目前，根據識別方式的不同，生物識別可分為
人臉識別、
指紋識別、虹膜識別、
語音識別和靜脈識別等。其中，人臉識別在全球生物識別市場份額中的增幅居于首位。
表一：各類生物識別技術對比
隨著人臉識別技術不斷成熟，市場需求將加速釋放。從社保領取到校園門禁，從遠程預授信到安檢閘機檢查，人臉識別正不斷打開新的應用市場，行業也將呈現出新的技術發展趨勢。在我國人臉識別技術領域處于領先地位的百度大腦自2019年以來，不斷優化和升級其在人臉相關技術層面的發展，在人臉識別、人臉檢測、人臉搜索、人體分析等方面持續進行技術迭代。
表二：2019年百度大腦人臉相關技術升級情況
在9月26日于深圳舉行的“百度大腦人臉識別新產品及伙伴計劃發布會”會上，百度分享了他們在百度大腦人臉識別的最新技術成果，并發布了多項全新的人臉識別產品。
最新進展
百度視覺技術部副總監丁二銳表示，視覺處于感知層，包括圖像/視頻、AR/
VR，在形式上看它是從單幀的圖像到多幀的視頻，從語義上則是從“看清”到“看懂”的過程。百度
計算機視覺技術包括圖像、視頻、邊緣計算、重要垂類、AR/VR五大特色技術。其中，人臉屬于百度
機器視覺技術的重要垂類，在工業、安防等領域都得到了重點應用。
圖一：百度大腦計算機視覺五大特色技術
從百度人臉技術發展歷程來看，
AI在由TO C向TO B產業端不斷演進，當前技術開拓點主要集中在人臉的編輯方面。百度的人臉技術經歷了三個大階段，從早期的Densebox，到中期應用廣泛并已實現落地的Py
ramidBox，到目前最新的
MiningBox，整個檢測技術在不斷提升。例如，在PyramidBox技術中，不僅考慮了人臉、人頭，還考慮了人體其他部分。
圖二：百度大腦人臉檢測技術
對于人臉關鍵點識別，丁二銳表示，hourglass是一個對稱的結構，需要人為的將block級聯起來，并由人工進行定義，而百度大腦采用基于AutoDL的網絡搜索，并引入人臉多部件語義分割監督，大大降低了人力投入。
圖三：百度大腦人臉關鍵點檢測技術
在人臉識別方面，百度在早期就已采用EndTOEnd Metric learning，并根據金融需求，推出了基于GAN的圖像質量增強算法。百度人臉識別技術1:1驗證準確率達99.77%，并廣泛應用于金融核驗、安防監控、閘機考勤、公眾/政治人物識別等不同場景。
圖四：百度大腦人臉識別算法
在人臉活體檢測方面，百度大腦提出了基于多模態的檢測框架，利用RGB、Depth以及
紅外圖像，該技術已經達到了央行金融支付的標準。
圖五：百度大腦人臉活體檢測技術
在實際應用中，由于計算資源和
存儲受限，如何在保證性能的情況下，又能適應外部的條件呢？丁二銳表示，基于
PaddleSlim平臺，采用自研的AMC（自動模型壓縮）模型，在表現微降的情況下，整體的壓縮率可以降低到50%；此外，通過自研的Light-
NAS（輕量級模型結構的快速搜索）算法，還可大幅度縮短訓練時間。
對于人臉識別的應用趨勢，丁二銳認為，未來將實現以人臉為中心，再加上肢體交互應用的升級，例如對話式虛擬形象，此外，人臉與硬件的結合，也將會催生新的產品形式，例如百度大腦基于多模態FaceID打造的多功能警務一體機等等。
8款新產品
在本次會議上，百度AI技術生態部高級產品經理吳延宇介紹了百度大腦最新的8項產品。
表三：百度大腦新產品速覽
綜合來看，以百度大腦為代表的人臉識別相關企業的技術水平正在加速提升，隨著下游智慧城市、安防監控、娛樂營銷等需求市場的推動，高精度、低耗時、高量級
數據庫的人臉識別企業將會迎來更廣闊的市場空間。
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