檢測到煙霧濃度超標，報警系統自動語音通知業主疏散；古稀老人24小時不出門，系統自動預警……這些“黑科技”設備帶來的智能場景，都將在今年內成為現實。7月28日，湖南省首個5G人工智能示范社區在長沙市天鴻·天府小區正式啟動建設。

    啟動現場，居民紛紛體驗5G網絡下智慧社區的應用。在AI人臉識別門禁機旁，一居民輕松“刷臉”進入，實現無感通行。

    據了解，AI人臉識別門禁機會進行相貌、信息匹配識別業主或外來人員身份，并通過攝像頭對其行為軌跡實時跟蹤抓拍，以此來提高社區安保水平。

    “對于散發單頁的廣告營銷員等，攝像頭會抓拍其面部特征，上傳至智慧社區應用平臺，當此人再次進入小區時，平臺自動報警將通知安保人員現場攔截。”智慧城市專家介紹。

    長沙市天心區區長黃滔表示，打造湖南省首個5G人工智能示范社區，大力推進人臉識別、智慧停車等應用是天心區全力推進5G智慧機關、5G人工智能社區、5G主題公園等十大應用場景的新舉措，天心區將不斷推動服務體系的創新和迭代，讓居民切實感受5G帶來的便利，為城市建設帶來無限可能，打造社區朋友美好生活的體驗。

    目前，湖南聯通已經完成該小區的5G網絡建設與覆蓋及部分行業應用的適配。湖南聯通與長沙天府物業管理有限公司合作協議成功簽訂后，湖南聯通將依托5G網絡，聯合華為等廠商加快5G系統與設備安裝，打造出多應用、多組網、多形態覆蓋的綜合智慧社區。

    生物識別指的是通過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物統計學原理等高科技手段相結合，利用人體固有的生理特性來進行個人身份鑒定技術。按不同的識別方式，生物識別可分為指紋識別、虹膜識別、語音識別、靜脈識別和人臉識別。

    伴隨著生物識別產品逐漸從單一的PC處理轉變為分布式計算。用獨立的前端獨立設備來完成生物特征的采集、預處理、特征提取和比對，通過中心PC或服務器完成與業務相關的處理。隨著生物特征識別技術的不斷發展和提高，生物特征識別技術的應用場景不斷拓展，預計2015-2020年全球生物識別細分行業復合增長率分別為：人臉識別復合增長率為167%；語音識別為100%；虹膜識別為100%；指紋識別復合增長率為73%。

全球生物識別細行業市場占比情況

數據來源：公開資料整理

    人臉識別技術在中國的發展起步于上世紀九十年代末，經歷了技術引進-專業市場導入-技術完善-技術應用-各行業領域使用等五個階段。其中，2014年是深度學習應用于人臉識別的關鍵一年，該年FaceBook發表一篇名為“DeepFace系統：達到肉眼級別的人臉識別系統”（翻譯名），之后Face++創始人印奇團隊以及香港中文大學湯曉鷗團隊均在深度學習結合人臉識別領域取得優異效果，兩者在LFW數據集上識別準確度均超過了99%，而肉眼在該數據集上的識別準確度僅為97.52%，可以說深度學習技術讓計算機人臉識別能力超越人類的識別程度。

    人臉識別與其他生物識別方式相比，優勢在于自然性、不被察覺性等特點。自然性即該識別方式同人類進行個體識別時所利用的生物特征相同。指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人抵觸，而指紋識別或虹膜識別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖像，在采集過程中體驗感不佳。目前人臉識別需要解決的難題是在不同場景、臉部遮擋等應用時如何保證識別率。此外，隱私性和安全性也是值得考慮的問題。

    目前，國內的人臉識別技術已經相對發展成熟，該技術越來越多的被推廣到安防領域，延伸出考勤機、門禁機等多種產品，產品系列達20多種類型，可以全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊、社會福利保障、電子商務及安全防務等領域，人臉識別的全面應用時代已經到來。

    中游人臉識別技術的進步，是推動下游場景應用拓展的關鍵所在。目前，人臉識別市場的解決方案主要包括2D識別、3D識別技術。市場上主流的識別方案是采用攝像頭的2D方案，但由于人的臉部并非平坦，因此2D識別在將3D人臉信息平面化投影的過程中存在特征信息損失。3D識別使用三維人臉立體建模方法，可最大程度保留有效信息，因此3D人臉識別技術的算法比2D算法更合理并擁有更高精度。

    人臉識別對場境要求非常強，產品能否達到實際使用要求，核心并不只在于算法本身，還在于對場景的深耕。算法水平對于識別率的有力證明，也僅僅是停留在訓練集與測試集之間，存在于實驗室的“理論數值”。

    而現實生活中人臉的獲取過程有大量不可控因素，光的方向、強度，是否有胡須、發型的變化，是否有表情都會影響識別效果。多種因素疊加后，真實環境下測得的準確率可能只有75%左右，甚至更低。

    因此，需要針對場景的不同特點收集大量場景數據，不斷調試參數、組合算法、方法，甚至使用外圍硬件輔助以提升效果，不斷迭代以實現產品化。除此之外，還要在工程上滿足計算量、延遲、可維護性等需求。

    如果說2014年是我國人臉識別技術的轉折點，使人臉識別技術從理論走向了應用，那么2018年就是人臉識別技術全面應用的重要節點，“刷臉”時代正式到來。

    從目前我國人臉識別技術的應用來看，主要集中在三大領域：金融、安防以及考勤/門禁。

我國人臉識別技術應用占比統計情況

數據來源：公開資料整理

    隨著人臉識別技術的不斷成熟，人臉識別技術逐漸被人們所熟知，同時，計算機、光學成像等相關技術的高速發展，人臉識別在各領域的應用不斷拓展，人臉識別行業市場持續增長。數據顯示，2017年中國人臉識別行業市場規模達到21.91億元，隨著人臉識別技術在各行業應用滲透的不斷深入，預計2018年中國人臉識別市場規模將達到27.61億元。

    2015年以來，國家持續出臺利好政策，為人臉識別技術在安防、醫療、金融等領域的應用打下了將堅實的基礎。在政策支持力度明顯加大的背景下，人臉識別技術熱度不斷提升，資本紛紛入局，一批明星企業快速崛起及人臉識別領域的大量投入，技術專利數量不斷攀升。2014-2017年，中國人臉識別技術專利申請數量不斷增長，年均增長36%。

    隨著人臉識別技術的不斷成熟，人臉識別技術逐漸被人們所熟知，同時，計算機、光學成像等相關技術的高速發展，人臉識別在各領域的應用不斷拓展，人臉識別行業市場持續增長。數據顯示，2017年中國人臉識別行業市場規模達到21.91億元，隨著人臉識別技術在各行業應用滲透的不斷深入， 2018年中國人臉識別市場規模將達到27.6億元。

2012-2018年中國人臉識別市場規模走勢

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