不仅如此，在今年召开的杭州G20峰会上，号称史上最严安保的系统中，人脸识别技术可谓大放异彩，刷脸不仅成为一种姿势，也是对安全防范一种新保障方式。放眼整个安防行业，目前在人脸识别系统中已经划分为物理层级、产品层级、应用逻辑层级三个阵营，有能力从底端做到上端的企业，已经可以成为这个阵营的引领者。但需要提醒的是在目前，打造更加开放的生态环境和平台，让更多的感应器件融入进来，才是当务之急，通过机器学习以及大数据库的积累，才能实现数据支撑上层应用和业务逻辑，不然停留在刷脸的乐趣上，便会忘记这条未来产业链的潜在价值。

 　　在日前，相关媒体爆出德国马克斯普朗克研究所的一项新研究成果可以利用全新的人脸识别算法(无脸识别)，通过识别模糊相片来识别个体，在实验中，研究者会使用一张清晰照片供系统学习，新算法会对照片里的人物脸部特征、头身比例等参数进行分析。随后如果将照片进行模糊处理，它有69.6%的概率能认出该人物。而如果有足够多的清晰照片供FRS学习，它的成功率能达到91.5%。

 　　从以上这个实验中，我们也看到人脸识别技术已经在快速的发展，以后别说话，请刷脸的生活方式势必成为现实，综合目前掌握的人脸识别技术，除了准确率不断提升，将呈现两个发展特点：

 　　1.人脸识别速度逐步增快，目前在人脸识别门禁系统上，延时现象是普遍存在的问题，虽然一些企业已经实现秒级识别通过的技术，但在质量判断部分，技术及算法还未成熟，识别时间缩短是必然的趋势;

 　　2.人脸识别深度学习逐步成熟，数据链条的回路将成为新的商机。围绕目前人们工作、生活。消费场景的丰富，形成海量的数据。初期这些数据将用来提升系统的精准度，例如无脸识别算法中先对清晰照片进行系统学习，到了中期，系统将具有自动判断识别的功能，不需要数据不断训练，而在这个阶段，数据不再是重点，应用场景将成为新的拉力，这便是数据链条为技术打开新的商业应用大门;

 　　人脸识别已经走进了我们的日常生活中，支付宝、门禁系统刷脸的时代已经到来，尤其在安防行业之中，安防+人脸识别也会成为标配，而人脸的数据一方面也能提升机器学习的能力，另一方面也会造就更多企业的崛起，而技术与场景应用的经验将成为未来的话语权。