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生物辨認技術近兩年如火如荼，常見的生物辨認技術主要有：虹膜辨認、人臉辨認、指紋辨認、聲紋辨認、靜脈辨認、步態辨認等。那么，假如硬要在眾多的生物辨認技術中做一個對比的話，綜合技術表現和市場應用表現兩個方面，哪種技術會更領先呢？

一、人臉辨認

技術簡介

人臉辨認，是基于人的臉部特征信息進行身份辨認的生物辨認技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像辨認、面部辨認。

辨認率

據生物辨認產業技術創新戰略聯盟副理事長、清華大學教授蘇光大介紹，目前基于最佳二維人臉理論的單人單張人臉辨認算法已經趨于成熟。在應用深度學習的人臉辨認技術上已經實現了一大進步。香港中文大學采用深度學習方法在LFW（LabeledFacesintheWild）人臉庫上的辨認率達到了99.15%。當然，目前人臉辨認已經向三維理論發展。

辨認速度

在達到接近甚至超過人臉辨認準確率的前提下，每一張人臉大小在1KB左右。推算可知，1000萬人臉的數據量可達到10GB，3億人臉的數據量就是300GB。人臉辨認目前的算法是通過采集的人臉與數據庫中的人臉數據進行比對得出結果，這樣一來，人臉辨認的對比速度馬上就會降下來。