人臉識別在2018年已成為全球在視頻智能應(yīng)用技術(shù)的主流方数，不少機(jī)場及車站也大量采用人臉識別通關(guān)檢查系統(tǒng)辞镇，讓人臉識別技術(shù)受到各行業(yè)的高度關(guān)注。據(jù)MarketsandMarkets預(yù)估具雹，人臉識別全球市場產(chǎn)值將從2017年的40.5億美元滥庭，成長至2020年的77.6億美元，可以預(yù)期市場的快速成長將帶動并加速各種行業(yè)在人臉識別的應(yīng)用發(fā)展衔系。
臺灣人臉識別技術(shù)的研究始于90年代末期胞讯，但直到2005年后期一些安全應(yīng)用的人臉識別系統(tǒng)才開始進(jìn)入市場。人臉識別核心技術(shù)的發(fā)展對臺灣安防產(chǎn)業(yè)來說算是一個相當(dāng)重要的技術(shù)發(fā)展環(huán)節(jié)砾褂，雖然現(xiàn)在人臉識別率已達(dá)到90%以上炸涝，但周邊環(huán)境的變化依然是技術(shù)應(yīng)用的最大問題。
3D感測成主流技術(shù)
2D人臉識別技術(shù)已經(jīng)走到瓶頸馍资，這兩年3D人臉識別技術(shù)開始冒出筒主，目前較常見的3D感測技術(shù)有下列四種：
1、立體視覺(Stereo Vision)
透過2個相機(jī)模塊拍攝影像鸟蟹，進(jìn)行三角測量法等運(yùn)算取得物體距離乌妙，是四者中唯一只需RGB相機(jī)模塊而不用IR(紅外線)模塊的技術(shù)。由于需進(jìn)行影像運(yùn)算，通常需要一個額外影像運(yùn)算芯片輔助藤韵，因此有些芯片廠商會推動這項技術(shù)虐沥。
2、結(jié)構(gòu)光(Structured Light)
原理是對目標(biāo)打出光條紋泽艘，再透過打出去的光紋變化來計算形狀和距離欲险，較常見于工業(yè)檢測和研究用途。隨著IR發(fā)展匹涮，Structured Light技術(shù)也能透過IR發(fā)射光紋天试，所以基本零組件包括IR發(fā)射器、IR相機(jī)模塊與RGB相機(jī)模塊然低。
3喜每、光斑圖案編碼(Light Coding)
曾被微軟應(yīng)用在第一代Kinect體感攝影機(jī)，其原理是IR雷射發(fā)射后會經(jīng)過光柵拘挖，將光平均分布在測量空間中纷辈，再透過IR相機(jī)記錄每個空間的雷射散斑，設(shè)備上需要IR發(fā)射器卤酬、IR相機(jī)模塊與RGB相機(jī)模塊膛躁。
4、飛行時間測距(Time of Flight枕娱，簡稱TOF)
為微軟并購的3DV Systems赢虚，也是第二代Kinect采用的技術(shù)。其原理是透過IR雷射發(fā)射叶素，獲得空間中每一點達(dá)到觀測點的時間舰秀，進(jìn)而推算出距離，得出3D景深圖屹请。因此需要IR發(fā)射器和接收器枚鸭，并配合RGB相機(jī)模塊和感光組件或感應(yīng)數(shù)組。
Stereo Vision和Structured Light都需要圖像分析運(yùn)算癣臭，但Stereo Vision的軟件運(yùn)算較繁雜饵较，不適合大量多點感測，且光源和鏡頭間的基線長度也得拉長遭赂，整體而言并不適合用于3D感測循诉。
相對地，TOF可記錄每個觀測點的時間數(shù)據(jù)后再進(jìn)行計算撇他，Light Coding也只需轉(zhuǎn)換各區(qū)域散斑以計算距離茄猫，復(fù)雜度較低;不過這兩項技術(shù)均需IR發(fā)射和接收器，也另外需要內(nèi)存甚至操作數(shù)件困肩，故成本較高划纽。此外脆侮，兩者的運(yùn)算原理不同，TOF單點IR只需記錄時間勇劣，理論上會比Light Coding先分析散斑圖形再運(yùn)算來得簡易;而Light Coding是將整個畫面切割測距他嚷，要得到概略景深圖較容易。整體而言芭毙，TOF的反應(yīng)速度和精準(zhǔn)度最佳，而Light Coding在不需要精細(xì)景深圖時的表現(xiàn)較平均卸耘，Stereo Vision的成本則較低魁跷。
雙技術(shù)結(jié)合 各有利弊
近年許多人臉識別軟件公司紛紛提出人臉識別結(jié)合RFID或Beacon、指紋等相關(guān)技術(shù)笙铸，利用雙重關(guān)卡防止誤判或提升辨識速度洗念，但卻忽略了使用人臉識別的主要初衷──原就是不需再攜帶其他身分驗證裝置，故各有利弊奖踏。以目前手機(jī)App廣泛使用人臉偵測(Face Detection)及特征擷取(Feature Extraction)這兩類服務(wù)來說提蕴，最常見的就是修圖軟件或是影片屏蔽的應(yīng)用，許多公司都有提供在線的Web API供大家開發(fā)橱泻，在行動裝置上亦提供iOS及Android系統(tǒng)的SDK灼镣，算是非常普遍的技術(shù)支持。
