在人工智能領(lǐng)域，人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用規(guī)模在不斷擴(kuò)展、算法能力在不斷提升，這使得簡(jiǎn)單的人臉對(duì)比評(píng)測(cè)已經(jīng)很難區(qū)分不同算法能力之間的差距。在海量人臉識(shí)別測(cè)試中，當(dāng)干擾集達(dá)到百萬人規(guī)模時(shí)的人臉識(shí)別準(zhǔn)確率已成為了人臉識(shí)別技術(shù)落地應(yīng)用的有效指標(biāo)。

根據(jù)美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院（NIST）今年發(fā)布的成績(jī)，目前全球最好人臉識(shí)別技術(shù)水平為千萬分之一誤報(bào)下的識(shí)別準(zhǔn)確率接近99％，這意味著受限場(chǎng)景下，在千萬分位誤報(bào)上，人類已經(jīng)將機(jī)器的人臉識(shí)別能力推向了極限。

值得一提的是，在美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院組織的人臉識(shí)別算法測(cè)試排名中，中國(guó)算法團(tuán)隊(duì)占據(jù)了半壁江山。該測(cè)試以評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)的嚴(yán)謹(jǐn)性、一致性和全面性著稱。在測(cè)試中，中國(guó)的人臉識(shí)別算法在千萬分之一的誤報(bào)下達(dá)到識(shí)別準(zhǔn)確率95．5％，成為當(dāng)時(shí)全球業(yè)界在此項(xiàng)指標(biāo)下的最好水平。除了冠軍再度被依圖科技摘得以外，第二名被中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院拿下；奪得第五名的是另外一家人臉識(shí)別獨(dú)角獸曠視科技。

NIST是全球人臉識(shí)別最權(quán)威的測(cè)試、工業(yè)界的黃金標(biāo)準(zhǔn)，來自中國(guó)的算法技術(shù)能夠在全球?qū)嵙��?qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手中名列前茅，甚至兩度成為世界冠軍，證明在人工智能核心領(lǐng)域，中國(guó)已經(jīng)站在了世界的最前列。此外，國(guó)際權(quán)威市場(chǎng)洞察報(bào)告Gen Market Insights發(fā)布《全球人臉識(shí)別設(shè)備市場(chǎng)研究報(bào)告》顯示中國(guó)正在成為人臉識(shí)別市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者，報(bào)告顯示中國(guó)2017年人臉識(shí)別產(chǎn)值占全世界29．29％市場(chǎng)份額，2023年將達(dá)到44．59％。

近年來，人臉識(shí)別技術(shù)專利申請(qǐng)總量也達(dá)到一個(gè)新高峰，前瞻網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示2007－2017年，我國(guó)人臉識(shí)別專利申請(qǐng)數(shù)量總體上呈上升的趨勢(shì)。尤其是2014年后，人臉識(shí)別專利申請(qǐng)數(shù)量大幅增多；到2017年，人臉識(shí)別專利申請(qǐng)數(shù)量達(dá)到2847項(xiàng)。

人臉識(shí)別精度的提高，意味著在特定場(chǎng)景下用戶將獲得更好的體驗(yàn)，以及單位工作時(shí)間內(nèi)效率低大幅提升，比如在銀行場(chǎng)景下的顧客會(huì)獲得更好的體驗(yàn)，公共安防領(lǐng)域的一線警務(wù)人員的無效工作量將會(huì)大幅降低。受益于人臉識(shí)別性能的提升，安防后端處理系統(tǒng)平臺(tái)可以同時(shí)處理的前端產(chǎn)品數(shù)量也大幅增加。這反過來大大刺激了前端高清采集和探測(cè)設(shè)備的產(chǎn)品升級(jí)、整體市場(chǎng)需求的擴(kuò)大，以及存儲(chǔ)設(shè)備的增長(zhǎng)。國(guó)內(nèi)傳統(tǒng)安防公司�？低�視和大華受益于此，連續(xù)幾年整體營(yíng)收中的一半都由硬件攝像頭產(chǎn)品營(yíng)收所貢獻(xiàn)。

另外，隨著國(guó)內(nèi)平安城市、智慧城市項(xiàng)目的深入發(fā)展，城市監(jiān)控的高清化進(jìn)一步得到普及，攝像機(jī)數(shù)量大規(guī)模增長(zhǎng)，使得人臉識(shí)別在數(shù)據(jù)的采集上阻礙大大減小，提升了人臉識(shí)別的質(zhì)量。人臉識(shí)別與監(jiān)控技術(shù)的結(jié)合在司法系統(tǒng)中得到了重用，滿足了公安系統(tǒng)對(duì)城市監(jiān)控、逃犯追捕、黑名單排查等功能的迫切需求，這將為人臉識(shí)別技術(shù)普及的有利助推手。

結(jié)語：如今，基于深度學(xué)習(xí)的方法已經(jīng)成為人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域的重要發(fā)展趨勢(shì)和方向，這也帶動(dòng)了人臉識(shí)別技術(shù)在更多場(chǎng)景中的應(yīng)用。而隨著技術(shù)變革和應(yīng)用的普及，建設(shè)大規(guī)模、分布式人臉數(shù)據(jù)庫及識(shí)別系統(tǒng)的成本不斷降低，識(shí)別的精度不斷提高。也因此，人臉識(shí)別也逐漸應(yīng)用在對(duì)安全性較高的領(lǐng)域。

未來的人臉識(shí)別技術(shù)，將基于準(zhǔn)確率的不斷提升，提升各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的運(yùn)作效率，帶來安全性、效率、易用性等各方面的升級(jí)，改變我們生活和工作環(huán)境的方方面面。