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隨著人臉識別技術的廣泛應用，也在不斷促進技術本身持續發展。基礎算法研究、人臉重建技術、戴口罩人臉識別、3D人臉識別技術、新型人臉采集技術、人臉聚類技術、和低質量人臉識別技術，是產業界和學術界關注的熱點課題也預示了人臉識別技術的發展趨勢。

3D人臉識別技術可以有效解決復雜場景下人臉單模態魯棒性不足問題，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注，常用的解決方法有數據增強、遮擋恢復 、 多部件模型融合等，可應用在人臉布控、陌生人檢測、無感通行中均不需要摘下口罩，在 30 萬人像庫的規模下，戴口罩人臉識別準確率可大于90%。

針對兒童/老人、不同膚色群體的人臉識別，有標簽的數據較少，而無標簽的數據更多些。研究人員提出可以利用半監督/無監督學習方法帶來性能的進一步提升。同時，對抗、域適應等方法也是研究人員較為關注的方法。

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

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