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隨著人臉識別技術(shù)的廣泛應(yīng)用，也在不斷促進(jìn)技術(shù)本身持續(xù)發(fā)展。基礎(chǔ)算法研究、人臉重建技術(shù)、戴口罩人臉識別、3D人臉識別技術(shù)、新型人臉采集技術(shù)、人臉聚類技術(shù)、和低質(zhì)量人臉識別技術(shù)，是產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)課題也預(yù)示了人臉識別技術(shù)的發(fā)展趨勢。

3D人臉識別技術(shù)可以有效解決復(fù)雜場景下人臉單模態(tài)魯棒性不足問題，如大角度、遮擋引起的效果下降問題，常用的融合策略有相似度融合、特征融合、決策融合等。

今年新型冠狀病毒疫情期間戴口罩人臉識別受到較大關(guān)注，常用的解決方法有數(shù)據(jù)增強(qiáng)、遮擋恢復(fù) 、 多部件模型融合等，可應(yīng)用在人臉布控、陌生人檢測、無感通行中均不需要摘下口罩，在 30 萬人像庫的規(guī)模下，戴口罩人臉識別準(zhǔn)確率可大于90%。

針對兒童/老人、不同膚色群體的人臉識別，有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)較少，而無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)更多些。研究人員提出可以利用半監(jiān)督/無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法帶來性能的進(jìn)一步提升。同時，對抗、域適應(yīng)等方法也是研究人員較為關(guān)注的方法。

多模態(tài)融合識別技術(shù)可以有效解決復(fù)雜場景下人臉單模態(tài)魯棒性不足問題 如大角度、遮擋、像素過低引起的效果下降問題，或應(yīng)用場景對于安全性可靠性要求很高的場景，多模態(tài)可以增強(qiáng)識別的可信度。

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