業界巨頭紛紛布局

　　任何的技術創新都能在專利和收購中提前知曉， 臉部識別進入智能終端這不僅僅是一種猜測，業界巨頭已經長期積極布局臉部識別。

　　1.蘋果公司先后收購 Polar Rose，Prime Sense，Perceptio，Faceshift，Emotient，Turi等臉部識別相關技術公司;

　　2.三星公司于 2010 年 12 月 29 日申請臉部識別設備、算法及機器可讀媒體專利;于 2004年 6 月 19 日申請圖像識別特征提取的設備及算法專利;

　　3.華為公司申請至少 10 項臉部識別相關專利，如，確定人臉圖像中人臉的身份標識的方法、裝臵和終端;

　　4.谷歌公司(Google)先后收購臉部識別系統公司 PittPatt 和 Viewdle 后，截止 2016 年 6月共申請 21 項臉部識別相關專利;

　　5.Facebook 收購 Tel Aviv 后已于 2014 年上線臉部識別軟件 DeepFace;

　　6.亞馬遜(Amazon)、微軟(Microsoft)亦分別申請 7 項及 6 項臉部識別專利。

　　人臉識別怎么實現

　　人臉識別主要分為人臉檢測和人臉比對兩部分。其工作流程為：

　　1. 圖像采集：通過采集傳感器(如攝像頭)采集人臉圖像;

　　2. 人臉定位及提取：然后對采集到的數據進行處理，去除采集數據中的噪聲和環境因素，抽取樣本中能夠表征個人身份的特征信息;

　　3. 特征對比：再把這些特征信息與數據庫中已有的信息進行對比;

　　4. 輸出結果：最后根據比對的相似程度來判斷是否匹配。

　　人臉識別流程

　　目前人臉識別市場的解決方案主要包括：2D識別、3D識別、熱感識別，目前市場上主流的識別方案是采用攝像頭的 2D方案。 2D臉部識別是基于平面圖像的識別方法，但由于人的臉部并非平坦，因此2D識別在將 3D人臉信息平面化投影的過程中存在特征信息損失。

　　3D與2D臉部識別的結果對比

　　3D 識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人臉識別技術的算法比2D算法更合理并擁有更高精度。熱傳感識別技術使用一個三層的 BP(back-propagation)前饋神經網作為分類器，在使用熱感信息的同時使用不會被發型、呼吸等環境因素影響的關鍵臉部幾何信息，如鼻梁角度、臉頰面積等，以增強識別精度。

　　臉部識別創新的熱感識別模式