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我国人工智能产业发展现状、趋势摘要：我国十四五规划纲要明确提出大力发展人工智能产业，打造人工智能产业集群以及深入赋能传统行业成为重点。
人工智能发展的政策环境不断优化、市场过迅速扩张、产业集聚特征更加明显，技术创新、场景赋能、集成应用、庞大的应用市场以及发展安全可信的人工智能成为今后重要发展趋势。
一、人工智能的内涵与产业链1.人工智能的内涵人工智能（Artificial Intelligence）作为一门前沿交叉学科，与数学、计算机科学、控制科学、脑与认知科学、语言学等密切相关。
1965年被首次提出，基本内涵可以总结如下为指研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，赋予机器模拟、延伸、扩展类人智能，实现会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动等功能，本质是对人的意识和思想过程的模拟。
2.人工智能产业链人工智能产业链分为基础层、技术层以及应用层。
基础层包括数据收集与运算，智能芯片、智能传感器、大数据与云计算等；技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与应用层的桥梁，包括机器学习、类脑智能计算、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别等；应用层是将人工智能技术与行业的融合发展的应用场景，包括智能机器人、智能终端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能医疗、智能教育等二、我国人工智能产业的发展现状人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的关键力量，具有很强的溢出带动效应。
2017年我国政府工作报告中第一次提到“人工智能”一词，提出加快培育新材料、人工智能、集成电路、生物制药、第五代移动通信等新兴产业。
经过几年的发展，目前，我国人工智能核心产业产值规模已超过4000亿，企业数量超过3000家，智能芯片、终端、机器人等领域创新能力不断增强。
1.政策环境不断优化人工智能的快速发展，尤其是与实体经济的融合对推动我国产业升级、经济高质量发展起到重要推动作用。
国家相继出台一系列政策支持人工智能发展，从标准制定、建设创新发展试验区到加快建设应用场景，人工智能政策体系不断完善、支持力度不断增强，产业发展政策环境不断优化。
-66-科学技术创新2019.09移动终端的人脸识别身份认证技术分析蔡敏(广州工商学院，广东广州510800)摘要：现在计算机网络技术以及手机的移动技术已经普遍全球，手机的使用也是十分的普遍,但是手机的安全使用也是现在正需要研究的问题，因为现在窃取别人手机安全密码然后为非作歹的例子很多，初级的安全认证如指纹的认证还有视网膜的认证都不是最保险的，因此，现在正在研究的人脸识别认证技术被用于分析。
本文就是在了解移动终端的运作方式和人脸识别身份认证技术的基础上对人脸识别这项技术的发展提供几点发展意见，希望能帮助开发网络身份认证技术。
关键词：移动终端；人脸识别技术；身份认证技术；分析中图分类号:TP393文献标识码：A文章编号:2096-4390(2019)09-0066-021移动终端的发展移动终端是移动通信设备，例如移动电话，笔记本电脑，POS机等,它们可以在不使用连接的情况下连接到互联网。
手机便携小巧的特点让其成为21世纪最畅销的电子设备之一，其发展的空间也比较大。
在今天的社会中，中国几乎有一部手机,特别是在中国。
通过手机支付是一种非常普遍的现象。
随着全球手机的研究，手机的功能越来越强大。
比如拍照、简单的办公软件操作系统、手机游戏等代替了以前的一些电子设备。
移动电子设备的发展前景非常广阔。
2人脸识别技术的发展今天的人脸识别技术是人工智能研究的重要方向。
人脸识别有其自身的特性。
人的脸部有很多的微表情，面部的结构比较复杂，而且很多人的面部特征和表情是难以捕捉的。
所以用机器来捕捉人脸的技术也是十分有难度的。
人像识别首先进入机器中的脸部图像,然后机器确定脸部和脸部的大小以及每个主要面部器官的入口。
然后与已知的人脸进行对比，以前有指纹、虹膜、视网膜、声音、体形可以进行对比，而现在可以直接用人脸进行识别，在面部识别的过程中，可以添加模型的方法或者与运动方法相结合，甚至可以比较肤色以执行面部的跟踪。
