本文主要是介绍人脸识别的十字路口，下个十年该怎么走？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
新零售”这个概念词自从被马云提出来后，短短几年之间，整个零售业发展态势可谓是发生了翻天覆地的变化，其中以无人零售为代表的无人商店和无人售货机汹涌崛起最为典型。从最初的单一领域延伸到包含餐饮、物流、金融、酒店、医疗等各个领域，如今无人商业形态已经在全国遍地开花。
追根溯源，无人零售的崛起的原因在于节省人力成本和效率的提升，传统的零售店需要雇佣大量的店员，日趋昂贵的劳动力、快速上涨的用人成本促使零售企业加速向无人化发展。效率方面，无人零售运用互联网、物联网、大数据、人工智能等技术优化商品和用户和支付之间的关系，真正实现“无等待购物”，帮助商家和用户节省50%左右的等待时间和成本。
新人工智能赋能无人零售，使得无人零售行业呈现不断扩大的趋势。但是，安全问题也随之而来，无人零售机器或者店铺被盗案例频现亦是行业一直以来的痛点。央视“3.15晚会”曾爆出过无人零售机人脸识别存在安全隐患问题，那么我们生活常见的无人零售机器究竟真的安全吗？
无人零售“省心”or“操心”？
无独有偶，与无人零售机一样搭载人脸识别功能的丰巢快递柜最近出了安全大风波，丰巢智能快递柜是目前中国市场内占有率最高的快递柜，其“刷脸取件”功能却被浙江小学生在课外实验中用一张打印的面部照片就可以轻松“破解”，取出父母的快件。虽然这个bug使得丰巢立即下架“刷脸取件”功能，所幸的是并没有造成用户的重大损失。但这个事件过后，也让我们对人脸识别持深深的怀疑态度，其他的人脸识别设备是否也会存在这样的漏洞呢？
想要深入了解这个问题，不如从人脸识别技术的角度入手。目前，市面上的人脸识别技术分为两大类：一种是基于2D人脸图像识别，另外一种是基于3D人脸图像识别。其中，2D人脸识别技术是最原始的识别技术，它通过2D摄像头平面成像进行识别，尽管技术发展多年，仍然存在很多弊端，一张照片就可以骗过机器，极容易出现“丢脸”情况。
相比之下，3D人脸识别系统安全系数则更高，早在2017年，支付宝就已经将3D人脸识别系统正式投入商用化，采用来自奥比中光自主研发量产的3D传感器模组，它是通过3D摄像头立体成像，将数万个光线点打到人脸上进行识别，从而得到更加精确的面部信息，而这类信息不会受到照片、视频、面具伪装等影响，更加具有安全可靠性。
除此之外，无人零售行业中的商品识别结算也是极具难度的挑战之一，利用3D传感技术的方案或许能解决这个问题。当消费者在商店选购完商品后，只需要使用3D传感摄像头扫描便能完成物品识别和支付等环节，无需扫描二维码或者条形码，即便是叠落放置的商品也能准确进行识别，可以形成一套软硬件相结合的B端解决方案。
无人零售未来何去何从？
有了众多前车之鉴，未来无人零售的发展重心更应该放在技术和安全上。面对以上种种无人零售行业痛点，我们更需要从各方面思考无人零售中出现的问题及漏洞。未来，随着无人零售技术上的壁垒已经逐渐完善，新无人零售从刷脸进门、商品识别、刷脸支付 、客流分析、AR商品展示等方方面面都应该着力思考，利用3D传感技术等人工智能从整体上改善、优化零售行业发展，才能保证其正常运作趋势，而不至于进入“死胡同”。
这篇关于人脸识别的十字路口，下个十年该怎么走？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
