根据NIST 2018年发布的成绩，目前全球最好人脸识别技术水平为千万分之一，误报下的识别准确率接近99%，这意味着受限场景下，在千万分位误报上，人类已经将机器的人脸识别能力推向了极限。NIST在2017年6月也发布过全球竞赛成绩，彼时人脸识别技术的最好水平为千万分之一误报下识别准确率95.5%。时隔一年，人脸识别技术的准确率提升了 75.6%，去年这一指标的最好水平在2018年排到了第九位。

　　人脸识别准确率大幅度提升，离不开科技企业的努力，尤其离不开中国科技企业。NIST把中国和俄罗斯供应商的算法排名置于其他供应商之上，表明中俄人脸识别准确度世界领先。目前在全球范围内，从事人脸识别技术的企业很多，如海康威视、大华股份、旷视科技、云从科技等。

　　人脸识别加速商业化普及

　　作为基于人脸特征进行身份信息识别的一种新兴科技，人脸识别一直颇受关注。近些年来，随着互联网技术的不断升级，人工智能等新一代信息技术的快速发展，人脸识别等生物识别技术也取得了积极突破。同时，计算机、机器视觉、光学成像等关键技术的进步也为人脸识别技术的发展提供了重要驱动力。在市场春风的吹拂下，人脸识别应用转化步伐加快，伴随着市场范围的扩增，商业化体量也呈现增长趋势。

　　根据国海证券研究所行业报告研究院的研究显示，人脸识别主要应用领域市场规模，公安领域16亿以上、交通领域50亿以上，金融领域百亿级别、教育领域百亿级别，在不考虑大安防硬件存量市场的前提下，整体市场规模就达到数百亿。而安防市场的广阔前景则是人脸识别技术目前的最大战场。

　　仍有进步空间

　　当前的人脸识别系统主要包括四个组成部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。随着未来数据的增长，在数据匹配，将面临着更大的挑战。人脸识别用途很大，但目前人脸识别技术有很多不足，如对周围的光线环境敏感，可能会影响识别的准确性，在面对黑暗、相似等复杂场景，识别率表现不佳。近几年虽然国内企业在人脸识别技术取得了一定的成绩，但还是有很多方面需要努力，如透过车窗玻璃识别人脸、夜间识别、红外识别等这些技术仍待企业去研发。

　　未来应用发展趋势

　　为了提升人脸识别的效能，前端探测设备和后端识别算法的结合将更加紧密。摄像机技术在不断发展，使得图像捕捉设备在更低的照度、更强的背光都能呈现处清晰的图像，这将大大有利于人脸识别的精确度提升。照此发展，必将出现专门服务于人脸识别算法的摄像机，这是提升人脸识别实战效果的最快途径。这种趋势和车牌识别采用专用的卡口摄像机是同样的道理。此外，通过多模态融合识别技术提升识别精度，比如融合热红外成像、步态识别都是很好的补充。

　　结语：

　　把握良机需创新产品。在大趋势和大环境都已经成熟的时机，人脸识别带给了国人更多的合作机会，大市场需要各方合作才可推动，大势所趋也必须靠众人拾柴，发展的机会已经具备，发展的时机需要快速把握。人脸技术可以为传统行业中的各个应用带来改变，各行各业也需要把握更好产品创新和应用机会不断突破行业局限，不断拓展应用，将好的技术为民众所用。