在疫情防控常態化管理中，很多地方都用到了人臉識別技術對人員進行管控，人臉識別技術作為一種新興的人工智能技術，應用前景十分廣闊，下面捷易科技就給大家介紹一下，人臉識別技術未來的發展的前景都有哪些。

人臉識別技術在未來有哪些發展前景？

我認為，人臉識別技術在未來的發展前景主要有以下這些：

1.機器識別與人工識別相互結合

現在市面上一些主流的人臉識別公司，在引入國內外的人臉識別數據庫進行檢測的時候，準確率一般都可以達到95%以上，進行精準識別的速度也會比較快，這也側面為人臉識別系統的應用提供了印證。在實際的應用過程中，每個人的人臉面對攝像頭時并不是靜止不動地，在高速的運動狀態下，攝像頭采集到的人臉圖像會因為人臉的姿勢，表情，光線等條件的不同，產生不同的變化，呈現出完全不同的樣子，這種情況下人臉識別設備也無法快速，精準的實現人臉識別。

在設定好人臉識別相似度之后，人臉識別設備會對高于這個相似度的圖像進行提示，之后再通過人工方式對圖像進行篩選，一般采用機器識別和人工識別的方式，就可以對人臉圖像進行精準的識別。

2.3D人臉識別技術的廣泛使用

不論是現在較為主流的人臉識別數據庫當中保存的圖像數據，還是攝像頭采集到的人臉數據，大部分都是一張2D圖像，2D圖像本身就存在很多缺陷，并且2D圖像在拍攝過程中，非常容易受到光線，表情，姿勢等等因素的影響，人臉的鼻子，下巴，嘴巴并不是處于一個平面的上面，人臉具有天然的立體效果，2D圖像不能很好地反映人臉的特征。

目前國內3D人臉識別設備的應用，尚且處在一個比較初級的階段，導致3D人臉識別技術無法廣泛應用的原因主要包括以下這些，一是3D人臉識別一般都需要特定的采集設備，就比如3D攝像機或者雙目攝像機，一般來說這些攝像機的價格都比較貴。

第二是對3D圖像進行處理，一般來說都需要進行3D圖像的建模，3D人臉識別對于硬件的要求一般都比較高，第三是現有的3D人臉圖像數量不夠多，目前也沒有成熟的3D人臉識別圖像數據庫，缺少足夠數量的3D人臉識別樣本。

3.深度人臉識別技術的廣泛使用

現在主流的人臉識別技術，大多數都是根據輕量級的人臉識別數據庫，對于未來發展更大容量的數據庫條件還不夠成熟，需要研究基于深度學習的人臉識別數據庫，在未來如果想要建立十億或者百億，這時就會出現大量的表征相似，關鍵點相似的人臉數據，如果沒有經過深度學習的人臉識別技術，建立起較為復雜的人臉識別模型，想要快速精準的進行人臉識別是一件比較困難的事情。

4.人臉識別數據庫的升級

對現有的人臉識別數據庫進行升級，建立起來具有優良多樣性和通用性的數據庫，是一件必然的事情，和目前主流的人臉識別數據庫相比，它的提升主要包括以下這幾個方面，一個是人臉識別數據庫量級的提升，會從十萬級、提升到十億級和百億級，第二個就是質量的提升，將會由2D人臉圖像提升到3D人臉圖像，第三個是人臉圖像類型的提升，在人臉識別時將會采集每個人在不同的姿勢，光線，表情下的人臉圖像，擴充每個人的人臉表征，實現更為精準的人臉識別。