再接着进行的是人脸的比对,对已经跟踪的人脸进行比对然后与图库里面的图像进行比对，找出最佳的比对人像从而实现人脸的身份认证。
2021.01科技论坛人工智能中人脸识别技术的应用分析李环(郑州工业应用技术学院，河南郑州，451100)摘要：本文选取人工智能作为研究主题,分析人工智能中人脸识别技术的应用问题。
具体探讨中结合日常工作经验，先对人脸识别技术进行简要说明，指出人工智能中人脸识别技术与传统的人脸识别技术之间的区别；然后,分析人脸识别技术的优势与难点；并以此分析为基础，分别从教育领域、安防领域、生活领域对其人工智能人脸识别技术的应用展开具体论述。
关键词:人工智能；人脸识别技术；应用；分析Applicati o n an a lysis of f ace recog n ition technology in artificial in t ellige n eeLi Huan(Zhengzhou University of Industridl Technology,Zhengzhou Henan,451100)Abstract•This paper selects artificial intelligence as the research topic,and analyzes the application of face recognition technology in artificial intelligence.In the specific discussion, combined with the daily work experience,the face recognition technology is briefly described,and the difference between the artificial intelligence face recognition technology and the traditional face recognition technology is pointed out;then,the advantages and difficulties of the face recognition technology are analyzed;and based on this analysis,the application of the artificial irrtelligence face recognition technology in the field of education,security and life is analyzed To expand the specific discussion.Keywords；artificial intelligence;face recognition technology;application;analysis1人脸识别技术概述1.1人脸识别技术概念人脸识别技术是通过机器自动化的对批定图像或视频中的人脸进行定位、身份识别，具有鲜明的自动化特征。
2023年人脸识别行业市场环境分析人脸识别技术是一种利用计算机或者其他设备识别人脸的技术，能够通过摄像头捕捉到的面部特征进行识别、分类、跟踪等。
近年来，随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术逐渐应用于生活和工作场景中。
一、行业市场现状1.市场规模据数据显示，2019年中国人脸识别市场规模达到了623.47亿元。
预计到2020年，市场规模将达到797.74亿元，年复合增长率为27.79%。
2.主要应用领域（1）安防领域人脸识别技术在安防领域得到了广泛应用，如公安、监狱、银行、商场、机场等场所的门禁管理、出入管理等领域。
（2）教育领域人脸识别技术在教育领域的应用主要包括考勤、监考等方面，能够有效避免作弊行为。
（3）金融领域人脸识别技术在金融领域的应用主要包括身份认证、账户开通、密码验证等方面，能够提高账户安全性和用户体验。
（4）零售领域人脸识别技术在零售领域的应用主要包括商品陈列、推荐、智能支付等方面，能够提高购物体验和经营效率。
二、市场竞争人脸识别技术市场的参与竞争者主要包括国内公司和国际公司。
国内公司的代表企业包括旷视、商汤、中科创达等，国际公司的代表企业包括亚马逊、谷歌、微软等。
不同企业之间的竞争点主要体现在技术研发能力、产品应用能力、市场占有率、服务能力等方面。
技术研发能力是企业持续发展的基础，产品应用能力和服务能力能够直接决定企业的市场占有率。
三、市场机遇和挑战1.市场机遇随着人工智能技术的迅速发展，人脸识别技术的市场前景逐渐广泛。
