日前，迪士尼面向消費者和國際組織（DTCI）的研究員創造了一個機器學習平臺，幫助所有內容進行自動數字化，迪士尼內部稱其為內容基因組平臺。

內容基因組平臺是用來協助用內容元數據填充知識圖譜的，類似于在搜索引擎中搜索史蒂夫·喬布斯，然后人工智能應用程序可以利用這些數據來增強搜索，這樣就可以幫助動畫師從迪士尼檔案中找到特定鏡頭和序列。

此消息一出，就引發一眾吃瓜網友的熱烈討論，有網友更是調侃原來基于機器學習平臺的人臉識別不只是對真人可以實現，對于動畫片中的卡通造型同樣也可以實現，“黑科技”果然不容小覷。

那么，眼下人臉識別發展狀況如何，其相較其他技術有何顯著優勢呢？

人臉識別，是生物識別領域中的核心細分領域，也被稱為面部識別。人臉識別是基于人類臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。與指紋識別相比，在安全性上面有較大提升，是當前全球主流的識別技術之一，發展勢頭向好。

人臉識別的幾大優勢，主要是非侵擾性、便捷性、友好性、非接觸性、可擴展性。基于其良好的可拓展性，對于人像、物體等各類數據的處理和應用，在很大程度上決定著人臉識別設備的實際應用，如應用在上下班刷卡、出入社區門禁控制、人臉圖片搜索、犯罪分子識別等各個領域。

目前，國內主要的人臉識別企業有曠視科技、商湯科技等新崛起的“新勢力”，也有老牌的安防及上市企業如歐比特、海康威視、大華股份、川大智勝等。與此同時，華為、阿里、騰訊、百度等互聯網巨頭也陸續進入這一領域，通過投資、自研、企業合作等方式獲取市場份額。

從產業轉化角度來看，已經有大量人工智能型應用程序利用機器學習算法實現自主自助服務、提高代理生產力以及工作流程的可靠性。伴隨著技術的不斷成熟，人臉識別也給我們帶來了諸多驚喜。

戴著口罩和安全帽，也能進行“刷臉打卡”，這無疑是需要強大的技術作支撐的。當前，進入社區或者辦公區域的員工不用摘下口罩或帽子，僅在屏幕前簡短停留，員工信息及體溫狀況就出現在了屏幕上，這背后離不開機器學習、圖像識別、人臉識別等技術的支持。

廣闊的市場前景，也是多方入局人臉識別領域的一大主因。來自前瞻產業研究院的數據顯示，2016年我國人臉識別行業市場規模已超過10億元，預計到2021年將達到51億元左右。專家普遍認為，人臉識別技術的市場潛力巨大，技術要求高安全性、高準確率、高可用性、高實時性，未來其多元化應用還將進一步爆發。

臉識別技術已經取得巨大成就，未來還將進一步滲透到各個領域，不過，目前人臉識別技術還是有許多方面的一些問題，例如不同人在表情、姿態、膚色等差異上識別的準確性等。

進無止境。基于深度學習、機器學習的人臉識別，未來的完善和升級還有很長的一段路要走。未來的“人臉識別”，在識別卡通人物、動漫形象等方面，也有可能實現更大突破。
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