一、機(jī)器識別與人工識別相結(jié)合

　　目前市面上主流的一些人臉識別公司在引用國內(nèi)外知名的人臉圖像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行測試時(shí)，其人臉識別的精準(zhǔn)性一般都可以達(dá)到95%以上，而且進(jìn)行精準(zhǔn)人臉識別的速度也非常快，這也從側(cè)面為人臉識別技術(shù)投入實(shí)際應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的實(shí)踐證明。

　　不過在實(shí)際的生活中，每個(gè)人的人臉相對于攝像頭而言并不是保持靜止不動(dòng)的，相反則是處于高速的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)之中，攝像機(jī)采集到的人臉圖像會因?yàn)槿四樀淖藨B(tài)、表情、光線、裝飾物等不同而呈現(xiàn)出完全不同的樣子，也極有可能會出現(xiàn)采集到的人臉圖像不清晰、不完整、關(guān)鍵部位特征不明顯的情況，這個(gè)時(shí)候人臉識別系統(tǒng)也就可能無法做到快速和精準(zhǔn)的人臉識別了。

　　因此在設(shè)定了一定的人臉圖像相似程度數(shù)值之后，人臉識別公司系統(tǒng)會對高于該相似程度數(shù)值的人臉圖像作出提示，然后再由人工進(jìn)行逐個(gè)的篩選，采用機(jī)器識別與人工識別相結(jié)合的方式才能最大限度的做到人臉圖像的精準(zhǔn)識別。

　　二、3D人臉識別技術(shù)的廣泛應(yīng)用

　　不論是時(shí)下主流的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)保存好的人臉圖像，還是在街邊路口由攝像頭實(shí)時(shí)采集到的人臉圖像，絕大多數(shù)其實(shí)都是一張2D人臉圖像。2D人臉圖像本身其實(shí)存在著固有的缺陷，那就是它無法做到深度的表達(dá)人臉圖像信息，在拍攝時(shí)特別容易受到光照、姿態(tài)、表情等因素的影響。而對于人臉來講，人臉面部包括眼睛、鼻子、耳朵、下巴等諸多的關(guān)鍵部位并不是處于一個(gè)平面上的，人臉天然具有立體效果，拍攝2D人臉圖像不能夠很好的完全反映出人臉面部的全部關(guān)鍵特征。

　　不過就國內(nèi)人臉識別公司中3D人臉識別技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用而言，尚處于一個(gè)初級的應(yīng)用水平，遠(yuǎn)未達(dá)到廣泛應(yīng)用的階段。影響3D人臉識別技術(shù)的廣泛應(yīng)用的因素主要有如下幾個(gè)：一是采集3D人臉圖像往往需要特定的采集設(shè)備，例如3D攝像機(jī)或者是雙目攝像機(jī)等，目前這一類型的攝像攝影設(shè)備的市場價(jià)格都比較昂貴，僅在特定的場景中使用較多;二是對3D人臉圖像的處理需要進(jìn)行3D建模，相對應(yīng)的3D人臉識別技術(shù)對于硬件設(shè)施的要求比較高，需要比較強(qiáng)的計(jì)算能力，在目前也不能做到廣泛應(yīng)用;三是現(xiàn)有的3D人臉圖像的數(shù)量類型較少，相對應(yīng)的3D人臉圖像數(shù)據(jù)庫也沒有搭建起來，缺少足夠的3D人臉圖像測試樣本，即使是在理論研究階段也無法深入，就更談不上更加廣泛的實(shí)際應(yīng)用了。

　　三、基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別技術(shù)的廣泛應(yīng)用

　　目前主流的人臉識別技術(shù)大多都是針對輕量級的人臉圖像數(shù)據(jù)庫，對于未來完全可預(yù)見的億萬級的人臉圖像數(shù)據(jù)庫則還不太成熟，因此需要重點(diǎn)研究基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別技術(shù)。

　　通俗意義上來講就是，目前國內(nèi)人口有十三億之多，由實(shí)力雄厚的人臉識別公司牽頭在不久的未來建立起一個(gè)覆蓋全國范圍的統(tǒng)一的人臉圖像數(shù)據(jù)庫也是可以預(yù)見的，那么該人臉圖像數(shù)據(jù)庫存儲的人臉圖像的容量可能會達(dá)到數(shù)十億甚至是數(shù)百億的級別，這時(shí)候可能就會存在大量表征相似、關(guān)鍵特征點(diǎn)相似的人臉，如果沒有基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別技術(shù)，建立更為復(fù)雜的多樣化的人臉模型，那么在實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)和快速的人臉識別就會比較困難。

　　四、人臉圖像數(shù)據(jù)庫的實(shí)質(zhì)提升

　　建立具備優(yōu)良的多樣性和通用性的人臉圖像數(shù)據(jù)庫也是一個(gè)必然的事情，與目前主流的人臉識別公司引用的數(shù)據(jù)庫相比，其實(shí)質(zhì)上的提升主要體現(xiàn)在如下幾個(gè)方面：一是人臉圖像數(shù)據(jù)庫量級的提升，將會從現(xiàn)在的十萬百萬級提升至未來的十億級甚至是百億級;二是質(zhì)級的提升，將會由主流的2D人臉圖像提升至各種關(guān)鍵特征點(diǎn)更為明顯和清晰的3D人臉圖像;三是人臉圖像的類型提升，將會采集每個(gè)人在各個(gè)不同的姿態(tài)、表情、光線、裝飾物等之下的人臉圖像，以充實(shí)每個(gè)人的人臉表征進(jìn)而做到精準(zhǔn)的人臉識別。