FaceGo系列人脸三维扫描设备推动人脸识别二维向三维的转型

传统的人脸是被方法是基于二维图像分析理论进行人脸的分析、提取特征并进行识别。虽然基于二维图像的人脸识别算法的在半个多世纪的研究过程中，取得了丰硕的成果，但是，基于二维图像分析的人脸识别受到外界成像条件影响较大。而且，人脸识别在实际应用中也存在着一定的缺陷，央视315晚会曾曝光了人脸识别系统的缺陷，使用软件后期模拟一般用户的动作如眨眼、张嘴、点头等就能成功欺骗、绕过人脸识别系统。

不同于二维数据，通过人脸三维扫描仪仪获取的三维数据包含了人脸的空间信息，是人脸本身的固有信息，三维数据形状数据不随光照、视图的变化而变化，且化妆等附属物对图像影响很大而对三维数据影响不明显。

因此，三维人脸识别越来越受到图像处理、模式识别领域研究人员的青睐。研究者普遍认为，三维人脸包含更多有利于识别的信息，利用人脸的三维信息进行识别将有助于克服传统的二维人脸图像的识别方法所遇到的困难。近年来，随着三维人脸系统的成熟和发展，越来越多的研究者将精力投向了三维人脸识别，知象人脸识别团队在人脸三维数据获取科研开发领域浸淫多年，推出了高集成度、高速采集、高精度的FaceGo系列人脸三维扫描仪，可在眨眼间完成人脸三维数据获取（可采集高精度人脸表情），2分钟内输出三维数据模型。

FaceGo的推出解决了行业对如何提取对类有效的特征进行人脸三维模型快速获取的问题，模型输出采用通用数据格式，可以无缝对接任何三维比对软件。同时，提供windows环境下的SDK，方便整合到任何人脸三维信息获取和识别的系统中。虽然三维人脸数据信息量丰富，但如何提取对分类有效的特征进行人脸表示是三维人脸识别的关键研究内容，也是首要解决的问题。但是，人脸三维扫描设备的发展成熟，必将推动整个人脸识别行业完成由二维向三维的转型，安全级别也将会得到突破性的提高。