有挑战才有进步，人脸识别继续加油！
根据全球第二大市场研究机构Markets and Markets年中发布的预测，2019年全球人脸识别市场规模预计为32亿美元，五年后将达79亿美元，市场的主要驱动力来自于各国政府、国土安全、金融、零售、医疗保健等服务领域。然而，人脸识别技术在快速发展、深入社会的同时，也给我们带来了诸多安全挑战。下面让我们来看看人脸识别的优势与挑战分别是什么？
人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有虹膜识别语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。（更多人脸识别门禁系统相关产品，请咨询汉玛智慧：18102797046）
而从研究角度来说，人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。相似性人脸类似性不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。易变性人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
可以说，人脸识别技术目前面临的挑战十分巨大，时常被人们提起的隐私安全的问题依也是非常需要克服的挑战，但我相信这写也都是一项技术发展中所必经的过程，最后是能完美克服的，这其中，就需要我们大家的共同努力了。我们汉玛智慧也将尽自己的一份力，希望能够与大家一起见证一个充满科技、智慧的未来生活的到来！
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