尤其是在公安、安防、金融、零售等领域得到广泛应用，市场潜力较大。
此外，随着新型冠状病毒疫情的持续爆发，人脸识别技术也得到广泛应用，提高了防疫效果。
2.市场挑战在人脸识别技术的应用过程中，仍然存在一些问题，如隐私保护、误识率、不可控因素等问题。
此外，随着不断出现的技术创新和市场变化，人脸识别技术的应用也需要不断跟进和改进，随之带来技术研发与市场应用之间的挑战。
四、未来市场发展趋势未来，人脸识别技术将会越来越成熟，应用领域也将更加广泛。
安防行业人脸识别技术应用推广方案第一章：人脸识别技术概述 (2)1.1 技术原理 (2)1.2 发展历程 (2)1.3 技术优势 (3)第二章：安防行业现状分析 (3)2.1 行业发展趋势 (3)2.2 技术应用需求 (4)2.3 市场规模及增长 (4)第三章：人脸识别技术在安防行业的应用 (4)3.1 社会治安管理 (4)3.2 公共安全监控 (5)3.3 智能交通领域 (5)第四章：人脸识别技术产品体系 (5)4.1 硬件设备 (5)4.2 软件平台 (6)4.3 解决方案 (6)第五章：人脸识别技术核心算法 (6)5.1 特征提取算法 (6)5.2 模式识别算法 (7)5.3 优化算法 (7)第六章：人脸识别技术安全性分析 (8)6.1 数据保护 (8)6.2 防攻击能力 (8)6.3 法律法规遵循 (8)第七章：人脸识别技术在安防行业的推广策略 (9)7.1 市场推广 (9)7.1.1 深度挖掘市场需求 (9)7.1.2 精准定位目标客户 (9)7.1.3 营销策略多样化 (9)7.2 政策引导 (9)7.2.1 完善政策法规 (9)7.2.2 采购政策支持 (10)7.2.3 优惠税收政策 (10)7.3 技术普及 (10)7.3.1 加强技术研发与创新 (10)7.3.2 培养专业人才 (10)7.3.3 推广应用案例 (10)7.3.4 加强合作与交流 (10)第八章：成功案例分析 (10)8.1 国内案例分析 (10)8.1.1 某市公安机关人脸识别技术应用案例 (10)8.1.2 某大型企业人脸识别门禁系统应用案例 (11)8.1.3 某学校人脸识别考勤系统应用案例 (11)8.2 国际案例分析 (11)8.2.1 美国机场人脸识别技术应用案例 (11)8.2.2 英国银行人脸识别支付系统应用案例 (11)8.2.3 日本零售业人脸识别技术应用案例 (11)第九章：人脸识别技术在安防行业的未来展望 (11)9.1 技术发展趋势 (11)9.2 市场前景 (12)9.3 行业挑战 (12)第十章：总结与建议 (13)10.1 项目总结 (13)10.2 发展建议 (13)10.3 政策建议 (13)第一章：人脸识别技术概述1.1 技术原理人脸识别技术是一种基于生物特征的识别技术，其主要原理是通过分析人脸图像中的关键特征，实现对个体的身份识别。
2019-2024年中国人工智能产业概况及行业投资运营可行性专项研究报告随着全球人工智能的兴起，中国在人工智能领域的发展日益突显。
2018年，《新一代人工智能发展规划》提出了中国人工智能发展的宏伟蓝图，计划在2020年建成一批产业基地、人才培育基地等基础设施，到2030年把人工智能产值提高到1万亿元人民币。
在这样的背景下，本报告将对中国人工智能产业进行一系列深入探讨，分析其行业投资运营可行性。
2019-2024年，中国人工智能产业呈现出快速增长的趋势。
根据IDC统计数据显示，2018年中国人工智能市场规模达到224.4亿元，年增长率高达50.4%。
预计到2024年，中国人工智能市场规模将超过1,000亿元。
这种增长趋势在未来几年将有所延续，尤其是建设智慧城市、推进5G网络建设等国家战略的出台，将给人工智能产业带来新的机遇。
对于机器学习、自然语言处理、机器人工程等人工智能领域，中国也有着深厚的技术积累和人才储备。
根据外国媒体的报道，中国在机器学习领域具有技术领先地位。
截至2019年，国内高校开设的人工智能、机器学习等专业数量已达30余所，年产学研合作成果丰硕。
近年来，国内企业也加大了技术研发投入，积极招揽人才，外派员工出国深造。
这也预示着国内人工智能产业的发展将得到更广泛的技术可持续化支持。
但是，人工智能发展过程中也面临一系列挑战。
首先，人工智能安全性问题需要得到充分重视。
一个很明显的例子就是2019年7月，互联网巨头百度在人人信平台上泄露了70万商家的基本信息。
其次，人工智能带来的社会影响也在扩大。
根据统计，到2025年，人工智能将直接影响到全球职业的37%。
