国外对人脸识别技术的研究起步较早，诞生了众多知名的人脸识别单位和丰富的人脸识别研究成果。然而，我国人脸识别技术的发展相对较晚，近年来许多的人脸识别单元都得到了迅速的建立和发展。目前，这一新的人脸识别单元所开发和采用的人脸识别技术已经能够与国外标准做比较，但距离大规模的商业应用还有很长的路要走。

车牌识别系统

人脸识别技术的发展趋势

下一单元服务将汇集国内外知名人脸识别单位选择的主流人脸识别技术的发展现状，为您简单方便地描述未来人脸识别技术的发展趋势。

（一）机器识别与人脸识别技术的深度融合。

当市场上一些主流的人脸识别企业引入国内外知名的人脸图像数据库进行测试时，大部分人脸识别的准确度都能达到95以上，实现精细人脸识别的速度也非常快，只有从侧面将人脸识别技术应用到实际中，实践证明了这一点。

然而，在现实中，每个人在使用高清相机时，脸都不会保持静止。相反，它们处于快速运动状态。由于人脸的姿态、表情、光线、饰物等的不同，相机采集到的人脸图像会完全不同，被采集者很可能发生人脸图像未知、不完整、关键部位特征不太明显的情况。在这种情况下，人脸识别系统可能无法实现高速、精细的人脸识别。

，人脸识别单元系统会对高于相似度值的人脸图像进行温馨提示，使人的方式可以逐个进行筛选，而机器筛选和人的方式的深度融合模式可以限度地实现人脸图像的精细筛选。

（二）三维人脸识别技术的广泛应用

无论是目前主流的人脸图像数据库存储了良好的人脸图像，还是高清摄像机实时获取的街道交叉口的人脸图像，绝大多数都是二维人脸图像。事实上，二维人脸图像存在着一些固有的缺陷，即无法对人脸图像数据进行深度表达，拍照时很容易遇到光照、姿态、表情等因素的影响。至于脸，脸、眼睛、鼻子、耳朵、下巴等许多关键部位都不在一个平面上。人脸自然具有特定的效果，而二维人脸图像不能完全反映人脸的所有关键基本特征。