人脸识别会受限哪几个方面呢?

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发表时间:2019-10-22 16:16作者:jsacctv来源:转载

在政策方面,国内大环境下国家持续出台利好政策,推动人脸识别在各个领域的应用。但在国外有些地区出于隐私?;の侍庀拗剖褂萌肆呈侗鸺际?。


比如今年5月,旧金山出台法令禁止警察和其他政府机构使用人脸识别技术,紧接着7月美国马萨诸塞州的萨默维尔市宣布禁止当地警方和市政部门使用面部识别软件......这些举措对于人脸识别的进一步发展会起到一部分消极作用。


在行业标准方面,人脸识别技术的商用场景不断扩充,但各类标准有待完善。


目前我国出台的《公共安全人脸识别应用图像技术要求》(GB/T35678-2017)等相关标准都是以公安机关具体的刑事侦查、证照管理等公安业务为基础制定的,但对于信息的使用、存储、运输、管理仍需进一步细化,缺少从技术层面建立的各行业标准体系。


比如在视频结构化版块,目前还未达成一致,前后端之间无法实现特征值的互认。


在市场环境方面,业内人士表示,目前人脸识别产品的价格正在以每年10%左右的速度降低,并且在隐私与便利的平衡把握住之前,未来发展趋势有待关注,因此客户是否愿意为这部分功能的溢价买单也将影响技术的研究发展。


在安装条件方面,对安装高度、角度、宽度、光线条件等要求都较高。


面部特征信息采集对于相机的角度是正面,但在实际场景中通常很难捕捉到一张正面图,因此在算法训练时还需包括两侧人脸、上下侧面部的数据等。


此外由于人脸是3D结构,光照变化会增强或减弱人脸特征,严重影响信息采集准确度,因此运用局部特征做人脸识别仍具有一定的难度。


人脸识别技术是未来信息技术的重要组成部分,现阶段已经由理论探讨逐渐进入项目使用阶段,但火热概念的背后,仍需企业冷静完善实际落地效果。


业内人士表示,未来随着摄像机像素、算法、算力等各方面的提升,对于画面中局部区域的信息提取可以做到更精细的情况下,或将实现通过局部信息做到身份识别。但以现在的技术而言,虽然深度学习算法较传统的算法有了质的提升,在识别率和准确性上仍需企业不断突破,进一步深入研究。


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