根據(jù)統(tǒng)計(jì)，2007 年至 2013 年六年期間，生物識(shí)別技術(shù)的全球市場(chǎng)規(guī)模年均增速為 21.7%，這在全球大部分行業(yè)增長(zhǎng)率不到 5%的對(duì)比下實(shí)屬罕見(jiàn)。2015 年生物識(shí)別技術(shù)全球市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到 130 億美元，2020 年將達(dá)到 250 億美元，5 年內(nèi)年均增速約 14%。自 2015 年到 2020 年，各細(xì)分行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模增幅分別為：指紋 (73.3%) 、語(yǔ)音 (100%) 、人臉 (166.6%) 、虹膜 (100%) 、其他 (140%) 。眾多生物識(shí)別技術(shù)中人臉識(shí)別在增幅上居于首位，預(yù)計(jì)到 2020 年人臉識(shí)別技術(shù)市場(chǎng)規(guī)模將上升至 24 億美元。預(yù)計(jì)在智能終端滲透臉部識(shí)別的情況下，市場(chǎng)規(guī)�？赡艽蟪�預(yù)期。

全球生物識(shí)別行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模（億美元）

全球生物識(shí)別細(xì)分行業(yè)市場(chǎng)占比

人臉識(shí)別主要分為人臉檢測(cè)和人臉比對(duì)兩部分。其工作流程為：

1. 圖像采集：通過(guò)采集傳感器(如攝像頭)采集人臉圖像；

2. 人臉定位及提取：然后對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，去除采集數(shù)據(jù)中的噪聲和環(huán)境因素，抽取樣本中能夠表征個(gè)人身份的特征信息；

3. 特征對(duì)比：再把這些特征信息與數(shù)據(jù)庫(kù)中已有的信息進(jìn)行對(duì)比；

4. 輸出結(jié)果：最后根據(jù)比對(duì)的相似程度來(lái)判斷是否匹配。

人臉識(shí)別流程

目前人臉識(shí)別市場(chǎng)的解決方案主要包括：2D 識(shí)別、3D 識(shí)別、熱感識(shí)別，目前市場(chǎng)上主流的識(shí)別方案是采用攝像頭的 2D 方案。2D 臉部識(shí)別是基于平面圖像的識(shí)別方法，但由于人的臉部并非平坦，因此 2D 識(shí)別在將 3D 人臉信息平面化投影的過(guò)程中存在特征信息損失。3D 識(shí)別使用三維人臉立體建模方法，可最大程度保留有效信息。因此 3D 人臉識(shí)別技術(shù)的算法比 2D 算法更合理并擁有更高精度。熱傳感識(shí)別技術(shù)使用一個(gè)三層的 BP（back-propagation）前饋神經(jīng)網(wǎng)作為分類器，在使用熱感信息的同時(shí)使用不會(huì)被發(fā)型、呼吸等環(huán)境因素影響的關(guān)鍵臉部幾何信息，如鼻梁角度、臉頰面積等，以增強(qiáng)識(shí)別精度。

傳統(tǒng)的臉部識(shí)別技術(shù)主要基于可見(jiàn)光圖像的臉部識(shí)別，但這種方式有著難以克服的缺陷，近紅外臉部識(shí)別系統(tǒng)能夠徹底解決環(huán)境光照影響問(wèn)題。傳統(tǒng)可將識(shí)別在環(huán)境光照發(fā)生變化時(shí)，識(shí)別效果會(huì)急劇下降，無(wú)法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要。比如，拍照時(shí)遇到側(cè)光時(shí)出現(xiàn)的“陰陽(yáng)臉” 現(xiàn)象，就可能無(wú)法正確識(shí)別。解決光照問(wèn)題的方案有三維圖像人臉識(shí)別，和熱成像人臉識(shí)別。但目前這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟，識(shí)別效果不盡人意�；�于近紅外圖像的人臉識(shí)別核心技術(shù)和系統(tǒng)，在不同光線條件下，能夠拍攝不受環(huán)境光照變化影響的近紅外人臉圖像，加上領(lǐng)先的算法，能夠取得很高的識(shí)別率。

近紅外人臉識(shí)別包括兩部分：主動(dòng)近紅外人臉成像設(shè)備和相應(yīng)的光照無(wú)關(guān)人臉識(shí)別算法。使用強(qiáng)度高于環(huán)境光線的主動(dòng)近紅外光源成像，配合相應(yīng)波段的光學(xué)濾片，可以得到環(huán)境無(wú)關(guān)的人臉圖像，人臉圖像只會(huì)隨著人與攝像頭的距離變化而單調(diào)變化。在此圖像上采用一些特定的特征提取方式，如：局部二元模式（Local Binary Pattern，LBP）特征，可以進(jìn)一步消除圖像的單調(diào)變化，得到完全光照無(wú)關(guān)的特征表達(dá)。近年來(lái)，近紅外人臉識(shí)別在實(shí)際生活中已經(jīng)有了諸多應(yīng)用，如：“深圳－香港生物護(hù)照自助通關(guān)系統(tǒng)”，“澳門－珠海生物護(hù)照自助通關(guān)系統(tǒng)”，“北京機(jī)場(chǎng) T3 航站樓自助通關(guān)系統(tǒng)”等，均取得了很好的效果。

臉部識(shí)別采集示意圖

深圳出入境自助通關(guān)系統(tǒng)采用近紅外臉部識(shí)別