就人臉識別最受歡迎的領域而言，它被廣泛應用於安全、銀行和公共安全系統。未來的面孔可以在許多領域大放異彩，這取決於技術的突破和創新。就中國目前的情況來看，人臉識別在市場普及中面臨兩大痛點。
首先，商業模式需要改進
一項新技術的流行與許多因素有關。作為一個企業，成本控制和利潤是其目標。但是人臉識別技術門檻高，投資大，短期內的應用場景非常有限。所以很多企業在布局上猶豫不決，一個好的商業模式對於讓人臉識別技術像網購一樣走進千家萬戶是非常重要的。
國內很多公司在推廣人臉識別技術上做了很多努力。比如百度曾經推出過一個叫Face example的產品，是百度在人工智慧技術上的一個嘗試性應用。有人認為這個應用的推出，讓移動APP從「模式時代」突破到了「技術時代」。因為這個應用不僅與用戶和未來的商業模式有關，還與百度的人工智慧和人臉識別技術有關，所以它有足夠高的技術門檻，難以實現。阿里巴巴、騰訊等網際網路巨頭也曾嘗試過基於人臉識別技術實現業務，但結果並未達到預期。
第二，目前的人臉識別技術還有改進的空間
目前的人臉識別系統主要包括四個部分：人臉圖像採集與檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特徵提取與匹配識別。隨著未來數據的增長，數據匹配將面臨更大的挑戰。
人臉識別用處很大，但是目前的人臉識別技術存在很多缺點，比如對周圍光線環境敏感，可能影響識別的準確性，在面對黑暗、相似等複雜場景時識別率也不好。
近年來，雖然國內企業在人臉識別技術方面取得了一些成績，但仍有許多方面有待解決，如通過窗玻璃進行人臉識別、夜間識別、紅外識別等。
目前的人臉識別技術哪裡可以改進？
人臉識別技術要取得進展，需要在幾個關鍵技術上尋求突破。人臉識別的關鍵技術包括：
基於特徵的人臉檢測技術——使用顏色、輪廓、紋理、結構或直方圖特徵進行人臉檢測。
基於模板匹配的人臉檢測技術——從資料庫中提取人臉模板，然後採用一定的模板匹配策略將捕獲的人臉圖像與模板庫中提取的圖像進行匹配，根據相關性和匹配的模板大小確定人臉大小和位置信息。
基於統計的人臉檢測技術——從「人臉」和「非人臉」的圖像中收集大量正負人臉樣本，利用統計的方法加強系統的訓練，從而對人臉和非人臉的模式進行檢測和分類。從技術層面來說，人臉識別可以從以上三個方面進行改進。細節技術的任何突破都可能帶來識別率的提高。
除了以上三個提高人臉識別的技術方面，還有很多上遊企業在做人臉識別技術改進的研究，比如對系統的改進來提高人臉識別的準確率。
用於用戶面部或眼睛的紅外光源需要足夠明亮和均勻，這對於面部識別和眼睛跟蹤系統尤其重要。歐司朗最新的Synios P2720使用波長為940 nm的紅外線來減少紅爆。此前，紅外相機對850納米紅外光源的靈敏度最高。
據OFweek人工智慧網報導，這款IRED專為2D人臉識別設計，是歐司朗光電半導體現有生物識別產品線的最新成員。
青邁智能人臉識別門禁在識別人臉技術上絕不含糊，通過一步步改善，來提高設備的精確性，期待成為您的首選。