(完整版)2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析
2019年人脸识别分析报告
图表7人脸识别分一对一筛选和一对多筛选.......................................................................................................6
图表22城市人均摄像头覆盖率差异巨大...........................................................................................................13
图表23人脸识别在金融领域应用情况...............................................................................................................13
图表28我国人脸识别产业上游芯片在成本和性能上制约人脸识别产业发展...............................................17
图表4人脸图像的采集与预处理途径多样...........................................................................................................5
图表5人脸检测的主流方法为基于统计理论方法的检测...................................................................................5
人脸识别技术发展现状与未来趋势分析
人脸识别技术发展现状与未来趋势分析引言：人脸识别技术作为生物识别的一种重要方法，近年来在安全、金融、教育等领域得到了广泛应用。
本文将从人脸识别技术的发展历程、现状以及未来趋势等三个方向对该技术进行分析，以期了解其技术特点、应用领域以及未来发展方向。
一、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术源于20世纪60年代末的模式识别研究。
1973年，美国的国防高级研究计划局（DARPA）开始着手开展人脸识别技术的研究，并取得了初步的进展。
20世纪90年代初，基于二维特征提取和匹配的人脸识别技术逐渐成熟，但受限于图像质量、光照条件和角度等问题，应用场景受到一定的制约。
二、人脸识别技术的现状随着计算机技术和人工智能的快速发展，人脸识别技术迅猛发展，现在已经具备了较高的准确率和有效性。
该技术可以通过常规摄像头采集人脸图像，并通过对图像进行特征提取和匹配，实现可靠的身份认证和比对功能。
人脸识别技术已经广泛应用于刑侦、边检、安防、金融等领域，并在部分场景取代了传统的身份证、密码等验证方式。
人脸识别技术在金融领域中的应用尤为突出。
越来越多的银行采用人脸识别技术作为客户身份认证的手段，提高了金融交易安全性和效率。
同时，人脸识别技术也在教育领域得到广泛应用，用于学生考勤、宿舍门禁等管理，方便了学校管理工作。
此外，人脸识别技术还被广泛用于公共交通、社交娱乐等领域，为人们的生活带来了更多便利。
三、未来趋势分析1. 深度学习技术的应用：目前，人脸识别技术已经开始采用深度学习技术，通过神经网络的学习和训练提高人脸识别的准确性和性能。
未来，随着深度学习技术的不断发展，人脸识别技术将进一步提升。
2. 多模态融合识别：随着传感器和硬件技术的不断进步，将多种识别模态（如声纹、指纹等）与人脸识别技术相结合，可以更好地弥补单一模态的不足，提高识别的准确性和可靠性。
3. 隐私保护和伦理规范：人脸识别技术的不断应用也带来了隐私保护和伦理规范的问题。
未来，需要制定相关的法律和规定，加强对人脸识别技术的监管，确保其在应用中合法、公正、透明。
人脸识别技术的发展现状与未来趋势分析
人脸识别技术的发展现状与未来趋势分析引言：随着科技的迅猛发展，人脸识别技术在各个领域得到了广泛应用。
从最早的依靠2D图像进行的简单识别，到如今采用3D人脸重建技术结合深度学习的精确识别，人脸识别技术的发展给我们的生活带来了极大的便利。
