近年來，隨著人工智能的發展以及國家經濟發展、安全防衛的需要，我國人臉識別市場不斷擴大，其背后離不開人臉識別技術的支撐。相關數據顯示，我國人臉識別行業相關專利申請量和公開量不斷增長，而在相關算法測試中，中國企業占據全球領先地位。隨著我國智慧城市建設以及智慧家庭的發展，人臉識別將有著更廣闊的發展空間，云計算和人臉圖像重建技術將助力人臉識別行業發展。

人臉識別發展加速，專利數量不斷增長

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-各行業領域使用推廣等五個階段。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“Deep Face系統：達到肉眼級別的人臉識別系統”的文章，之后Face++（曠視科技）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。2015年以來，我國提出中國制造、寬帶中國、智能化等一系列發展規劃與政策，推動信息技術與人工智能在我國的發展，人臉識別技術迎來了快速發展時期。

人臉識別發展加快一方面來自于我國智能化社會建設的發展需求，另一方面來自于人臉識別技術的快速發展。尤其是近年來人工智能化的浪潮下，人臉識別行業受到了資本的青睞，為人臉識別技術的發展提供了重大機遇。根據SooPat數據顯示，近年來我國人臉識別行業相關專利申請數量不斷提高。2018年，我國人臉識別行業專利申請量為3487項，較2017年略有提升，專利公開數量為5200項，同比增長93%。2019年1-2月，我國人臉識別專利公開量已經達到1174項，超過2014年全年水平。

中國算法全球領先，依圖科技位列榜首

人臉識別技術的核心是算法，算法負責人臉特征的提取，并與庫存的已知人臉進行比對，完成最終的分類，這是整個人臉識別最重要的過程，目前中國企業已經在算法領域取得了全球領先的地位。根據我國企業在LFW中的識別率來看，在公布的人臉識別數據庫LFW（Labeled Faces in the Wild）測試結果顯示，平安集團旗下平安科技的人臉識別技術以99.84%的識別精度和最低的波動幅度領先國內外知名公司，位居世界第一；騰訊優圖以99.80%的識別率排名第二；而大華股份以99.78%的識別率排在第三位。

注：該識別率為在LFW無約束、有標注的室外照片集上的照片人臉識別率結果。

根據美國國家標準與技術研究院（NIST）的2018年全球人臉識別算法測試（FRVT）最新結果，2018年共有來自全球的39家企業和機構參與本次競賽。在最新排名中，前五名算法被中國公司包攬，顯示出了中國公司強大的競爭力。其中依圖科技算法包攬前兩名，商湯科技獲得第三第四名，中科院深圳先進技術研究院獲得第五名，曠世科技算法獲得第八名。

注：該識別錯誤率為在FMR<0.000001條件下，FRVT簽證照片人臉識別率結果。

未來一段時間內，隨著泛智能化時代的到來，在中國智慧城市建設和物聯網發展中，人臉識別技術將會有著更大的應用空間，中國企業在人臉識別算法領域有很大可能保持領先地位。

大數據下，云計算與圖像重建助力發展

人臉識別技術在實際應用當中不斷成熟，其市場的需求不斷增加，人臉識別的應用場景也在不斷地被挖掘。當前的人臉識別系統主要包括四個組成部分：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。隨著未來數據的增長，在人臉數據匹配方面將面臨著更大的挑戰。

大數據快速發展背景下，人臉識別技術必須有所創新。目前，已經出現了為公安大數據打造的云計算人臉識別技術，通過將人臉特征散布到多臺電腦進行計算，獲取更強的計算能力，同時基于云架構設計，實施混合多算法，提高大數據庫容量下人臉圖像的識別和對比特性。同時，由于部分時候設備或目標距離較遠，獲得的人臉圖像質量較低，在此情況下人臉識別準確率會受到明顯影響，需要利用人臉圖像重建技術組建高質量圖像，從而輔助提高人臉識別準確率，云計算為人臉圖像重建也搭建出更便捷的交流溝通平臺。

以上數據及分析均來自于前瞻產業研究院《中國人臉識別行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》

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