经过了40多年的发展，人像识别技术取得了长足进步，目前最优的系统识别率在样本数字比较大的情况下可以达到99.84%的准确率，甚至超过了人类的识别程度，错误验证率也控制在0.16%，技术的不断进步促进了更广泛的应用。以下对人像识别发展趋势分析。

　　人脸识别市场热度高涨，其应用场景得到跨越式发展的根本原因在于技术革新。深度学习将人脸识别的精确度提高到肉眼级别，极大丰富了人脸识别的应用场景。互联网银行远程开户的刚需将人脸识别带进了金融级应用场景;巨头频繁布局人脸识别赋予其更大的应用场景想像空间，同时培养用户“刷脸”习惯以及对技术的认可度，有利于产业进一步发展。多方的推动使得人脸识别应用得到爆发式发展。

　　人脸识别发展趋势

　　第一、人脸识别技术基于大数据的深度学习。

　　在人脸识别原理一节中提到了一些特征提取和分类算法，可以理解为是一种浅层的学习模型。浅层学习可以在一定规模的数据集下可以发挥较强的表达能力，但当数据量不断增大时，这些模型就会处于欠拟合的状态。通俗点说就是数据量太大，模型不够复杂，覆盖不了所有数据。所以说，深度学习是近年来特别热门的研究课题。

　　第二、以余额宝为代表的互联网金融兴起，使得技术的发展和产业的需求正好“相遇”。

　　2015年12月，支付宝上线了人脸登录功能，只需要在手机前面”刷脸“就能取代密码进行登录操作。而在今年3.15晚会上预警人脸识别存在一定风险后，国内科技业的几大巨头也及时推出应对措施。支付宝表示，出现这类情况将全额赔付。百度深度学习实验室主任林元庆也亲身演示，换脸APP骗不了百度人脸别闸机系统。表明当前的技术成熟度已经可以识破假体攻击。

　　第三、人脸识别技术具有安全性、便利性。

　　人脸识别技术基于自身的安全性、便利性，已在智能家居门禁系统以及鉴权系统中普遍使用，因此智能家居与人脸识别技术的融合是未来发展的重点方向。因为智能家居中的人脸识别系统是在嵌入式操作系统和嵌入式硬件平台上建立的，它加强了人脸识别技术与智能家居应用的结合度，具有概念新、实用性强等特点。

　　人像识别技术的三大应用方向

　　据介绍，人像识别技术主要有三大应用方向。一个应用场景是1：1认证，即证明人与证件信息是统一的，主要用于实名制验证。

　　其次是1：N认证，即判断某个人是否为特定群体中的一员，用于人员出入管理和城市安防等。重庆市某公安分局使用商汤科技的人像比对系统，在40个工作日内辨认出69名嫌疑人，相比人工效率提升200倍。

　　第三种是活体检测，以确保是真人在操作业务，进而做账户许可授权。云从科技的人脸技术已经运用于全国50多家银行。中信银行(601998,股吧)的ATM和移动客户端可以远程身份认证，海通证券(600837,股吧)可以远程开户，滴滴平台则可以查验驾驶者是否为注册司机。

　　人像识别技术作为人工智能“AI+安防”中的典型应用模式，弥补了人脸识别系统中只能对人脸进行分析的局限性。在现阶段，人像识别的技术还处于研究和探索阶段，在国家人工智能发展规划政策的强力推动下，随着深度学习技术的不断发展，人脸和人体的识别信息会更加丰富，结果会更加准确，人像识别技术会越来越成熟和完善。再结合车辆信息、手机WIFI信息，进行多维的数据关联，建立以人像为核心的综合人像信息数据库，利用大数据分析技术，对这些关联数据进行碰撞分析，挖掘其内在的线索和规律。在社会的各个行业，特别是公安部门，用于布控追逃、嫌疑人的追踪、走失人员的查找等，一定会充分发挥其实战价值和意义。

　　随着我国社会经济脚步的不断加快，对于人脸识别技术的应用需求也将越来越大。此外，随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量与应用领域。预计未来五年人脸识别市场规模将保持年均25%的增长速度，到2022年市场规模将达67亿元左右。以上对人像识别发展趋势分析。