2018年人臉識別技術火了，觸膜、指紋識別就淘汰了？

人臉識別的“準確率”越高越好？人臉識別火了，虹膜、指紋識別就淘汰了？

1. 人臉識別沒用，畫個妝整個容就識別不了？

一、人臉識別的“準確率”越高越好？人臉識別技術其實沒有“準確率”的概念。當前所有的生物識別技術如指紋識別、虹膜識別都有兩個指標，一個是認假率FAR（false accept rate），一個是拒真率FRR（false rejection rate）。

認假率是指人臉比對通過了但其實并不是本人，把“假的”認成了“真的”；同理，拒真率是指本人親自上陣但是比對失敗了，把“真的”當成了“假的”，把你當成了騙子。只有基于認假率、拒真率兩個指標才可以判斷某個人臉識別算法水平的高低。

眾視廣人臉識別一體機

通常，人臉識別算法一般會設定一個閾值T作為評判通過與否的標準，該閾值一般是用分數或者百分比來衡量。當人臉比對的相似度值大于此閾值時，則比對通過，否則比對失敗。而閾值的設定一般是根據人臉識別的ROC曲線（Receiver Operating Curve）進行設定

ROC曲線（Receiver Operating Curve）指受試者工作特征曲線，反映敏感性和特異性連續變量的綜合指標，用構圖法揭示敏感性和特異性的相互關系，它通過將連續變量設定出多個不同的臨界值，從而計算出一系列敏感性和特異性，曲線下面積越大，診斷準確性越高。在ROC曲線上，最靠近坐標圖左上方的點為敏感性和特異性均較高的臨界值。

二、人臉識別技術火了，虹膜、指紋識別技術就被淘汰了？人臉識別技術誠然有自己的優點：

1. 非接觸性（不用肢體接觸）

2. 非強制性（路過即可，甚至無察覺）

3. 可并發性（可同時進行多個人臉的分揀、判斷及識別 ）

但人臉識別技術也有自己的無法規避的缺點：

1. 人類臉部存在相似性，很難做到精準識別。

2. 光線、化妝、整容等仍然會影響人臉整體識別結果。

3. 人臉存在易變性，表情、年齡、角度等使人臉的外形很不穩定。

所以目前的情況是，人臉識別技術將在相當長的一段時間內與多種生物識別技術一起使用（指紋、虹膜識別），取長補短。

三、人臉識別技術沒什么用，畫個妝整個容就識別不了？

”人臉識別“技術誠然存在無法繞過的坑，但不能就此全盤否定其價值，在實際的應用中可以結合客戶需求，根據應用場景尋求合適的閾值。設定的閾值越高，認假率越低，拒真率越高，一般會通過人臉比對的相似度得到roc曲線，找到拒真率和認假率的交叉點即為最理想的閾值。

比如券商在線開戶驗證的場景中，我們可以把人臉比對的閾值調高，這樣雖然會導致”拒真率“上升，甚至本人也可能多次被拒。但在測試環境中，仍然可以節省大約超過50%的工作量，這就節約了大量時間和人力成本。企業只需將剩下50%部分的工作量交給人工客服來完成。http://www.cmyitiji.com/h-col-104.html