人脸识别发展趋势及应用领域分析 人脸识别市场前景及新动态
2010年，随着脸书人脸识别功能的加入，人脸识别开始走向个人化。从支付到美颜，全球互联网公司纷纷效仿。2017年，苹果iPhone X首次发布人脸解锁功能，抢购了同时引爆市场的a 空。现在
2010年，随着脸书人脸识别功能的加入，人脸识别开始走向个人化。从支付到美颜，全球互联网公司纷纷效仿。2017年，苹果iPhone X首次发布人脸解锁功能，抢购了同时引爆市场的a 空。现在人脸识别已经应用到了方方面面，短视频、直播每天都在我们身边频繁出现。整个开发过程可以分为机械识别、半自动识别、非接触识别和互联网应用。
2017年后的市场爆发目前主要用于支付转账
2010年以来，随着中国人工智能产业的快速发展，计算机视觉技术在中国的产业化加速，商汤科技、旷视科技等计算机视觉相关企业相继成立，进一步推动了中国计算机视觉产业的健康发展。2017年，iPhone X问世，开启了手机3D人脸识别元年，引发众多手机厂商效仿。其实早在2015年，苹果就收购了以色列著名的3D传感器制造商PrimeSense，让业界看到了3D人脸识别更大的潜力，也让更多的初创企业“下海”。
南方都市报个人信息保护研究中心2020年6月发布的《人脸识别应用公众调查报告》显示，在10大类场景中，最受欢迎的场景是支付转账，67.2%的受访者表示遇到过。此外，解锁解密(54.1%)、交通安检(49.6%)、实名登记(47.68%)、开户销户(45.26%)、门禁考勤(43.33%)也很受欢迎。超过40%的受访者在相关场景中遇到过人脸识别应用。
目前安卓市场的3D人脸识别传感器代工成本太高。要达到和IPhone X的Face ID一样的效果，成本可能要200-300元。另外，用户对面部识别的需求也不是很迫切。经历了2018年的热度，3D人脸识别在手机上的应用再次陷入沉寂。
在安防领域，3D人脸识别在智能门锁中可以更精准的识别。目前，智能门锁市场正在扩大，人脸识别和虹膜识别等生物识别方法正逐渐进入实际应用。而3D人脸识别模块价格相对更高，安全优势更明显。
此外，在边检通关的场景中，3D人脸也有有效的应用。在通关场景中，如何让人车更高效的流通是一个关键问题。背光或者侧光会对识别产生很大影响，所以中午阳光直射的时候会在很多路口关闭一些闸机，避免误识别。通过对光线的智能处理，3D人脸可以更有效地避开强光，保证识别的稳定性。
信息安全和滥用问题突出
《南方都市报个人信息保护研究中心2020年6月发布的人脸识别应用公开调查报告》显示，在便利感方面，9种场景的平均分都在4分以上，可见受访者对便利性的认可程度。其中，得分最高的是支付转移，平均得分为4.33。除去“其他”场景，变脸的娱乐场景平均得分不到4分，但也达到了3.66分。
在安全感受方面，受访者给出的分数明显偏低，这反映了他们对安全风险的焦虑态度。在所有场景中，只有交通安全场景平均得分超过4分，为4.01分。其次是支付转账(3.98分)、开户和销户(3.96分)、校园/在线教育(3.88分)。其他场景得分在2到4分之间。
近年来，越来越多的人脸识别技术和应用出现在公众视野中，其中很多都引发了争议:斯坦福大学开发的算法可以通过面部照片识别性取向；有的学校用人脸识别摄像头完成学生考勤，甚至“监控”老师和学生的上课状态；一些地方交通管理部门通过人脸识别抓拍闯红灯的行人，被抓拍者的个人信息可以实时显示在附近的电子屏幕上。
在南方都市报个人信息保护研究中心的调查中，64.39%的受访者认为人脸识别技术有被滥用的倾向，20.13%的受访者认为不是，15.47%的受访者“不确定”。
国内3D人脸识别准确率达到国际领先水平
LFW 2020年6月更新测试数据《中国企业在LFW的识别率》显示，基于云图的LFW识别率为99.87%，全国第一，全球第二。平安集团旗下平安科技和腾讯优图的人脸识别技术以99.80%的识别准确率位居国内第二。
值得注意的是，飞搜科技的识别率从2019年的99.40%提升至99.67%，汇鑫金夫网络科技的识别率从2019年的99.17%提升至99.55%。中国企业在LFW的认可度如下:
注:这个识别率是LFW无约束和有标记的户外照片集上照片的人脸识别率的结果。
目前，中国人脸识别领域主要包括以商汤、依图、旷视、从云四家独角兽为首的初创公司，海康威视、杜佳科技等上市公司，以及以腾讯、阿里巴巴、百度为首的互联网巨头。三方不断加大人脸识别的布局，针对不同应用场景推出了一系列人脸识别产品，涵盖安防、金融、商业等应用领域。
最新的技术仍然专注于人脸识别和3D人脸重建
CVPR，英文全称是Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，中文全称是International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition。本次会议是由IEEE主办的年度顶级全球学术会议。会议的主要内容是计算机视觉和模式识别技术。每年CVPR都有一个固定的讨论主题。一般来说，大会在每年的六月举行。大多数情况下，会议在美国西部地区举行，也会在美国中部和东部地区之间循环举行。
2020年3月，CVPR共收集了61篇与人脸相关的论文，涵盖了多个方向。传统方向，如人脸识别和检测，仍然是研究的重点。此外，人脸生成、编辑、人脸反欺骗等持续火热。
从收集到的人脸识别论文的研究课题来看，国内有很多研究机构和厂商，尤其是香港中文大学、商汤科技、中科院、百度、浙江大学等等，很多作品都相当显眼，而海外的伦敦和伦敦帝国理工学院在人脸领域也有很多不同方向的作品。
根据对CVPR 2020年人脸识别论文的分析，人脸识别和3D人脸重建仍然是研究热点。其中，CVPR在2020年收集了12篇人脸识别论文和5篇3D人脸识别论文。
市场规模近100亿
2018年8月，国际研究机构Gen Market Insights发布《全球人脸识别设备市场研究报告》称，2017年，中国人脸识别产值占全球市场份额的29.29%，预计2023年将达到44.59%。结合之前对全球人脸识别的分析，在2017年Apple X问世之前，3D人脸识别在中国的应用渗透率较低，之后由于技术的不断变革而提升。
通过下面对3D人脸识别应用场景的分析，目前3D人脸识别主要应用在安防方面，门禁考勤和智能锁的渗透率不到10%。同时，考虑到2020年“非接触经济”的兴起，初步预计2020年中国3D人脸识别普及率将达到15%，2020年中国3D人脸识别市场规模约为17亿元。
2018年8月，国际研究机构Gen Market Insights发布《全球人脸识别设备市场研究报告》称，2017年，中国人脸识别产值占全球市场份额的29.29%，预计2023年将达到44.59%。结合全球人脸识别市场15%的年复合增长率，初步假设到2026年，考虑到人民币长期升值趋势，中国人脸识别将占全球的47%。
随着未来中国智慧交通、智慧金融、智慧政务的布局，作为主要购买者的政府和国企对价格的敏感度降低，3D人脸识别技术对2D人脸识别技术的替代率将继续提高。初步预计，到2026年，我国3D人脸识别市场渗透率将达到33%左右，市场规模将超过98亿元。