本文将从人脸识别技术的发展现状与应用、当前存在的问题以及未来的发展趋势等方面进行分析。
第一部分：人脸识别技术的发展现状与应用人脸识别技术是一种通过图像或视频来识别和验证人脸的自动化技术。
目前，人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用。
无论是人脸登录认证还是人脸门禁，都能够提供高速、准确以及便利的身份认证方式。
此外，一些国家和地区还将人脸识别技术应用于公共安全监控中，能够在繁忙的公共场所实现快速追踪查找。
除了安防领域，人脸识别技术还广泛应用于金融、零售、教育、医疗等领域。
在金融领域，人脸识别技术在银行身份验证、支付安全等方面发挥重要作用。
在零售领域，人脸识别技术可以帮助商家更好地了解顾客，提供个性化推荐服务。
在教育领域，人脸识别技术可以应用于学生考勤、校园安全等方面。
在医疗领域，人脸识别技术能够辅助医生诊断，提高医疗服务效率。
第二部分：当前存在的问题虽然人脸识别技术在许多方面取得了重要的进展，但仍然存在一些问题。
首先，人脸识别技术对光线、角度、表情等因素非常敏感，不同的环境会对识别结果产生影响，降低了其准确性。
其次，个人隐私和数据安全问题也是人脸识别技术亟待解决的难题。
由于个人面部信息可以被用于追踪和监控，一些人对于其隐私受到侵犯的担忧也越来越大。
此外，黑客攻击和冒用他人身份也是人脸识别技术需要解决的难题。
第三部分：未来的发展趋势为了解决当前人脸识别技术存在的问题，未来的发展趋势主要包括以下几个方面：1. 深度学习与人脸识别的结合：深度学习作为当前最前沿的技术之一，在人脸识别领域发挥着重要作用。
以神经网络为基础的深度学习算法能够通过大量数据的训练提高准确度。
2. 3D人脸重建技术的发展：当前的人脸识别技术主要依靠2D图像进行识别，但是2D图像受到光照、角度等因素的限制。
人脸识别技术的现状及发展
人脸识别技术的现状及发展一、背景人脸识别技术在计算机视觉领域是一项非常热门的技术，它的应用范围非常广泛，包括基础的图像识别、自然语言处理、计算机视觉、机器人技术、虚拟现实等等。
人脸识别技术的应用领域非常广泛，比如智能安防、金融支付、公安监控等，而在智慧交通领域，人脸识别技术也得到了广泛应用，比如对于交通违法行为的识别、车牌识别、车辆通行记录等。
二、人脸识别技术的现状目前，人脸识别技术已经非常成熟，各大厂商都推出了自己的人脸识别产品，比如苹果的Face ID，华为的人脸识别等等。
人脸识别技术的核心就是通过计算机程序对照人脸上的特征点来实现人脸的识别。
在技术上，人脸识别技术主要分为两大类，一类是基于2D图片的人脸识别技术，另一类是基于3D模型的人脸识别技术。
在2D人脸识别技术中，主要是通过特征提取、特征匹配、分类等步骤来完成人脸识别。
而在3D人脸识别技术中，主要是通过对人脸进行三维建模，并对建模结果进行点云匹配和网格匹配等步骤来完成人脸的识别。
当前，基于2D和3D的人脸识别技术已经非常成熟，应用范畴很广，而且随着AI技术的不断发展，人脸识别技术的准确度、速度和可靠性将会不断提升。
三、人脸识别技术的发展趋势随着技术的不断发展，人脸识别技术的应用领域也将不断拓展。
在未来，人脸识别技术将会有以下几个发展趋势：1、深度学习将成为主流：目前，人脸识别技术已经从传统的SVM等浅层学习模型向深度学习模型发展，这使得人脸识别技术的准确度得到了大幅提升。
2、多模式融合技术将得到广泛应用：鉴于人脸识别技术存在的一些局限性，比如光照、角度、遮挡等问题，多模式融合技术将成为未来人脸识别技术的重要发展方向。
3、人脸识别技术将与其他技术结合应用：随着AI技术的不断发展，人脸识别技术将逐渐与其他技术结合应用，比如虚拟现实、自然语言处理、机器人技术等。
4、人脸识别技术的应用领域将不断拓展：当前，人脸识别技术主要应用在安防、金融支付等领域，未来，随着技术的不断发展，人脸识别技术的应用领域将不断拓展，比如医疗保健、智能交通等领域。
当前人脸识别技术研究与发展趋势分析
当前人脸识别技术研究与发展趋势分析一、背景介绍人脸识别技术是现代计算机视觉领域的热门研究方向之一。
随着计算机图像处理技术的不断发展和增强，人脸识别技术的性能和效率得到了显著提高。
