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隨著人工智能行業的發展，越來越多的技術趨于成熟可用，AI +模式賦能成為各行各業的升級方向，其中以人臉識別技術的應用最為普遍。例如前段時間的大興機場，再比如明年的東京奧運會，小到日常生活中已經漸漸出現的人臉支付，大到引發全社會對新型教育的看法以及探討。人臉識別作為科技賦能的重要代表與支柱，越來越受到大型企業以及社會的關注，但是，在催生新型轉變的同時，也引發了一些不好的影響，其中以教育行業最為突出。

以下，是前沿的人臉識別應用技術，以及發展方向的預測：

人臉識別改善民生

出行，在每個人的生活中都必不可少。隨著人工智能技術的不斷發展，傳統出租車行業正在得到AI技術的賦能，在智能出行的道路上快速前行。9月末，人工智能行業領軍者之一百度在深圳舉辦了一場以人臉識別為主題的發布會。人臉識別新產品及伙伴計劃發布會，展示了8項全新發布和升級的人臉識別技術產品和解決方案，其中，出租車智能終端人臉識別技術應用成為了一大焦點。

近日據悉，在廣州試點推廣了一款出租車人工智能監控設備，引發了廣州當地媒體的廣泛報道。

說到這里便不得不提傳統出租行業的幾大痛點：

如果是在乘車高峰的時段或路段，可能會遭遇司機“不打表，一口價”的要求，如不滿足可能就會遭拒載。而人們也往往會因為打車困難，輕易地向高價屈服，消費者權益受到損害。

乘客的乘車體驗。司機抽煙、打電話、繞遠路、開窗拋物、疲勞駕駛，這些行為輕則影響乘車體驗，重則涉及危險駕駛，乘客的乘車安全都難以保障。

近年來傳統出租車司機正在逐漸流失，司機短缺的問題日漸凸顯。在這種情況下，在職司機們會鋌而走險違規邀請非編制司機合伙駕駛。非編制司機沒有進行過職業培訓，駕車技術和載客素質都無法得到保障，大大提升了事故發生的隱患。

針對這三大頑疾，給出了解決方案。人臉識別技術推出的出租車智能終端人臉識別應用能夠通過部署4路攝像頭，運用人臉識別技術，在司機無感知情況下系統全自動實時監測司機行為。既可以確認駕駛者是否為編制內司機，又能夠運用車內攝像頭和AI算法、識別司機開車不符合安全規范的行為，提升行車安全性。

并且，強大的AI識別投訴機制，在問題發生的第一時間就能傳遞到平臺方和手機APP預警，并且在車內的車載終端播報語音提醒，確保司機的危險行為都會有AI時刻監管，從某種意義上，實現了真正的安全出行。

人臉識別進校園，對還是錯？

AI加教育是很早以前就興起的話題，就便捷性而言，新型教育優勢是非常名顯的，例如：一所知名大學2019級新生通過“刷臉”就能瞬間完成報到程序，系統是這所學校的學生研發的，學生對著攝像頭，人臉識別系統就開始進行比對，眨眼間就能完成掃描，整個報到注冊手續幾乎不到一秒鐘。此外，通過人臉識別還可以對學生進行考勤，以及實時觀察學生的上課狀況等，這就是科技帶來的進步。

近日，中國藥科大學試水“人臉識別進課堂”，在校門口、學生宿舍、圖書館及部分教室等場所安裝人臉識別系統。這個系統除了能自動識別學生的出勤情況外，還能識別出學生是否認真聽講，課堂上抬頭低頭了幾次，低頭是否在玩手機，是否閉眼打瞌睡等。

除了中國藥科大學之外，某小學也在使用同一套系統。該系統運用在姿態評估、表情識別、語言識別、教師軌跡熱力分析等方面，可以捕捉到學生在校園生活中是否有微笑、向老師問好、主動撿垃圾、列隊整齊等良好行為，或者快速奔跑、摔跤、打架、擁擠等危險動作。

拋卻隱私問題，以及學生的心情感受問題，AI+教育中人臉識別技術的應用結果顯而易見，無疑是非常成功的，可以幫助老師每時每刻精準識別學生的動態，例如：是否在認真聽課、是否在開小差、是否在打瞌睡等等等等。但是，更加毫無疑問的是，隱私問題與學生的心理問題，是不能忽視的，因為教育的核心就是人，是學生。無論新型的教育方式如何優秀，如何便捷而高效，但如果遭到學生群體的抵制，那么它必將是失敗的，無論它的初衷有多么的好。

人臉識別的未來

人臉識別技術在中國的發展起步于上世紀九十年代末，經歷了技術引進-專業市場導入-技術完善-技術應用-各行業領域使用等五個階段。其中，2014年是深度學習應用于人臉識別的關鍵一年，該年FaceBook發表一篇名為“Deep Face系統：達到肉眼級別的人臉識別系統”(翻譯名)，之后Face++創始人印奇團隊以及中國香港中文大學湯曉鷗團隊均在深度學習結合人臉識別領域取得優異效果。

兩者在LFW數據集上識別準確度均超過了99%，而肉眼在該數據集上的識別準確度僅為97.52%，可以說，深度學習技術讓計算機人臉識別能力超越人類的識別程度。

目前，人臉識別技術廣泛應用于金融、安防反恐、教育、社交娛樂、設備、門禁/考勤、交通、智能商業等領域。而3D人臉識別技術得益于其優異的性能情況，逐漸在下游市場廣泛應用。

人臉識別作為生物識別領域中最自然、最可靠的技術，在中國這樣一個具有世界第一龐大人口基數的發展中國家擁有非凡的地位。其發展潛力在現階段的中國體現得尤其重要，巨大的人口基數，以及越來越頻繁的流動性，如何充分利用信息技術進行有效的身份認證，一直是業內持續關注的焦點。

起初，人臉識別技術僅限于2D識別，但由于2D人臉識別容易受到姿態、光照、表情等因素影響，識別率不夠理想，因此3D人臉識別應運而生。相比較而言，3D人臉識別技術不僅識別率高，且在使用方便性上也遠遠高于2D人臉識別。2018年，3D人臉識別技術已達51%，2019年的數字尚未統計，但可以預見的是，未來3D技術將一步深入滲透應用市場，其市場規模還會不斷增長。