这也反映出，在充分利用人工智能的同时，我们也需要深刻认识其可能带来的负面影响。
因此，我们需要开展一系列工作来推动人工智能的发展，包括技术研究、产业链建设、人才培养等方面。
未来几年，我们也需要留意全球人工智能技术和应用发展的新动向，加强本国人工智能技术和应用的发展，争取国际人工智能技术竞争的话语权。
“十五五”时期我国人工智能产业发展形势研判及思路建议一、前言随着科技的飞速发展，人工智能已经成为全球范围内的热门话题。
我国作为世界上最大的发展中国家，近年来在人工智能领域取得了显著的成果，为国家的经济发展和人民生活水平的提高做出了巨大贡献。
面对国际竞争日益激烈的形势，我们必须认识到人工智能产业发展的重要性，并积极采取措施推动产业的健康、可持续发展。
“十五五”时期是我国全面建设社会主义现代化国家的关键阶段，也是我国人工智能产业发展的重要时期。
在这个阶段，我们要紧紧围绕国家战略需求，深入贯彻落实习近平新时代中国特色社会主义思想，坚持以人民为中心的发展思想，加快构建人工智能产业体系，推动产业创新发展，为实现全面建设社会主义现代化国家的目标提供有力支撑。
1.1 研究背景随着全球科技创新的日益加速，人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为当今科技领域的翘楚，已经成为各国竞相发展的战略性新兴产业。
我国政府高度重视人工智能产业的发展，将其列为国家战略，制定了一系列政策措施以推动人工智能产业的快速发展。
在“十四五”我国人工智能产业发展面临着新的机遇和挑战，如何在这一时期实现人工智能产业的健康、可持续发展，成为业界关注的焦点。
我国人工智能产业已经取得了显著的成果，但与国际先进水平相比仍存在一定的差距。
在关键技术、核心算法、产业化应用等方面，我国仍需加强研发投入和人才培养，提高自主创新能力。
我国人工智能产业发展还面临着产业链不完善、市场需求不足、政策体系不健全等问题。
对“十五五”时期我国人工智能产业发展形势进行研判及思路建议，对于指导我国人工智能产业的发展方向具有重要意义。
1.2 研究目的本报告旨在对“十五五”时期我国人工智能产业发展形势进行深入研判，分析当前产业发展趋势、面临的挑战和机遇，并提出相应的思路建议。
通过对人工智能产业的研究，有助于我们更好地把握产业发展的脉络，为政府、企业和社会各界提供有针对性的政策建议和战略规划，推动我国人工智能产业健康、快速发展。
2019年公需科目：人工智能与健康考试题(单项选择汇总)二、单项选择(每题2分)1.智慧社区指标体系包括6个一级指标、(A )个二级指标、87个三级指标。
A.23B.20C.18D.262.智慧养老服务产业发展的趋势分为培育期、成长期、（ A）。
A.成熟期B.停滞期C.饱和期D.发展期3.以宏观高度，聚焦微观重点，推动互联网与医疗健康服务融合，涵盖医疗、（C）、医保“三医联动”诸多方面。
A.医院B.医患C.医药D.医生4.鼓励开展（D），为签约居民提供在线的健康咨询、预约转诊，慢性病随访、健康管理和延伸处方等服务。
A.网上便捷服务B.线下签约服务C.网络就诊服务D.网上签约服务5.实施区域中心医院医疗检测设备配置保障工程，国家对中西部等地区的贫困地区予以（ D），加快基层医疗卫生机构标准化建设。
A.加强引导B.大力支持C.鼓励发展D.适当支持6.在国内计算机视觉领域，（C）和人脸识别是主要研究方向。
A.静态图像识别B.动态图像识别C.动静态图像识别D.全身识别7.阿里云ET环境大脑凭借阿里云飞天强大的计算能力和丰富的人工智能算法，能够发现卫星图像、（A ）、风力、气压等各类信息背后的环境密码，并快速作出决策。
A.气温B.位置C.湿度D.温差8.人工智能正在叠加释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，快速催生（ D）、新服务、新业态，培育经济发展新动能。
A.新工作B.新花样C.新动力D.新产品9.2016年9月，微软宣布，将把技术与研发部门和人工智能(AI)研究部门相合并，通过四种途径来推广人工智能技术，分别为（A）、应用、服务和基础设施。
A.代理B.分析C.收集D.加工10.德国对人工智能、（C）的支持，主要集中在“工业4.0”计划当中。
A.机器人B.无人驾驶C.智能机器人D.创新技术11.日本政府的人工智能产业化路线图第二阶段为实现人员和货物运输配送的（A）。
A.完全无人化B.便捷化C.自动化D.智能化12.弱人工智能是指在（C）比较牛的人工智能程序。
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。
