人脸识别生物技术发展精进 新国标将于5月1日起实施

数据显示，2021年中国人脸识别市场规模为56亿元，同比增长24.4%。若按照年均复合增长率作为参考值，预计2024年将突破100亿元。国内人脸识别市场规模近些年因疫情影响增速有所放缓但并没有萎缩，反而呈现出逐年增长的态势，强大的韧性凸显。同时，在智能安防领域，随着国内智慧城市、平安城市、雪亮工程等项目建设的进程加快，市场对人脸识别技术的需求越来越大。业内人士称这主要受益于人工智能、IT、光学成像等相关技术高速发展的驱动，以及国内良好的市场环境给了人脸识别快速发展的基础，从而推动了人脸识别行业市场规模持续增长。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。目前人脸识别技术包括：2D人脸识别技术和3D人脸识别技术。

2D人脸识别技术早在安防、监控、门禁、考勤中就已有应用，其硬件结构相当于一颗RGB摄像头， 通过捕捉人脸图像，从图像中提取对应的特征，依据尺度特征不变的原理，和已经录入的图像库进行对比判定。目前基于神经网络的人脸识别算法在各种开源数据集上测试的准确率已经达到99.58%，但基于二维数据的图像检测，其深度信息丢失，所采集到的二维特征难以应对“活体”伪装攻击。

3D人脸识别技术加入了深度信息算法技术，与2D识别技术相比，其识别准确率相差不大，但是在活体检测的准确率上有一定的提高。

根据摄像头成像原理，3D人脸识别技术可以分为3个分支：3D结构光、TOF、双目立体视觉

3D结构光通过红外光投射器，将DOE衍射后的散斑投射到被拍摄物体上，再由专门的红外摄像头进行采集。利用三角形相似的原理进行计算，从而得出图像上每个点的深度信息，最终得到三维数据。

TOF全拼为：Time of Flight（飞行时间），简单来讲就是用传感器发出经过调制的红外光，遇到物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间的时间差和相位差来计算被拍摄物体各个点的距离，从而演算出整个立体结构。

双目立体视觉类似人类的双眼，和TOF、结构光原理不同，它不会主动向外投射光源，而是依靠两个摄像头拍摄的两种图片来进行深度计算，也称2D+人脸识别。

与2D人脸识别相比，3D人脸识别结合深度信息，在防伪安全上由此有了提高，在3D人脸识别的3种技术中，结构光作用距离相对较近，良率及一致性相对较差；TOF发射的红外光线易被合适物体吸收，易被镜面反射，从而影响测量精度；双目视觉在极暗的场景下RGB摄像头无法捕捉图像，深度和活体判断的精度相对较差。当然，必须强调的是，对于防伪安全性能，其与算法强相关，即使是同一个方案，各厂家做出来的效果也可能差异较大。

人脸识别行业规模的扩张，它在给我们生活带来便利的同时，也会引发安全、隐私、公平等方面的道德讨论。比如，国内天津人脸识别第一案胜诉的消息就引起业内人士的广泛讨论。讨论的焦点就是集中到个人隐私和相关的法律法规匹配跟不上科技发展脚步的问题。

2022年11月，主要由海康威视、大华股份、商汤科技、华为、捷顺科技、熵基科技、云天励飞、科大讯飞等46家知名企业和单位共同完成的国家标准GB/T 41772-2022《信息技术生物特征识别人脸识别系统技术要求》（以下简称《人脸识别系统技术要求》）正式发布。该标准，自2023年5月1日起实施。《人脸识别系统技术要求》不仅充分考虑了个人信息保护、隐私安全等问题，对数据存储的形式进行了明确的规定，强调非必要情况下，系统不宜存储在验证和辨识时采集的图像数据；还考虑了不同应用场景、用户体验、可靠性等因素，给出了合理的性能评价指标，对促进人脸识别技术在各行业的应用以及行业应用标准的编制具有重要的指导意义。

因此，随着人脸识别技术进一步发展，商用模式进一步完善，人脸识别将在不同行业、产业中大放异彩。而且，作为我国人工智能的一个重点细分领域，人脸识别新国标的发布将为人脸识别行业健康、高速、成熟发展提供一个良好的市场环境，未来可期。