实际上，现在的人脸识别和图像识别被看做是所有生物特征测量中更自然的。与指纹和虹膜检测相比较，面部生物特征被评诂为选的生物特征基准，排除了一切物理交互的需要。另外，人脸检测比其他的匹配过程效率要快得多。

另外，谷歌、亚马逊、苹果、微软和Facebook等大型技术公司已经在根据几类研究和项目，抢占在创新生物识别技术领域的更强者地位。我们可以仔细观察到一些软件巨头在图像识别和人脸识别研究分析领域按时推出理论发现的趋势。比如说，Facebook早就在2014年就正式宣布推出DeepFace计划。该应用程序将确定两张拍摄的面容是否属于同一个人，准确度为97.25%。1年后，搜索引擎先驱谷歌推出了FaceNet。

到到现在为止，创新仍在不断发展！

情绪识别技术是一种借助实时静态图像研究分析人类情绪的技术，是近几年来快速占领人脸识别和图像检测市场的全新趋势之一。根据绘制面部表情图，这项技术可以识别人脸上的情绪，如厌烦、愉悦、恼怒、吃惊、害怕或忧伤。但是，很多人并没有对技术持积极的心态。某一些研究和研究人员也批评了情绪检测算法背后使用的方法，宣称它落后了。他们还发现，这种落后的算法极有可能引起种族、性别和其他的重大偏见。

虽然遭受了强烈谴责，但市场分析报告预估，到2026年，全世界图像识别市场规模预测将达到818.8亿美元，而面部识别市场预测到2025年将达到120亿美元。因为人工智能能力的加快普及，全世界对此类工具和产品的需求有所增加。另外，采用人脸识别和图像识别技术的主要地区是北美洲、亚太区和中东国家。这其中，北美市场有希望在不久的将来会发展壮大。预测到2026年将产生312.8亿美元的收入。而另一方面，就复合年均增长率而言，亚太区是人脸识别和图像检测功能采用效率更快的地区之一。

人脸识别和图像识别功能已经在越来越多地运用于监视和安全系统、数据验证、跟踪和数据分析，这大大增加了该领域创新研究和开发的投资。未来几年，该技术更有可能在其他的几个地方推动突破性技术市场的增长。

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