從前段時間舉辦的安防展來看，人臉識別技術在安防產業可謂是遍地開花，人臉識別攝像機、人臉識別閘機等，安防產業正在致力于打造一個以人臉識別技術為核心的安防生態。這樣的發展方向在交通行業、智能樓宇、智能交通等領域，也清晰的得到呈現。

身份識別新場景

2019年碩士研究生考試深圳考點即將采用人臉識別技術于考試入場的身份核驗，人臉識別技術又解鎖一個新的應用場景。在華北工控看來，這是對人臉上級別技術推廣過程中的又一個關鍵點的打破，其背后是趨向穩定性、高質性、高效率的人臉識別技術的支持。

在身份識別領域，不論是交通、零售，還是樓宇等場景，還是考點身份識別，人臉識別技術發展成熟化趨勢，在識別對象、識別精準度，識別安全度方面的提升，都使得市場對其接受度越來越高，推廣面也將迎接新高度。

視覺生態構建

在華北工控看來，在人臉識別技術趨向成熟的過程中，由核心人臉識別技術來打造視覺技術生態場景將成為市場的新發力點。例如說在智能駕駛視覺場景的構建中，單一的人臉識別技術并不能解決在其實際場景下，智能視覺場景的構建；在機器人、無人機場景下，人臉識別技術必也將激發無限的潛力，視覺平臺的成功構建將成為其輸入輸出信息、接收外界動態變化的重要切入點。因此，以人臉識別技術為核心的視覺平臺的構建無疑將在多個場景解鎖不同的可能性。

在智能化進程當中，最為核心的便是用準確、智能、高效率的機器來去人力化，避免誤差，提高效率。人臉識別技術憑借其獨特性能成為信息輸入的入口，在人工視覺系統逐步被機器視覺系統替代的過程當中，人臉識別無疑將在全視覺平臺構建中扮演重要的角色。

華北工控認為，這也就意味著人臉識別技術將與其他技術實現聯動，共同發力，同時也意味著人臉識別技術自身的智能化更迭和進步，將進入一個新臺階，人臉識別技術將變得更“智能”。

發展方向

“智能化”的第一步，便是深度學習能力的不斷加持。在信息識別輸入的后端使用深度學習技術，對用戶上傳圖片進行精準識別，并檢索后臺圖像數據返回相關信息，擁有更多的自動感知和決策的能力。深度學習能力的加強，需要人臉識別平臺搭建在更智能的系統中，實現功能集成。

另外，在視覺平臺的構建中，要讓機器代替人眼來更好的“看懂”這個世界，像人一樣擁有觀察感知的能力，在文字識別，物體識別等領域也能夠持續發力，才能構建一個完整的視覺平臺。

AI視覺能力的加持對于人臉識別技術的升級來講，也是十分重要的。對于圖像識別、圖像搜索等AI視覺能力，在交通、安防的行業向智能化無限升級的過程中，需要人臉識別技術實現不斷的升級，加強與外部環境進行聯智能聯動的能力。

  近期，在百度世界大會上，百度深入展示了其開發的“三維技術”在人臉識別技術上的應用，人臉識別技術開始從在“識別場景”構建到“感知場景”構建發力，正如其發言人所說：“百度視覺從最初的單張圖片分析開始，進入視頻，進入三維，不斷地向更高緯度的發展。這都是為了更好地讓機器看清、看懂、看透我們的世界，從而更好地為我們服務。”構建以人臉識別技術升級技術為核心的視覺系統，激發了無限的可能性。

智能硬件系統

在人臉識別向更高階發展的過程中，智能硬件首先面對的便是大數據流量的處理。更精準、高效的識別，以及識別技術的高緯度發展，意味著整個人臉識別生態環境需要基于更多的數據流來做出可靠決策，外部輸入的信息量也更大，因此，對于工業計算機硬件系統數據處理能力提出更高的要求。

從“識別場景”到“感應場景”的構建，其中需要更多深度學習技術的深化加持。采用具有優異性能的神經網絡計算引擎，不斷深化發展。使其建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，模仿人腦的機制來解釋數據的能力不斷強大。