10月28日，以人工智能為主題的“OFweek 2020(第五屆)人工智能技術(shù)創(chuàng)新論壇”在深圳成功召開。會上，清華大學電子工程系蘇光大教授就算法、系統(tǒng)、標準、應(yīng)用四方面深度講解了人臉識別技術(shù)的發(fā)展態(tài)勢。

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據(jù)蘇教授介紹，人臉識別技術(shù)在我國起步較晚，最早應(yīng)用于美國，于新世紀初發(fā)展至中國，該技術(shù)在我國經(jīng)過多年的發(fā)展，目前達到國際先進水平。

他同時表示，如今人臉識別技術(shù)已廣泛應(yīng)用于各個行業(yè)，其中在安防行業(yè)的體現(xiàn)尤為“突出”；另外，該技術(shù)在國家安全中具有非常重要的意義，是全球重點發(fā)展的高新技術(shù)。

在當今社會，人臉識別的數(shù)據(jù)安全已經(jīng)成為大家關(guān)注的主旋律。

在蘇教授看來，人臉識別的數(shù)據(jù)安全建設(shè)包含四個方面，分別是規(guī)范人臉識別的應(yīng)用、確保人臉數(shù)據(jù)的安全、正確看待質(zhì)疑的評論、促進人臉識別的發(fā)展。需要在這四個方面不斷完善。

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“人臉識別是一種基于人的臉部特征信息進行身份認證的生物特征識別技術(shù)。該技術(shù)的發(fā)展主要是依靠深度學習、三維人臉識別、超低分辨率人臉三個方面，”蘇教授介紹道。

深度學習被認為是新世紀十大突破性技術(shù)之首，在人工智能領(lǐng)域占有極高地位，它不僅應(yīng)用于人臉識別，還廣泛應(yīng)用于指紋識別、語音識別、文字識別等，識別準確率相當高，達到99.7%，深度學習作為一項具有突破性進展技術(shù)，把人工智能提升至一個新的高度。

三維人臉識別是目前大型廠商的主要人臉識別技術(shù)。他同時補充，人臉識別一般分為二維人臉識別、三維人臉識別兩大類。二維人臉識別是基于人臉平面圖像的，但實際上人臉本身是三維的，人臉平面圖像只是三維人臉在一個平面上的投影，在這個過程中，必然會丟失一部分信息，因此，動態(tài)的人臉識別需要依靠三維人臉識別技術(shù)。

對于超低分辨率人臉圖像重建的識別，蘇教授解釋說，一般情況下，視頻監(jiān)控看到的人臉很多都是12個像素左右的微小圖像，而該項技術(shù)有效地解決了低分辨率人臉的重建和人臉識別的一些難題，研制出低分辨率人臉圖像的重建與人臉識別的綜合技術(shù)，實現(xiàn)基于低分辨率人臉圖像的重建與人臉識別的視頻目標人的搜索與跟蹤。

目前，人臉識別算法方面，基于最佳二維人臉理論的單人單張人臉識別算法已趨于成熟，對單人多張人臉識別算法的研究方興未艾?；谏疃葘W習的人臉識別、三維人臉識別、超低分辨率人臉圖像的重建與識別技術(shù)取得了新的進展，他補充道。

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近年來，隨著歐美發(fā)達國家人臉識別技術(shù)開始進入實用階段后，人臉識別迅速成為近年來全球的一個市場熱點。

“中國在這塊的優(yōu)勢相當明顯，我國擁有二代身份證以及視頻監(jiān)控的雄厚社會資源，中國的人臉識別應(yīng)用走在了世界前列。2008年北京奧運的人臉識別開創(chuàng)性應(yīng)用、人臉識別綜合技術(shù)在周克華等案件的應(yīng)用以及利用二代證圖像的戶籍查重的重大應(yīng)用成果，有力地推動了人臉識別的應(yīng)用向縱深發(fā)展。”蘇教授說道。

相比于其他識別技術(shù)，人臉識別技術(shù)具有明顯優(yōu)勢，主要體現(xiàn)在四個方面：一、識別對象不受限制，不同于指紋有差不多3%-5%難以錄入；二、不易仿冒，人臉識別是對個體的生物特征進行比對，包括語音、臉型、虹膜等別人不易模仿的鑒別方式，安全性高；三、攝像頭的普及，如今攝像頭成為智能設(shè)備的標配，手機、筆記本都配有攝像頭，非常有利于人臉的采集；四、非常便利，直接交互，相比于其他識別技術(shù)來說，人臉識別不需要用戶與設(shè)備進行“零距離”接觸，而實現(xiàn)多場景下的人臉判斷與識別，用戶接受程度高。

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以上人臉識別的種種“天然”優(yōu)勢讓其發(fā)展的“如火如荼”。今天的人臉識別系統(tǒng)，已經(jīng)邁進了大平臺的行列，成為智慧城市的示范項目。繼二代證人臉識別系統(tǒng)之后，視頻監(jiān)控人臉識別的應(yīng)用成為新的增長點。同時，網(wǎng)站的應(yīng)用也令人矚目，網(wǎng)絡(luò)身份證系統(tǒng)的建設(shè)與應(yīng)用正蘊涵著更廣闊的應(yīng)用前景。人臉識別的應(yīng)用步入黃金發(fā)展時期。

現(xiàn)如今，人臉識別被人們稱為最自然、最安全、最高效、最直觀的一種生物特征識別技術(shù)。目前，該技術(shù)廣泛應(yīng)用于公安、學校、軍隊、機場、車站等人流密集場所，市場應(yīng)用前景大好。

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世上沒有一項技術(shù)是非常完善的，人臉識別也不例外，蘇教授進一步解釋說，目前人臉識別的挑戰(zhàn)性問題主要是被拍攝者的姿態(tài)（遮蓋）、光照（強度）、年齡（變化）。超低分辨率人臉的識別難題也由于視頻監(jiān)控的發(fā)展而倍受關(guān)注。

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大數(shù)據(jù)時代下的人臉識別具有新的特點，其特點就是人臉的大數(shù)據(jù)、單人的人臉多樣性。基于深度學習的人臉識別并非將學術(shù)問題簡單地變成工程問題，我們期待人臉識別學術(shù)問題的回歸，也期待人臉識別普適性的提升。同時，我們更加期待出現(xiàn)新的計算模式，減少諸如深度學習訓練過程的超大計算規(guī)模。