臺灣人臉識別技術(shù)的研究始于90年代末期胞讯，但直到2005年后期一些安全應(yīng)用的人臉識別系統(tǒng)才開始進(jìn)入市場。人臉識別核心技術(shù)的發(fā)展對臺灣安防產(chǎn)業(yè)來說算是一個相當(dāng)重要的技術(shù)發(fā)展環(huán)節(jié)砾褂，雖然現(xiàn)在人臉識別率已達(dá)到90%以上炸涝，但周邊環(huán)境的變化依然是技術(shù)應(yīng)用的最大問題。
3D感測成主流技術(shù)
2D人臉識別技術(shù)已經(jīng)走到瓶頸馍资，這兩年3D人臉識別技術(shù)開始冒出筒主，目前較常見的3D感測技術(shù)有下列四種：
1、立體視覺(Stereo Vision)
透過2個相機(jī)模塊拍攝影像鸟蟹，進(jìn)行三角測量法等運(yùn)算取得物體距離乌妙，是四者中唯一只需RGB相機(jī)模塊而不用IR(紅外線)模塊的技術(shù)。由于需進(jìn)行影像運(yùn)算，通常需要一個額外影像運(yùn)算芯片輔助藤韵，因此有些芯片廠商會推動這項技術(shù)虐沥。
2、結(jié)構(gòu)光(Structured Light)
原理是對目標(biāo)打出光條紋泽艘，再透過打出去的光紋變化來計算形狀和距離欲险，較常見于工業(yè)檢測和研究用途。隨著IR發(fā)展匹涮，Structured Light技術(shù)也能透過IR發(fā)射光紋天试，所以基本零組件包括IR發(fā)射器、IR相機(jī)模塊與RGB相機(jī)模塊然低。
3喜每、光斑圖案編碼(Light Coding)
曾被微軟應(yīng)用在第一代Kinect體感攝影機(jī)，其原理是IR雷射發(fā)射后會經(jīng)過光柵拘挖，將光平均分布在測量空間中纷辈，再透過IR相機(jī)記錄每個空間的雷射散斑，設(shè)備上需要IR發(fā)射器卤酬、IR相機(jī)模塊與RGB相機(jī)模塊膛躁。
4、飛行時間測距(Time of Flight枕娱，簡稱TOF)
為微軟并購的3DV Systems赢虚，也是第二代Kinect采用的技術(shù)。其原理是透過IR雷射發(fā)射叶素，獲得空間中每一點達(dá)到觀測點的時間舰秀，進(jìn)而推算出距離，得出3D景深圖屹请。因此需要IR發(fā)射器和接收器枚鸭，并配合RGB相機(jī)模塊和感光組件或感應(yīng)數(shù)組。
Stereo Vision和Structured Light都需要圖像分析運(yùn)算癣臭，但Stereo Vision的軟件運(yùn)算較繁雜饵较，不適合大量多點感測，且光源和鏡頭間的基線長度也得拉長遭赂，整體而言并不適合用于3D感測循诉。
相對地，TOF可記錄每個觀測點的時間數(shù)據(jù)后再進(jìn)行計算撇他，Light Coding也只需轉(zhuǎn)換各區(qū)域散斑以計算距離茄猫，復(fù)雜度較低;不過這兩項技術(shù)均需IR發(fā)射和接收器，也另外需要內(nèi)存甚至操作數(shù)件困肩，故成本較高划纽。此外脆侮，兩者的運(yùn)算原理不同，TOF單點IR只需記錄時間勇劣，理論上會比Light Coding先分析散斑圖形再運(yùn)算來得簡易;而Light Coding是將整個畫面切割測距他嚷，要得到概略景深圖較容易。整體而言芭毙，TOF的反應(yīng)速度和精準(zhǔn)度最佳，而Light Coding在不需要精細(xì)景深圖時的表現(xiàn)較平均卸耘，Stereo Vision的成本則較低魁跷。
雙技術(shù)結(jié)合 各有利弊
近年許多人臉識別軟件公司紛紛提出人臉識別結(jié)合RFID或Beacon、指紋等相關(guān)技術(shù)笙铸，利用雙重關(guān)卡防止誤判或提升辨識速度洗念，但卻忽略了使用人臉識別的主要初衷──原就是不需再攜帶其他身分驗證裝置，故各有利弊奖踏。以目前手機(jī)App廣泛使用人臉偵測(Face Detection)及特征擷取(Feature Extraction)這兩類服務(wù)來說提蕴，最常見的就是修圖軟件或是影片屏蔽的應(yīng)用，許多公司都有提供在線的Web API供大家開發(fā)橱泻，在行動裝置上亦提供iOS及Android系統(tǒng)的SDK灼镣，算是非常普遍的技術(shù)支持。
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