人臉識別應用市場的火爆，為很多創業公司帶來了發展契機，市面一時間涌現很多人臉識別企業，而這種現象，讓很多有需求的行業用戶在面臨更多合作選擇的同時，也有很多困惑：每家企業都說擁有核心人臉識別算法，那到底什么才是好的人臉識別算法呢？有沒有衡量標準？
大量的實踐數據庫對人臉識別算法優化至為重要
“人臉識別（FacialRecognition），就是通過視頻采集設備獲取用戶的面部圖像，再利用核心的算法對其臉部的五官位置、臉型和角度進行計算分析，進而和自身數據庫里已有的范本進行比對，zui后判斷出用戶的真實身份。
其實從人臉識別的定義中不難看出，人臉識別技術區別于其他的科學技術，有著鮮明的特點，光線、年齡變化、角度等都會影響人臉識別的zui終效果，為了對此類外界因素做好處理，就要求人臉識別算法需要不斷進行自主學習，始終處于一個動態進化的過程中，并不斷通過實踐來積累豐富人臉數據庫，這就需要企業研發出的人臉識別算法在大量的實踐案例中去實現進化。就像是互聯網理念中常說的【先發優勢】，人臉識別算法這一特性決定了，時間越長積累越多，人臉識別算法實現的【進化】就會越超乎想象。而算法的穩定性也能夠在這個進化過程中得到提升，這對于企業應用是至關重要的。大規模應用的實踐案例也并不是所有企業能夠達到的,只有國內少數的人臉識別*才有這樣的實力。
以天誠盛業為例，人臉識別算法歷經8年研發，動態模板融合技術，支持近紅外和可見光兩種識別模式，算法更是在FRGC人臉識別挑戰賽位居前列。而這些成就都離不開實踐。作為深耕生物識別領域近20年的企業，豐富的案例讓天誠盛業累積了億級人臉識別數據庫，而且隨著公司的發展，人臉識別數據庫一直在不斷的更新壯大，這種數據龐大的充滿新鮮血液的數據庫對于人臉識別算法的進化尤其重要。
有句話叫“化成灰我也認識你”，其實意思就是對一個人很熟悉了，它變成什么樣你都能認出來，這句話用在人臉識別算法上也是一樣，對于整容、年齡變化等外界因素帶來的影響，人臉識別率也會隨著處理的人臉數據增多而提升。
想用好人臉識別算法需要平臺策略
在實際應用中，復雜多變的應用場景也讓人臉識別算法的應用面臨很大的挑戰?；谪S富的項目實踐經驗，天誠盛業曾提出“平臺策略”，通過多模態生物識別統一身份認證平臺，依靠平臺強大的兼容性，企業無需對已有的業務系統進行修改，即可將人臉識別算法靈活的引入到多個應用場景中，滿足未來不同的應用場景需求，而且統一集中的身份認證管理功能和日志管理功能，利于構建大數據模型，讓人臉識別算法能夠更好的基于累積的數據庫不斷地通過自主學習而優化。可以說用好平臺策略，讓人臉識別算法的應用更加智能、方便、快捷！
