人脸识别，是生物识别领域中的核心细分领域，也被称为面部识别。人脸识别是基于人类脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。与指纹识别相比，在安全性上面有较大提升，是当前全球主流的识别技术之一，发展势头向好。

 　　该团队从26个常见物体，如饮料罐、剪刀、网球、勺子、钢笔和马克杯中，收集了13万5千个视频帧。然后，神经网络将半随机帧与特定的夹点相匹配，直到建立了一个物体的完整图片，这与人们通过在手中滚动物体来识别物体的方式非常相似。通过使用半随机图像，能够给网络提供相关的图像集群，因此不会在无关数据上浪费时间。

　　人脸识别的几大优势，主要是非侵扰性、便捷性、友好性、非接触性、可扩展性。基于其良好的可拓展性，对于人像、物体等各类数据的处理和应用，在很大程度上决定着人脸识别设备的实际应用，如应用在上下班刷卡、出入社区门禁控制、人脸图片搜索、犯罪分子识别等各个领域。

      目前，麻省理工学院正在通过配备550个微小的压力传感器的低成本针织手套，来收集这些数据。手套连接到计算机，计算机收集数据，压力传感器测量结果被转换为视频“触觉地图”并被输入卷积神经网络。该网络能对图像进行分类，找出特定的压力模式并将其与特定的物体相匹配。

　　目前，国内主要的人脸识别企业有旷视科技、商汤科技等新崛起的“新势力”，也有老牌的安防及上市企业如欧比特、海康威视、大华股份、川大智胜等。与此同时，华为、阿里、腾讯、百度等互联网巨头也陆续进入这一领域，通过投资、自研、企业合作等方式获取市场份额。

 　　研究人员希望最大化框架之间的差异，为这一网络提供最好的输入，单个群集中的所有帧都应该具有类似的签名，这些签名代表了抓取对象的类似方式。从多个群集中采样模拟人类交互式尝试探索物体时，以找到不同的抓取方式。

　　从产业转化角度来看，已经有大量人工智能型应用程序利用机器学习算法实现自主自助服务、提高代理生产力以及工作流程的可靠性。伴随着技术的不断成熟，人脸识别也给我们带来了诸多惊喜。

 　　据介绍，该系统的另一个优点是成本和灵敏度。类似的传感器手套价值数千美元，却只有50个压力传感器。而麻省理工学院的手套则采用现成的材料，成本仅为10美元。日前，该研究发表在《自然》杂志上。 

　　戴着口罩和安全帽，也能进行“刷脸打卡”，这无疑是需要强大的技术作支撑的。当前，进入社区或者办公区域的员工不用摘下口罩或帽子，仅在屏幕前简短停留，员工信息及体温状况就出现在了屏幕上，这背后离不开机器学习、图像识别、人脸识别等技术的支持。

 　　目前，该系统识别物体的精确度为76％，该系统还可以帮助研究人员了解手掌握和操纵它们的方式。为估计重量，研究人员还编制了一个11600帧的单独数据库，显示在跌落之前用手指和拇指拾取物体。通过在物体被保持时测量手周围的压力，然后在跌落后比较它，能测量重量。

　　广阔的市场前景，也是多方入局人脸识别领域的一大主因。来自前瞻产业研究院的数据显示，2016年我国人脸识别行业市场规模已超过10亿元，预计到2021年将达到51亿元左右。专家普遍认为，人脸识别技术的市场潜力巨大，技术要求高安全性、高准确率、高可用性、高实时性，未来其多元化应用还将进一步爆发。

      作为比传统车载卫星导航系统更高精度的系统，传统车载导航系统依靠的是GPS接收机设备，而此类设备通常计算出的位置精度范围为几米，甚至是几十米。这样的导航精度，如果只是想粗略确定下一个路口的距离，这样的精度倒也无可厚非，但却远远无法满足在正确的时间选择正确车道的要求。但倘若想要改善车辆的高级驾驶辅助系统（ADAS），分米级至厘米级的精度是必不可少的，因为只有这样，才能最终实现完全的自动化。 

　　脸识别技术已经取得巨大成就，未来还将进一步渗透到各个领域，不过，目前人脸识别技术还是有许多方面的一些问题，例如不同人在表情、姿态、肤色等差异上识别的准确性等。

　　目前，在自动驾驶领域，GNSS高精度定位涉及到五个必要的时空因素：GNSS卫星、高精度地图、全疆域通讯网络覆盖、GNSS基站、移动端GNSS接收机。目前，GNSS定位配合高精度地图，是各类自动驾驶的发展方向。其中，高精地图相当于人类大脑记忆中的路线，也就是对大脑中物理空间的记忆，GNSS定位相当于人类对空间位置和时空判断的感知，通过二者结合可以得知去哪里、怎么去。