近年来，人脸识别技术发展迅猛，识别精度与速度不断得到提升，为人脸识别在众多领域的应用提供了基础，这场景犹如车牌识别技术发展史的翻版，颇有“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”的意味。

因为人脸识别设备使用非常便捷，其发展势头非常迅猛。

但万物都是相对的，要想真正做到高精度的人脸识别技术，需要攻克的难题也有不少：

1. 首先，人脸存在“相似性”，即每个人脸器官的结构外形都很相似，尤其是双胞胎人脸和被神奇变脸术（化妆）加持过的人脸，更是大幅增加了识别的难度。 

2. 其次，人脸存在“易变性”，我们都知道，人的情感主要是通过丰富的脸部表情变化来体现的，人类的表情变化万千，而在不同的观察角度，人脸的视觉图像也相差甚远。

3. 另外，人脸识别还受光照条件(如白天和夜晚，室内和室外等)、人脸的遮盖物(例如安全帽、口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。

那么，针对以上这些人脸识别的难题，又该如何应对呢？

秘籍之一：采用全深度神经网络算法

人脸识别准确的前提条件，是提取出准确率较高的人脸识别特征值，而人脸特征的提取，是通过大数据训练出来的模型实现的。模型里面存储的是参数值，整个训练过程主要就是不断调整参数值，使之达到最优。

在深度学习技术出现之前，传统机器学习技术风靡一时，但由于随着光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、配饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片像素层面上差别很大，机器学习难以提取合适的“人脸特征值”（指用机器语言来表示人脸特征如轮廓、肤色、眼睛等），自然也没法达到精准识别结果。

深度学习的最大优势在于，可以由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的人脸识别模型。这样的话，只要给识别设备一张照片，即可获取到合适特征值来进行人脸特征比对，进而提升人脸识别的准确率。

秘籍之二：亿级的人脸数据建模

深度学习相比传统机器学习，一个最大的优势就是对海量数据的自学习能力。针对不同应用场景采集的人脸特征模型，如大型商超、办公写字楼、打卡考勤、网络身份认证等，构建亿级人脸库数据样本，AI后台自动进行大数据学习训练，算法的识别能力提升更快、识别更精准。

秘籍之三：人脸自学习

人脸识别设备具有人脸自学习功能，针对较难识别的人脸，一旦识别成功，设备将自动抓拍替换掉原来人脸照片，并可通过算法的不断学习，使这张人脸在实际环境中达到识别最佳的效果。

秘籍之四：运用芯片NPU加速技术

NPU通常是指，专门针对神经网络的计算进行加速的处理器，可以低功耗高效能地处理并行运算。其对图像识别处理比CPU快数十倍，在人脸识别门禁产品上“算力”变强，可大幅提升对人脸特征的识别速度，在200毫秒内即可完成识别，毫无延迟感。

秘籍之五：独特设计11种人脸图像质量评估算法

对注册的图像进行严格把关，针对人脸注册图像进行自动筛选，将影响识别的“阴阳脸”、“浓妆脸”、“面部有遮挡”等不合格人脸图像拒之门外，保证了注册人脸图像的录入质量，使识别快速、准确、稳定。

秘籍之六：智能化角度检测算法

无论注册图像是倒立的还是横向的，都能智能检测旋转成正向人脸录入信息库，进而保障了信息录入的高质量。

秘籍之七：智能双模态人脸配准算法

算法可实现，使用可见光和红外光协同进行人脸识别匹配与核准，准确分辨真实人脸和纸质/手机照片，大幅增强防伪可靠性。

秘籍之八：智能ISP图像处理技术

对在光照不足、背光、逆光等恶劣环境下人脸图像进行智能调节，使人脸图像更清晰，更有利于识别，赋予人脸识别设备更强大的环境适应性。

从2016年下半年开始，人脸识别技术进入发展的快车道，2017至2020年间更是迎来了井喷式的爆发。如今，“刷脸”技术已经深入到人们生活的方方面面，成为我们智慧生活的一大潮流。

尤其在今年初的新冠肺炎疫情期间，等科技企业推出的远距离人脸识别红外测温设备成为公共场所的标配，作为集成了体温检测与人脸识别功能的防疫利器，在全国诸多场所为疫情的有效防控做出了卓越贡献。

在这个比拼技术的时代，以人脸识别为代表的新一代技术所驱动的产业革命浪潮已然来临，技术研发将会成为企业发展的重要因素，以人脸识别技术为代表的各家人工智能开发团队将以百舸争流之势，力争在未来的人工智能大时代占据一席之地。