人脸识别技术已经逐步应用于安防、金融、物流、医疗等各个领域。
本文将从技术、市场、国家政策等多个方面，对当前人脸识别技术的研究与发展趋势进行分析。
二、技术趋势分析1、3D人脸识别技术逐步成熟传统的2D人脸识别技术在面对光照变化、角度旋转、遮挡等情况时存在较弱的适应性。
而3D人脸识别技术经过多年的研究和发展，已经逐步成熟并应用于实际生产环境中。
3D人脸识别技术不仅可以获取人脸的立体形态信息，还可以获取更为准确的纹理信息，大大提高了人脸识别的准确率和鲁棒性。
2、深度学习技术应用于人脸识别深度学习技术是目前人工智能领域的核心技术之一，其应用也逐步延伸到计算机视觉领域。
在人脸识别领域中，深度学习技术可以有效解决人脸图像的复杂性问题，比传统的计算方法更加适应大规模人脸数据的处理。
深度学习技术应用于人脸识别技术的研究中，有望提高人脸识别的准确率、速度和鲁棒性。
3、多模态人脸识别技术的研究传统的人脸识别技术受限于环境等因素的影响，无法实现100%的准确率。
而多模态人脸识别技术采用多种传感器（如红外线、声音、热图等）辅助识别，可以有效提高人脸识别的准确性。
此外，多模态人脸识别技术的研究也有望将人脸识别应用于更加广泛的领域中。
三、市场趋势分析1、安防领域是人脸识别技术的主要应用场景目前，人脸识别技术主要应用于安防领域。
人脸识别技术可以通过智能摄像头、门禁系统等设备，有效保障公共场所、企业、住宅等地的安全。
随着智能安防设备的普及和技术的不断成熟，人脸识别技术在安防领域中有着广阔的市场。
2、金融、物流等领域也逐步应用人脸识别技术除了安防领域，人脸识别技术在金融、物流等领域也有着广泛的应用。
在金融领域中，人脸识别技术可以通过银行柜员机等终端设备进行身份验证和授权，实现更加便捷的金融服务。
人脸识别技术发展现状与趋势分析
人脸识别技术发展现状与趋势分析随着科技的发展，人脸识别技术已经成为了一种非常常见的智能化技术，它的应用涉及到了交通、安防、金融等多个领域，提高了安全性和便利性。
本文将对人脸识别技术的发展现状和趋势进行探讨。
一、人脸识别技术的发展现状（一）技术原理人脸识别技术是通过摄像机和计算机等设备采集人脸图像，对图像进行处理和分析提取特征信息，将提取出的特征信息与已经建立起来的人脸库进行比对匹配，以实现识别的过程。
不同的人脸识别技术之间具有一定的差异，但是其整个过程都是基于计算机视觉、模式识别和机器学习等技术实现的。
（二）应用场景目前，人脸识别技术已经广泛应用于多个领域。
在交通领域，它被用于智能公交、停车场等场景；在金融领域，银行、证券、保险等机构也纷纷引入人脸识别技术提升服务水平，强化风险控制；在教育领域，高校、培训机构都在借助人脸识别技术来提高管理效率等。
（三）技术难点虽然人脸识别技术的应用已经非常广泛，但是目前仍然存在着一些技术难点。
首先，是解决光照、角度、表情等因素对识别准确度的影响；其次，是提高复杂环境下的识别准确度；还有，是加强对黑科技、欺诈等恶劣情况的应对能力。
二、人脸识别技术的未来趋势（一）技术发展趋势未来人脸识别技术的发展将有以下几个趋势：一、技术推广到更多领域。
人脸识别技术将应用到生活的各个领域，例如：医疗、金融、教育等。
二、技术结合AI等前沿技术。
随着人工智能技术的加速发展，未来人脸识别技术将结合其它前沿技术，建立起更加智能的人脸识别系统。
三、技术应用范围更广。
未来的人脸识别技术将可以更好地满足人们多样化的需求，例如：防盗、验证身份、社交等。
（二）应用场景趋势未来人脸识别技术的应用场景也将有以下几个趋势：一、安全领域将成为主流市场。
房地产、安防、刑侦、边防、机场等行业将成为主流市场。
二、现实场景中的应用将增加。
未来人脸识别技术将逐渐普及和应用到各种生活场景中，例如：购物、教育、医疗、游戏等。
人脸识别技术的现状与未来发展趋势分析
人脸识别技术的现状与未来发展趋势分析随着科技的不断发展，人工智能技术日益成熟，人脸识别技术也得到了飞速发展，越来越被广泛应用于政府、企业、普通民众等领域。
本文将从人脸识别技术的现状、应用领域、优势与瓶颈等多个方面探讨其未来发展趋势。
一、人脸识别技术的现状人脸识别技术是指利用数字图像处理技术将人脸图像转化为数字信号，并通过相关算法对其进行分类、匹配最终完成自动识别的过程。
