随着人脸识别技术的进一步成熟以及社会认同感的提高，人脸识别在各个领域中的应用逐渐成为刚需。随着近两年的深入探索，人脸识别算法攻破了技术和安全上的重重难关，人脸识别设备的应用场景从起初的门禁安防、访客考勤和身份核验等简单的应用，一直延伸到移动支付、教育金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、医疗及众多企事业单位等领域。其中刷脸支付在今年显得特别火热！同样作为人脸识别设备，为什么有些只能用于门禁考勤、有些可作为刷脸支付呢？
不同的人脸识别硬件设备和采用不同的人脸算法，决定着它的行业用途！
一般来说，对身份验证不太严格的人脸识别终端设备所使用的大多数为2D人脸识别，如学校、公司考勤等；而对于身份验证比较严格的则采用3D识别，主要应用3D结构光、TOF等人脸摄像头，测定眼间距，鼻子高低等立体人脸信息，如金融业务、移动支付等。在实际应用中，我们要解决验证用户是否为真实活体本人操作，可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段，从而帮助用户甄别欺诈行为，保障用户的利益。从实现方式上可以采用RGB单目活体检测、IR活体检测以及采用深度信息的活体检测，每种技术方式对应的应用场景也会有所差异。
接下来我们来了解一下3种人脸识别算法方案：1:1模式、1:N模式和M:N模式。
1:1模式——主要应用于一对一的身份识别场景，例如刷脸支付、酒店入住、考试身份核验、人证对比等。用户站在人脸识别终端前，过程中要站着不动几秒（静态识别），再通过人脸识别摄像头进行身份校验，以此证明“你是你”。由于如刷脸支付、酒店入住登记、考试身份核验、人证对比这些需要实名制的应用场景，搞错一个人都可能带来风险，一般要求识别准确度要达到99%以上，以保障身份精准对应。
1:N模式——主要应用于一对多的人脸识别场景，是从N张人脸中找出要找的人，以此找出“你是谁”。公司企业的刷脸考勤，同样是通过人脸识别设备，从公司内部的人脸数据库中自主查找，判定你是否公司员工，才能开门放行。又例如公安部门要从人流密集的地方找出记录在数据库的逃犯，需要通过从人脸数据库的大量信息中筛选出匹配的人。这类模式比较考验人像数据库的容量大小，准确率会比1:1模式要稍低5%-10%。
M:N模式——这里M可以理解为一个数据库。M:N模式多应用在一些人流量大、需要保障公共安全的地方。如火车站、演唱会、大型体育赛事中，进行这类人脸识别时，通常被识别的主体不会停留在一处，而且处于运动状态（如火车高铁站行色匆匆的旅客），属于动态识别，容易受侧脸、光线、距离等影响准确度，准确度是三种模式中最低。面对数据量大的人脸识别场景，可能还需要经过人脸识别终端进行边缘计算，减轻数据库后台的负担。
综上，根据应用场景的不同，选购人脸识别设备和设置模式都是有所不同的。作为一家以自动识别技术为核心的物联网高新企业，深圳远景达（RAKINDA）拥有19年物联网自动识别行业经验和优良口碑，推出的人脸识别模组（M3、M5、RD33、RD34）和F5动态人脸识别终端设备有着流行时尚的设计元素，达到了安全、智能和便捷的双重目标，远景达基于丰富的项目实践经验已完全攻破难题，特别是在人脸识别智慧校园改造建设、智慧社区人脸识别门禁、公共交通领域中无感票务、智慧安防和智慧零售等方案应用中，可满足最多几万人99.9%快速精准的动态人脸识别算法，无惧白天黑夜，以全方位构建大数据人脸库模型应用于更多的应用场景中。在未来，刷脸已成为趋势！
