現如今，我們出行錢包、手機、身份證是一樣都不能少，不然就寸步難行的感覺。這對于人臉識別來說也是一樣的，攝像頭、AI和邊緣技術，想要實現人臉識別，這三樣必不可少。

　　人臉識別過程并不簡單

　　雖然目前人臉識別在技術上已不成問題，但實際上需要解決的問題，并不像一些電影中展現的那樣容易。比如在數據收集上，不僅要有圖像或視頻的抓拍、鏡頭跟蹤、防抖動以及確保更多有效像素等關鍵技術。在圖像、視頻的處理方面，還會運用到視頻圖像的檢測技術、人體動態識別技術、圖像無線通訊傳輸技術等等。

　　其中，面臨將大量數據傳到服務器進行識別，就會產生不少通信成本，而且有些相當耗時。這顯然會令基于人臉識別的實際落地應用變得并不容易。

　　不過，為了解決這個問題，現在已有公司對此推出了能夠集成人工智能技術的網絡攝像頭并輔以邊緣計算，來解決上述難題。

　　AI與邊緣計算讓攝像頭不靠云

　　除了前面提到的人臉獲取外，對于識別層面，利用人工智能與識別算法即可完成人臉驗證，即判斷給定的兩張圖片中的人臉是否來自同一個人。這其中對于人工智能的應用，可以讓這臺網絡攝像頭在現場能同時辨識8個人的臉部信息。

　　通過收集大量的人臉數據集，利用深度信息來做人臉檢測、識別，逐步提升AI算法模型的準確率，解決傳統識別的繁瑣步驟。此外，對于邊緣計算的使用，即強化攝像頭終端的運算處理能，可讓其所搭載的人臉識別功能不再依賴云端服務器，避免耗費時間上傳圖像，節省了大量帶寬資源。

　　而且通過在本地設備上直接完成臉部辨識，進而讓識別過程縮短至1.5秒內。

　　省成本應用場景更廣闊

　　對于人臉識別技術的更新換代，不僅要好用，還要具有成本優勢才行。目前如果在學校、社區、海關等場景里安裝人臉識別系統，需要將傳統的模擬攝像頭換成網絡攝像頭。加上后續的系統部署與設置等服務費用的話，至少要300萬元的成本，才能順利完成人臉識別系統的更迭。

　　三種技術合體的人臉識別應用場景將更加廣闊

　　不過一旦安裝之后，便可以應用在檢索小偷、通緝犯等黑名單的識別與偵測上，而且也會適合對于白名單上人員的識別處理。例如，某服飾店對于VIP貴賓的識別，通過人臉識別系統的應用，可以快速定位其個人喜好與消費習慣，還可將相關信息快速發送至其他連鎖店面，又變成了可用數據饋給了AI系統。