目前最常用的人脸识别技术主要包括基于特征匹配的人脸识别、基于模式识别的人脸识别和基于三维重建的人脸识别等。
近年来，人脸识别技术在安防、金融、交通、教育等各个领域中得到了广泛应用。
在安防领域，人脸识别技术已经成为了摄像头、门禁等设备的标配，可以在多个场景下实现特定人群的识别。
在金融领域，人脸识别技术可以用于身份认证和交易鉴别，提高了消费者的安全感。
在交通领域，利用人脸识别技术可以对道路交通的拥堵状况进行统计分析，实现智能控制。
二、人脸识别技术的应用领域1、安防领域安防领域是人脸识别技术最早、最广泛应用的领域。
人脸识别技术可以通过摄像头等设备获取图像信息，进行人员识别、追踪和监测等操作。
比如，在机场、车站等交通枢纽采用人脸识别技术可以实现自助值机、自助取票等功能，提高交通效率。
在商场、公共场所等地采用人脸识别技术可以实现警报触发、人员异常行为识别等功能，提高安防。
2、金融领域人脸识别技术在金融领域中主要用于身份认证和交易鉴别。
比如，在网银等场景下采用二维码或人脸识别技术可以完成手机银行认证，提高交易安全。
在ATM 机等场景下，采用人脸识别技术可以实现消费者身份认证，避免了盗刷和假冒卡的风险。
3、零售领域在零售领域中，人脸识别技术可以用于人员管理、智能化导购等方面。
比如，在商场等场景下采用人脸识别技术可以实现客户身份认证，提高客户服务体验。
在商品推荐方面，采用人脸识别技术可以根据消费者的人脸信息推荐相关商品，提高销售效率。
三、人脸识别技术的优势与瓶颈优势：1、高效快捷人脸识别技术可以实现自动、快速地识别人员信息，提高了工作效率。
人脸识别技术的发展与趋势
人脸识别技术的发展与趋势一、引言在当今数字化时代里，我们经常使用人脸识别技术。
自从发明以来，这一技术一直在进步和发展。
最近几年，人脸识别技术取得了长足的进步，成为了许多行业领域的重要工具。
人们不仅可以利用人脸识别技术来增强安全性和便利性，而且还可以应用于医疗、教育、娱乐和航空等领域。
本文将探讨人脸识别技术的发展与趋势，并协助读者更好地了解人脸识别技术在未来的应用和挑战。
二、人脸识别技术的发展历程人脸识别技术的发展历程可以分为三个阶段：图像处理时代、特征提取时代、和深度学习时代。
第一阶段，图像处理时代，使用了通用的图像处理技术来处理图像，例如，将图像灰度化、归一化、直方图均衡化等。
但这种方式存在显著的局限性，主要表现在对图像质量和亮度的不同处理方式。
为了解决第一阶段的局限性，比如处理人脸形态和颜色差异等问题，第二阶段的人脸识别方案采用了特征提取技术，可以准确识别人脸。
当一张人脸图像输入系统时，先通过一些特征提取方法，提取出一些重点的特征，然后生成人脸特征向量，并使用分类器来决定这个人脸是谁。
例如，Eigenfaces、Fisherfaces和Local Binary Patterns（LBP）本质上是两个主要的特征提取方法，被广泛应用于人脸识别中，取得了很好的效果。
在深度学习时代，人脸识别技术现在采用基于深度学习的方法。
这种方法是将多个卷积神经网络 (CNN) 应用于人脸图像，以获取超精确特征识别。
虽然这种方法更复杂，但更加准确。
三、人脸识别技术的现状人脸识别技术的现状可以分为三个方面：技术特点、应用领域和隐私问题。
从技术特点方面来看，人脸识别技术具有易于使用、快速和准确等特点。
人脸唯一性、不变性和稳定性是人脸识别技术的核心。
人类识别人脸时，会依靠人脸识别的一些特定的属性，例如：肤色、鼻子、眼睛、嘴巴和脸型等等。
而人脸识别技术也是专门基于这些属性来识别人物的。
从应用领域方面来看，人脸识别技术已应用于各种行业和领域。
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2019年我国人脸识别技术发展情况
及发展趋势综合分析
2019年2月14日
一、全球生物识别细行业市场占比情况分析
生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。
按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。
伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。
