、 功耗等方面皆具備明顯優勢 ， 該類產品已嶄露頭角 。 此外，隨著 CPU 芯片計算能力和指令集的不斷優化 ， 芯片廠家和服務器廠家也在聯合嘗試基於 CPU 的人臉比對服務器產品 ， 基於 CPU 的產品方案也值得關注 。 解決方案：人臉識別系統業務功能主要包括人臉核驗 、 人臉布控 、 人臉檢索 、人臉聚類等 ， 可以通過上述不同的設備構建不同的解決方案 。 按照應用場景和數據規模 ， 解決方案可以歸納為人臉考勤方案 、 人臉布控方案和人臉大數據應用方案 。 人臉考勤解決方案：人臉考勤解決方案可以由單個門禁設備構成， 亦可由人臉抓拍機+NVR 或人臉服務器的方式構成， 包含人臉註冊、 人臉抓拍、 人臉建模和人臉 比對功能，並配備管理系統， 具備考勤權限、 數據存刪、 參數設置和隱私保護等功能。 人臉布控解決方案：人臉布控解決方案 ， 通常由人臉抓拍機+人臉分析服務器構成 。 當單台人臉分析服務器不足以提供所需性能時 ， 可以採用多集群方式 ；當系統需要接入傳統 IPC 視頻碼流時 ， 亦可在分析服務器實現人臉抓拍 。 人臉大數據應用解決方案：省級、 全國級靜態庫檢索， 市/ 縣級人臉聚類是常見的人臉大數據應用，其解決方案通常由人臉抓拍機+人臉分析服務器+人 臉比對服務器構成， 其係統通常為分佈式系統， 圖像處理單元和特徵比對單元按照應用所需的處理並發數進行部署。 該類系統通常與其他智能分析系統(如人體分析 、 步態分析)進行打通 ， 並利用大數據分析技術進一步提升系統的可用性和整體性能。 不同廠家人臉產品形態有所差異 ， 但其人臉產品的核心功能大同小異 ， 因此由人臉產品組成的人臉識別系統功能和流程相對固定 ， 上述解決方案具有極高的通用性 。 產業鏈中基礎層 、 算法和設備的發展主要在於提升人臉識別的效果和效率 ， 不會影響整體功能和流程 ， 解決方案是相對穩定的環節 。

 3、典型應用領域

 科技金融。 人臉識別在金融領域的應用已經相當普遍 ， 如遠程銀行開戶 、 身份核驗 、保險理賠和刷臉支付等 。 人臉識別技術的接入 ， 能有效提高資金交易安全的保障 ， 也提高了金融業務中的便捷性。  2013 年芬蘭公司 Uniqul 成為首批吃螃蟹的公司 ， 面向全球首次推出人臉識別支付這一創新支付技術 。  2015 年在德國漢諾威 CeBIT 展會上馬雲第一次向德國總理默克爾展示了支付寶的人臉識別支付技術 。 同年， 招商銀行在一些支行櫃面和ATM業務也開始應用人臉識別， 隨後包括建設銀行、 農業銀行等四大行在內的數十家銀行都紛紛將人臉識別產品引入ATM 、 STM 、 櫃 面、 網點、手機銀行等各個業務環節， 並逐漸全客戶覆蓋。 時至今日， 人臉識別技術在國內金融領域已經得到了非常廣泛的部署和應用， 消費者在各個渠道中都可以利用人臉識別技術使用金融服務，中國在人臉識別技術的應用上已經大 幅度領先國外市場。 智慧安防。 安防是人臉識別市場最早滲透 、 應用最廣泛的領域 。 根據億歐研究 ， 2018年 ， 安防行業在中國人臉識別市場佔比 61.2% 。 當前人臉識別技術主要為視頻結構化 、 人臉檢索 、 人臉布控 、 人群統計等軟硬件一體形態產品提供基礎支撐,重點應用於犯罪人員的識別追踪 、 失踪兒童尋找 、 反恐行動助力等場景 。 視頻監控系統通過龐大的監控網絡進行圖像採集、 自動分析、 人臉比對， 基於視頻幀的1 ：1 及1 ：N 人臉比對， 可分析人員軌跡、 出行規律等， 實現重點人員的識別 及跟踪， 在公安應用場景中達到事前預警、 事中跟踪、 事後快速處置的目的。 在雪亮工程 、 天網工程 、 智慧社區 、 反恐及重大活動安保等公安項目發揮了重要的作用 。 此外， 在企業樓宇、 社區住宅的人員管理和安全防範需求場景下， 人臉識別技術應用非常廣泛， 通過人臉的黑白名單錄入， 可有效管控區域人員出入，機器識別的高效率也大幅節省了 人力資源。 智慧交通。 國外的公共交通領域對人臉識別技術的應用主要集中在機場安檢以及入境管理等特別強調安全的場景 。 加拿大渥太華國際機場 、 澳大利亞當地移民及邊境保護局與美國海關與邊境保護局皆已嘗試部署人臉識別出入境系統。