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人臉識別是通過計算機對人體本身所固有的生理特征圖像處理技術（或其他數位信號處理技術）和模式識別的方法來達到身份鑒別或驗證的一門生物識別技術。從而實現數據安全比對分析，識別周圍環境進行判斷識別，讓系統發出安全指令。

近日，全國信息技術標準化技術委員會提出建立人臉識別標準化，由商湯科技擔任組長與27家企業機構組成的人臉識別技術國家標準工作組，工作組成員單位包括騰訊、中國平安、螞蟻金服、大華、科大訊飛、小米等諸多具備從技術研究、產品開發，到應用使用、運維保障等全鏈條的豐富經驗和深刻理解的企業。 人臉識別技術國家標準工作組的建立標志著人臉識別國家標準制定工作即將全面啟動。

隨著人工智能、圖像識別等技術的成熟和應用，生活中快速的人臉識別比對，移動支付認證，安全性身份核對等場景都應用了人臉識別技術，作為一種更為高效的身份驗證和識別手段為我們衣食住行中提供了不少便利。然而，在人臉識別技術為我們帶來便捷的同時，一些問題漏洞也隨之而來——如何解決標準缺乏導致的仿冒身份問題；防范用戶授權信息被盜用；信息收集、存儲、處理等應用規范的欠缺。

人臉識別在兩個方面仍然需要有技術完善和技術突破。第一個是前面提到的刷臉應用中的人臉活體檢測與防偽。第二個是非配合條件下的人臉識別，如反恐、治安視頻監控中的動態人臉識別，核心引擎的準確率尚未能滿足實際應用需求，其表現為誤報率太高，經常發生“狼來了”的誤報警。

偽造人臉圖像進行識別的主流欺騙手段是建立一個三維模型，或者是一些表情的嫁接。隨著人臉防偽技術的完善、3D面部識別技術、攝像頭等智能計算視覺技術的引入，偽造面部圖像進行識別的成功率會大大降低。

運動導致面部圖像模糊或攝像頭對焦不正確都會嚴重影響面部識別的成功率。在地鐵、高速公路卡口、車站卡口、超市反扒、邊檢等安保和監控識別的使用中，這種困難尤為突出。非配合情況下的遮擋問題亦是非常嚴重的問題，特別是在監控環境下，往往被監控對象都會帶著眼鏡、帽子等飾物，使得被采集出來的人臉圖像有可能不完整，從而影響了后面的特征提取與識別，甚至會導致人臉檢測算法的失效。

上述問題的困擾，使人臉識別技術需要制定一系列標準和規范，來保障人臉識別應用的安全性。標準工作組的集合代表我國人臉識別理論研究、技術開發、應用實踐頂尖水平的企業共同推進人臉識別技術、產品的標準體系建設，制定具體標準計劃，并全面開展國家標準制修訂工作。

商湯在人臉識別算法領域的技術創新是我國的領軍企業之一，其在移動終端、自動駕駛、智慧城市、教育、醫療等領域擁有豐富的場景應用落地經驗，更是目前全球融資規模最大、估值最高的AI獨角獸，擁有主編55項國際、國家、行業、團體標準的體系建立經驗。

騰訊擁有我國兩大移動支付之一的微信支付體系；中國平安的人臉識別不僅用于金融賦能，在智慧樓宇等領域也有深度應用；螞蟻金服則是我國人臉識別技術在金融領域的代表，支撐著旗下支付寶、淘寶、阿里巴巴、阿里云等阿里體系商業帝國；大華股份則是聞名全球的安防龍頭，是目前人臉識別落地的前沿陣地；科大訊飛更是集語音智能、人臉識別、大數據于一體。

頂層科技巨頭的聚集將有效規范人臉識別系統及相關產業技術研發，提高技術使用安全性，促進各技術開發商和應用商之間的互聯互通，大大降低制造、開發和適配的成本，幫助行業更健康發展。