用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对，通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。
随着生物特征
识别技术的不断发展和提高，生物特征识别技术的应用场景不断拓展，预计2015-2020年全球生物识别细分行业复合增长率分别为：人脸识别复合增长率为167%；语音识别为100%；虹膜识别为100%；指纹识别复合增长率为73%。
全球生物识别细行业市场占比情况
二、中国人脸识别技术发展情况分析
1、中国人脸识别行业发展历程
人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。
其中，2014年是深度学习应用于人脸识别的关键一年，该年FaceBook发表一篇名为“DeepFace系统：达到肉眼级别的人脸识别系统”（翻译名），之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果，两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%，而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为97.52%，可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超越人类的识别程度。
人脸识别与其他生物识别方式相比，优势在于自然性、不被察觉性等特点。
自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。
指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。
不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。
目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。
此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。
2、3D人脸识别与2D人脸识别数据对比
目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，产品系列达20多种类型，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利
保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。
中游人脸识别技术的进步，是推动下游场景应用拓展的关键所在。
目前，人脸识别市场的解决方案主要包括2D识别、3D识别技术。
市场上主流的识别方案是采用摄像头的2D方案，但由于人的脸部并非
平坦，因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。
3D识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效
信息，因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。
3D人脸识别与2D人脸识别数据对比
人脸识别对场境要求非常强，产品能否达到实际使用要求，核心并不只在于算法本身，还在于对场景的深耕。
算法水平对于识别率的有力证明，也仅仅是停留在训练集与测试集之间，存在于实验室的“理论数值”。
而现实生活中人脸的获取过程有大量不可控因素，光的方向、强度，是否有胡须、发型的变化，是否有表情都会影响识别效果。
多种因素叠加后，真实环境下测得的准确率可能只有75%左右，甚至更低。
因此，需要针对场景的不同特点收集大量场景数据，不断调试参数、组合算法、方法，甚至使用外围硬件辅助以提升效果，不断迭代以实现产品化。
除此之外，还要在工程上满足计算量、延迟、可维护性等需求。
3、我国人脸识别技术应用现状分析
如果说2014年是我国人脸识别技术的转折点，使人脸识别技术从理论走向了应用，那么2018年就是人脸识别技术全面应用的重要节点，“刷脸”时代正式到来。
