重慶人臉識別之生物識別產業現三大趨勢

2010至2014年，國內生物識別市場平均增長率保持在60％以上，2014年生物識別市場規模為80多億元人民幣，預計到2015年中國生物識別市場規?？赏黄?00億元，2020年生物識別市場規模將突破300億元。

在地方的重視、下游應用普及與技術提高共同推動生物識別市場快速發展。

結合西方國家生物識別產業發展軌跡，前瞻產業研究院認為，未來國內生物識別產業將有以下發展趨勢：

首先，產業集中度將不斷提高，從2002年迄今，國外生物識別產業經過競爭淘汰以及大量的并購重組，生物識別公司數量下降至100余家，上規模的重要企業甚至不足15家，未來產業優勝劣汰將在我國出現；

其次，生物識別均衡發展。指紋識別技術一家獨大的局面將被打破，未來語音識別、人臉識別、虹膜識別等多種技術可百放齊放，共同發展；

{zh1}，多技術融合發展成主流。隨著信息安全問題日益突出，市場需求日益強烈，技術整合融合（采用兩種或以上的生物識別技術，如指紋與人臉識別搭配；指紋、人臉再加虹膜識別等）進一步確保信息安全成為發展大勢。

人臉識別在應用中的挑戰

　　從實際測試來看，用戶的預期與當前的技術水平之間的差距還是比較大的。人臉識別技術在動態監空應用中面臨的壓力實際上也比較大。

　　1.用戶希望正確報警率要求高。而現實是理論上來說必須接受高誤報率。在技術方面，要達到高正確報警率，可以通過降低閾值來實現，但是降低閾值的價是：高誤報率。為了達到95%正確報警率，很多算法可能會產生300%或更高的誤報率。

　　2.用戶希望監空庫足夠大，往往要求數萬或幾十萬，甚至上百萬的監空名單，希望能捕到“大魚”。現實是庫容量大就必須接受高誤報率。

　　3. 用戶希望大規模成網建設，能夠勾畫出監空人員的活動軌跡。 現實是必須高投入，重新建專用網絡和相關硬件。

　　4. 用戶希望盡量使用目前的監空設備(攝像機和網絡)。 現實是現有的攝像機清晰度不夠，圖像質量差，用于場景監空

　　5. 用戶希望少產生誤報甚至不產生誤報。 現實是這樣就必將損失正確報警率和減少空庫容量，與用戶的想法相違。

　　6.光照問題

　　面臨各種環境光源的驗，可能出現側光、頂光、背光和高光等現象，而且有可能出現各個時段的光照不同，甚至在監空區域內各個位置的光照都不同。

　　7. 人臉姿態和飾物問題

　　因為監空是非配合型的，監空人員通過監空區域時以自然的姿態通過，因此可能出現側臉、低頭、抬頭等的各種非正臉的姿態和佩戴帽子、黑框眼鏡、口罩等飾物現象。

　　8. 攝像機的圖像問題

　　攝像機很多技術參數影響視頻圖像的質量，這些因素有感光器(CCD、CMOS)、感光器的大小、DSP的處理速度、內置圖像處理芯片和鏡頭等，同時攝像機內置的一些設置參數也將影響視頻質量，如曝光時間、光圈、動態白平衡等參數。

　　9.丟幀和丟臉問題

　　需要的網絡識別和系統的計算識別可能會造成視頻的丟幀和丟臉現象，特別是監空流量大的區域，由于網絡傳輸的帶寬問題和計算能力問題，常常引起丟幀和丟臉。

人臉識別之交通領域

交通領域近年來，隨著人均汽車持有量的上升，駕駛員培訓機構也相應增加，而在在駕培駕市場，學時作假和＊＊想象時有發生，致使交通事故發生率大幅上升。通過人臉識別技術，實現對駕駛學員生份信息驗證，嚴格監督、管理和記錄學員上機、上車培訓的學時，確保每個學員能按質按量完成駕駛培訓，防止學時zj，打造一個安全、{gx}率、高質量的駕駛培訓核系統。從源頭抓起，提升培訓質量，杜絕＊＊現象，恢復公平、公正的試環境，有助于學員以后駕駛水平的提升，從而也就提升了車輛在道路上行駛的安全性和通暢性。

在易燃、易爆、化學品等這些需要特定駕駛人員的車輛，如果讓不符合資質的司機駕駛，發生事故將會是一場災難，用人臉識別方式管理車輛和人，即不是合法人員無法啟動車輛的方式，能徹底解決這一安全隱患。

高鐵、動車、危險品這些需要精神高度集中的行業，駕駛員由于各種原因導致疲勞駕駛，極容易發生事故，采用疲勞檢測儀，能在駕駛員疲勞時及時給予提醒和將疲勞狀態反饋到監管部門，將疲勞駕駛遏制在萌芽狀態。