业界巨头纷纷布局

　　任何的技术创新都能在专利和收购中提前知晓， 脸部识别进入智能终端这不仅仅是一种猜测，业界巨头已经长期积极布局脸部识别。

　　1.苹果公司先后收购 Polar Rose，Prime Sense，Perceptio，Faceshift，Emotient，Turi等脸部识别相关技术公司;

　　2.三星公司于 2010 年 12 月 29 日申请脸部识别设备、算法及机器可读媒体专利;于 2004年 6 月 19 日申请图像识别特征提取的设备及算法专利;

　　3.华为公司申请至少 10 项脸部识别相关专利，如，确定人脸图像中人脸的身份标识的方法、装臵和终端;

　　4.谷歌公司(Google)先后收购脸部识别系统公司 PittPatt 和 Viewdle 后，截止 2016 年 6月共申请 21 项脸部识别相关专利;

　　5.Facebook 收购 Tel Aviv 后已于 2014 年上线脸部识别软件 DeepFace;

　　6.亚马逊(Amazon)、微软(Microsoft)亦分别申请 7 项及 6 项脸部识别专利。

　　人脸识别怎么实现

　　人脸识别主要分为人脸检测和人脸比对两部分。其工作流程为：

　　1. 图像采集：通过采集传感器(如摄像头)采集人脸图像;

　　2. 人脸定位及提取：然后对采集到的数据进行处理，去除采集数据中的噪声和环境因素，抽取样本中能够表征个人身份的特征信息;

　　3. 特征对比：再把这些特征信息与数据库中已有的信息进行对比;

　　4. 输出结果：最后根据比对的相似程度来判断是否匹配。

　　人脸识别流程

　　目前人脸识别市场的解决方案主要包括：2D识别、3D识别、热感识别，目前市场上主流的识别方案是采用摄像头的 2D方案。 2D脸部识别是基于平面图像的识别方法，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与2D脸部识别的结果对比

　　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。热传感识别技术使用一个三层的 BP(back-propagation)前馈神经网作为分类器，在使用热感信息的同时使用不会被发型、呼吸等环境因素影响的关键脸部几何信息，如鼻梁角度、脸颊面积等，以增强识别精度。

　　脸部识别创新的热感识别模式