業(yè)內(nèi)人士指出，評(píng)價(jià)人臉識(shí)別技術(shù)的成熟度，可從誤識(shí)率、通過(guò)率、識(shí)別速度、識(shí)別度和隱私性五個(gè)指標(biāo)考察。肉眼的誤識(shí)率是千分之一，而人臉識(shí)別的誤識(shí)率可以低至百萬(wàn)分之一。

“刷臉”的新款手機(jī)，機(jī)場(chǎng)高鐵的智能閘機(jī)，小區(qū)寫(xiě)字樓的智能門(mén)禁，網(wǎng)約車(chē)軟件的安全認(rèn)證，“一鍵美顏”的軟件……除了安防和金融，人臉識(shí)別應(yīng)用的場(chǎng)景越來(lái)越多，用戶(hù)基礎(chǔ)也越來(lái)越廣。據(jù)了解，目前已有超1億用戶(hù)使用過(guò)支付寶的人臉識(shí)別登錄功能，其中60歲以上老人多達(dá)百萬(wàn)，年齡1大的已有109歲。

人臉圖像采集及檢測(cè)人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶(hù)在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶(hù)的人臉圖像。人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。
 近兩年人臉識(shí)別技術(shù)迅速發(fā)展，人臉識(shí)別公司，識(shí)別精度及速度的有效提升為人臉識(shí)別在眾多領(lǐng)域的應(yīng)用提供了基礎(chǔ)，自2015年起人臉識(shí)別的應(yīng)用領(lǐng)域開(kāi)始逐漸增多，尤其從2016年下半年，人臉識(shí)別技術(shù)各類(lèi)應(yīng)用案例落地速度明顯加快。進(jìn)入2017年之后，更是迎來(lái)了井噴式的爆發(fā)，多種應(yīng)用、多個(gè)領(lǐng)域內(nèi)都閃耀著它的身影。  按功能應(yīng)用可以分為：安防型人臉識(shí)別產(chǎn)品、提升管理型人臉識(shí)別產(chǎn)品、娛樂(lè)型人臉識(shí)別產(chǎn)品。
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