近年来，随着深度学习技术的发展，人脸识别技术已成为人工智能技术发展产业化最成功的案例。人脸识别产品目前应用范围已经覆盖政府应用如司法、刑侦、社保、医保、安全防范等，商业验证如金融、电信、电力等以及民用范畴如智能手机、考勤机、笔记本电脑等领域。在公共安全领域，人脸由于其普遍性、唯一性、可靠性和易采集性的生理特征已在身份识别认证中发挥着举足轻重的作用，受到行业的极大重视。公共安全领域人脸识别产品发展主要有以下三个趋势：

　　1.终端产品赋能化

　　前端赋能是人脸识别发展的大趋势之一。随着芯片技术趋向于更精密化、更强算力、更低功耗的发展趋势以及深度学习技术的移动端迁移技术的发展，使前端设备为后端分担更多智能分析压力提供可能性。目前前端产品赋能主要采用的手段包括研制内置智能芯片的新一代人脸功能摄像机；增加小体积分析后端，研制智能化分析共享设备等。

　　另外，前端多传感器融合技术是人脸识别的另一发展趋势。为克服环境因素的影响，除提升芯片和算法性能外，也可通过增加基础传感器来实现复杂环境下的人脸数据采集，如具有红外摄像头的人脸采集设备和具有多摄像头或结构光技术的3D人脸采集设备，通过红外成像或3D建模解决传统二维摄像机对于黑暗场景、人脸旋转、遮挡、极度相似等鲁棒性较差等问题。

　　2.系统产品数据化

　　人像大数据技术在公共安全行业已有一定的发展，尤其在公安系统中，利用人脸识别系统将海量数据整合利用，可以有效增强公安治安人员黑名单的排查、不明身份人员身份确认等功能，解决传统人工排查效率低下等问题，提升公安信息化水平。通过人脸数据分析可提供多种功能的行业系统应用，并针对业务需求设计不同技战功能，真正实现人脸识别系统产品落地和产业化。

　　3.行业应用标准化

　　行业应用标准化工作应包含人脸识别产品标准化体系建设和人脸识别产品测试标准化建设。由于人脸识别系统涉及范围十分广泛，不同行业对人脸识别产品的需求和侧重点均有所不同。因此，针对公共安全行业需求和应用场景的标准化体系建设迫在眉睫。不断完善标准化建设有利于推动和规范我国人脸识别技术和相关产业的快速有序发展。标准化体系的建设要基于国际标准建设情况以及我国人脸识别技术发展现状，建成独立的、完整的具有生命力的标准体系，充分考虑现有技术的基础上考虑原有标准兼容和对未来标准体系的扩展问题。而人脸识别产品测试标准化建设是对人脸识别产品市场规范化的重要体现，将人脸识别产品的功能、性能和安全测试设定在同一起跑线，有利于人脸识别产品的去伪存真，对人脸识别产品产业健康发展具有深远影响。

　　---摘自《中国安防》杂志2022年11月刊