从目前我国人脸识别技术的应用来看，主要集中在三大领域：金融、安防以及考勤/门禁。
我国人脸识别技术应用占比统计情况
4、中国人脸识别技术专利申请数量及国人脸识别专利公开数量情况分析
随着人脸识别技术的不断成熟，人脸识别技术逐渐被人们所熟知，同时，计算机、光学成像等相关技术的高速发展，人脸识别在各领域的应用不断拓展，人脸识别行业市场持续增长。
数据显示，2017年
中国人脸识别行业市场规模达到21.91亿元，随着人脸识别技术在各行业应用渗透的不断深入，预计2018年中国人脸识别市场规模将达
到27.61亿元。
2015年以来，国家持续出台利好政策，为人脸识别技术在安防、医疗、金融等领域的应用打下了将坚实的基础。
在政策支持力度明显加大的背景下，人脸识别技术热度不断提升，资本纷纷入局，一批明星企业快速崛起及人脸识别领域的大量投入，技术专利数量不断攀升。
2014-2017年，中国人脸识别技术专利申请数量不断增长，年均增长36%。
2012-2017年中国人脸识别技术专利申请数量走势
公开专利数量来看，2012-2017年，我国人脸识别专利公开数量快速增长。
2017年，我国人脸识别专利公开数量为2698项，达到近年来最大值。
截至2018年7月，专利公开数量为2163项。
伴随着技术实力的显著增强为国内市场打开，商业化产品的迅速普及打下了坚实的基础，预计中国人脸识别相关专利公开数量将持续稳定增长。
2012-2018年中国人脸识别专利公开数量走势
5、中国人脸识别市场规模情况分析
随着人脸识别技术的不断成熟，人脸识别技术逐渐被人们所熟知，同时，计算机、光学成像等相关技术的高速发展，人脸识别在各领域的应用不断拓展，人脸识别行业市场持续增长。
数据显示，2017年
中国人脸识别行业市场规模达到21.91亿元，随着人脸识别技术在各行业应用渗透的不断深入，预计2018年中国人脸识别市场规模将达
到27.6亿元。
2012-2018年中国人脸识别市场规模走势
三、2019年中国人脸识别技术发展趋势分析
2018年，人脸识别技术在更多的领域解锁了更多应用，广东省、江苏省、浙江省、河北省、青岛市等地在2018年的高考期间均启用了人脸识别系统;北京大学将人脸识别技术应用到了校园入园人员身份验证领域;北京市人社局也计划在市级公租房将全部安装人脸识别系统，以预防公租房违规转租;滴滴在6月正式上线人脸识别系统……
从目前我国在人脸识别技术领域领先企业的应用布局来看，安防和金融是相对布局较多的领域，在物流、零售、智能手机、汽车、教育、地产、文娱广告等领域也均开始涉足。
从市场应用的角度来看，2019年将呈现如下发展趋势：
1、大数据与人脸识别的融合将进一步加深
随着人脸识别技术在公共安全、政府职能领域的纵向推进，尤其是在公安系统，利用人脸识别技术将海量照片数据利用起来，可以在很大程度上提升整个公安信息化的管理水平，目前深圳市公安系统已经在积极实践，预计2019年将会有更多的地区以及更多的领域将会积极探索大数据与人脸识别融合技术的应用。
2、3D人脸识别技术产品将逐步取代2D人脸识别技术产品
基于3D的人脸识别算法能够弥补2D投影造成有效识别信息丢失的问题，对于人脸旋转、遮挡、极度相似的传统难点具有很好的解决方式。
2018年2月7日，人脸识别技术领先企业云从科技正式发布“3D结构光人脸识别技术”，标志着我国在3D人脸识别技术产品领域取得了重大进展。
3、安防仍是未来人脸识别技术应用的重要增长极
近年来，安防行业的迅速发展，为人脸识别应用提供了可以发挥的舞台;另一方面，随着人脸识别技术的进一步发展，为安防行业开拓了新的市场。
智能视频分析将是大安防市场未来的方向之一，而人脸识别是其中非常重要的技术和应用。
智能视频监控人脸识别系统是
视频监控系统与人脸识别技术的有效结合，能大大提高安全防范能力，尤其是对犯罪分子起到强有力的震慑作用。
4、人脸识别技术在智能家居领域具有无限可能
随着现代科学技术的发展以及人民生活水平的提高，智能设备的普及率已经越来越高，住宅家居智能化将是一个重要的发展趋势。
而人脸识别技术由于其便利性、安全性，可在智能家居中用作门禁系统以及鉴权系统，因此智能家居与人脸识别技术的融合是未来发展的重点方向。