大數據時代的崛起，推動了人臉識別的熱潮。從2014年逐步開始應用到目前“刷臉”時代的來臨。人臉識別的應用領域逐步擴散。本文將帶您了解人臉識別興起領域的應用方案，探尋人臉識別技術的未來。

1人臉識別的行業現狀

隨著人工智能行業的產業化發展的井噴，人臉識別行業熱點頻頻，市場規模逐步擴大，目前估算我國人臉識別市場規模約占全球市場的10%左右。2010-2016年，我國人臉識別市場規模逐年增長，年均復合增長率達27%。2016年，我國人臉識別行業市場規模約為17.25億元，同比增長27.97%，到2021年人臉識別市場規模將達到53億元左右。

同時國內人臉識別行業中企業數量不多，且各自應用不同細分領域，競爭壓力小，人臉識別的熱潮還將繼續。下面分享一些應用案例幫助大家進一步了解人臉識別。

2人臉識別的行業應用

雖然市面上的人臉識別解決方案越來越多，但系統框架基本沒有變化，如下圖所示。

1、高鐵與地鐵的人證一致檢測應用案例

“刷臉”進站已經不是個新鮮事了，目前各地的鐵路已經逐步開通人臉識別驗票系統，以減少人工成本，同時提高安全性，減少進站時間。

人臉識別技術采用人臉檢測、跟蹤、人臉識別、二代身份證驗證及多功能檢測等技術，對人員進行實時人臉識別分析和報警，以刷身份證件加上人臉驗證模式，實現人員智能身份驗證，保證“人”“證”的一致性確認。首先，將現場采集的人臉特征與身份證件人臉特征進行1:1比對，確認人、證都驗證通過才會開啟通道。在人員使用設備時，如果出現操作不當，系統同時會根據算法判斷，進行相應的語音和視頻提示，從而提高通道人員出入操作的易用性。同時在高鐵的人臉識別系統中會進行防尾隨跟蹤功能的設計，通過紅外檢測技術，實時監控通道，判斷是否有人員尾隨跟進，保證非驗證人員通過。

2、人臉識別考勤機

人臉識別考勤機是一種新型的存儲類考勤機，事先只需采集員工的面像，并建立檔案，當員工上下班站在人臉識別考勤機的識別區域內，考勤機上就會快速的記錄考勤狀況并保存記錄。

人臉識別考勤機是采用人臉識別技術（融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體），利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析并建立人臉特征模板。當已登記的人員從人臉識別機前走過，它會有語音提示“你好”或者人員的姓名表示考勤已成功。而且，具備圖像更新功能，若將正采取的圖像作為第一人臉，存儲的為第二人臉，如果第一人臉圖像與第二人臉圖像相一致，人臉識別考勤機將自動儲存第一人臉圖像來更新該第二人臉圖像。該法可保持用戶臉部圖像的更新，降低了臉部外形改變對識別的影響，增加了識別的準確率。

3ZLG A7人臉識別方案