小時候看科幻電影，主角或是機器人經常憑借一只眼鏡或者眼睛就能在人山人海的迅速鎖定目標，然后刷一下屏幕里都是被鎖定人員的個人身份信息，接著就是“大鵬展翅”追過去了。

       這種夢想在張學友的演唱會上幾乎實現了。警方通過布局在演唱會附近的攝像頭與人臉識別技術，將采集到的觀眾人像與警方數據庫中的人臉進行對比，快速鎖定在逃嫌疑人。那種躲進人群逃避混淆視線逃避追捕的手段在人臉識別技術面前徹底成為過去時。

       “人臉識別”名詞在2017年的Face ID之后，于大眾而言再也不陌生了。而且，自那之后，人臉門禁、人臉考勤、人臉取快遞、人臉美顏應用，人臉身份認證、人臉抓捕罪犯的相關新聞相繼冒頭。

       人臉識別系統能夠在市場上大放異彩根源在于技術本身的成熟和人臉不易復制的特性。在人臉識別應用中，人臉的識別效果尤為重要，沒有準確率一切都是空談。

       那么如今的人臉識別效果如何呢？以人臉識別技術為例，可以在白天黑夜等情況下準確識別，支持一對一和一對多等識別模式，識別錯誤率低于3.33%，證件照首位命中率100%，樣本照片的光線角度不一、眼鏡、輕化妝、人臉姿態在上下15度左右旋轉30度以內無顯著變化。

       人臉識別在現實當中運用的時候，除了追求高準確率之外，還有一個很重要的問題——安全性。雖然目前在市場上，人臉識別技術已經被廣泛用來認證身份，但是對人臉識別安全性的懷疑一直沒有停止過。人臉鎖會不會被照片欺騙？會不會被立體人偶、3D打印打開？

       據鑫建星介紹，人臉識別技術不是單純的識別靜態平面人臉，而是抓取人臉動態三維圖像，多定點多角度識別對比人臉。這種識別方法可以在絕大多數的情況下拒絕照片、人偶等作弊方法。在市場大數據的驗證下，人臉在目前看來還是一項安全技術。

       目前金融開戶、政務辦理、電信業務、乘車購票電信等領域都已經開始啟用人臉識別技術。為了讓更多行業，更多中小企業應用人臉識別技術，開放人臉識別API接口，支持Java、C++、C、object pascal及objective-C等多種語言，開發者可自主選擇人臉識別API接口或SDK進行接入，縮短開發周期，降低開發成本，助力開發者完善平臺建設。