虽然如此，“人脸识别技术比人的识别能力要强，而且强不少”，北京旷视科技市场与经营部总经理谢忆楠对南都记者说，“比如一个银行柜员对人脸识别的精度可能达到万分之一误识率，通过率可以超过90%;而我们最好的成绩是十万分之一的误识率，通过率可以超过97%-98%。”生物识别技术已经得到世界各大科技公司的重视。苹果推出指纹识别T ouchID，三星、小米已开始试水人脸解锁屏幕。
原理
把人脸分为100多个点
模拟神经网络运算过程
人脸识别研究始于上世纪60年代末至70年代初，与指纹识别、掌纹识别、虹膜识别等都属于生物识别技术的一种。早期人脸识别技术，是测量人脸上根据眼角、鼻孔、嘴巴、下巴几个部位的几何关系，通过图像库中的人脸模板，与待识别人脸在灰度上的相似程度，来实现人脸识别。其弊端是容易丢失有用信息，在视角、表情等变化的情况下识别能力很差。
进入上世纪90年代，随着计算机技术的快速发展，在经历了技术的数次更新迭代之后，人脸识别技术已从最初对背景单一的正面灰度图像的识别，发展到能识别不同侧面的静态人脸，目前能做到动态进行人脸识别。
国际上，比较领先的研究机构是美国的麻省理工学院和英国的剑桥大学。国内关于人脸自动识别的研究始于20世纪80年代，主要的研究单位有清华大学、哈尔滨工业大学、中科院等。近年，在中国的互联网创业浪潮下，一批有着学术背景的新型生物识别创业团队开始崛起，如旷视科技下的face++团队、腾讯下属的优图团队等，采用了更先进的“深度学习”算法，用神经网络模拟人的神经网络运算过程，能达到更高精度。
成立于2012年的face+ +团队，已经与蚂蚁金服及多家银行开展合作。该团队所属公司的市场与经营部总经理谢忆楠对南都记者介绍，“比如有人在摄像头前，用手捂住了半张脸，按照传统回归算法，系统认为他不是一张人脸。因为它不符合系统通过回归运算得出的人脸标准结构;而深度学习算法，在判断是人脸的基础上，则会进入第二层判断，多重验证。”
作为人工智能技术研究的新阶段，深度学习算法相当于“教机器模仿人类的学习机制”。采用此算法后，操作者可以给系统提供大量数据，使其自己具备学习能力。比如，深度学习算法机器人，通过扫描互联网上猫的图片，操作者输入“猫”，然后经过一段时间，机器将这种毛茸茸的小动物与“猫”联系到了一起，可以自行鉴别什么是猫。谢忆楠介绍，目前该公司的人脸验证技术，“第一步是证明你是人，第二步是证明你是你。”在深度学习算法下，系统能够更加智能地识别人脸。
因为时间原因，身份证照片和用户当前的照片往往有一些差异，比如脸的宽度等，但瞳孔间的距离则相对恒定。传统回归运算可能会出现误差，深度学习算法则把人脸分为100多个关键点，尽量避免误差。
金融支付和安防行业应用前景最广
“这个市场未来会很庞大，未来将进入野蛮扩张期。”上海逗点科技公司负责人张晰对南都记者说。他认为，人脸识别技术在安防行业未来将获得更大的想象空间。该公司研发出“低分辨率小图像的重建与识别”技术，协助公安部门破案。“比如有的案件，犯罪嫌疑人戴着墨镜遮住半边脸，我们的技术可以缩小范围。还有的视频中的像素点很低，通过这种软件复原，能从五六十万人中，把犯罪嫌疑人圈定在几百个人的范围内。”张晰表示。
此外，在重大会议中，参会者上传身份资料，并输入到门禁系统中，也可以甄别是否本人。上海逗点的技术，曾用于2008年北京奥运会和2014年的上海亚信峰会。在北京奥运会期间，观众进入鸟巢前，除门票外，还要逐一在进场通道前拍照。摄像头会在两秒内抓拍人脸，定位面部关键点，并提取特征，随后将认证结果同时上传到计算机，再通过计算机与观众的身份信息进行比对。
除了安防行业，人脸识别技术的另一大应用场景，是在金融支付领域。快速发展的互联网金融行业，需要个人征信体系作支撑，产业需求越来越大。而用户身份识别，成为登录征信系统的第一步。这正是人脸识别技术大规模商用的潜力所在。
比人的识别能力强，但暂时还是辅助手段