前段時間，中科院深圳先進技術(shù)研究院數(shù)字所所長喬宇博士表示，隨著深度學習技術(shù)的不斷推進，大大加速了生物識別準確率的提升。當前，深度學習將推動人臉識別爆發(fā)。

喬宇博士表示，“5、6年前人臉識別的應用更多是用于公司的打卡，那時候幾百人、幾千人才會有比較高的識別率?，F(xiàn)在技術(shù)可以支持做城市級的人臉識別，可以應對深圳數(shù)千萬人口的人臉識別，這背后是技術(shù)巨大的進步”。

另外，針對目前比較熱的3D人臉識別，喬宇博士表示，目前中科院深圳先進技術(shù)研究院也在做“基于單幅圖像恢復三維人臉結(jié)構(gòu)”?，F(xiàn)在的算法可以對人臉上的皺紋、胡須等細節(jié)紋理有比較好恢復效果，支持復雜的表情和復雜的姿態(tài)。

目前，深度學習伴隨大數(shù)據(jù)的應用，性能在不斷提升。但是，深度學習在很多方面也有其局限性。喬宇博士表示，比如“小數(shù)據(jù)+異構(gòu)多態(tài)”，很多數(shù)據(jù)是不規(guī)則、不完全，可能是異構(gòu)多態(tài)，可以看到深度學習面臨很大的瓶頸;另一方面，深度學習往往靠數(shù)據(jù)和算力進行提升，推理的能力很差，無法很好的運用常識和知識。