曾为付出宝、小米等相关产品提供人脸辨认技能支持的职业专家、旷视科技副总裁谢忆楠表明，现在，人脸辨认技能的辨认才能，现已比人类的辨认才能要强了，“我们在做人脸辨认技能支持时，是依据3D技能复原出几万个点，在这几万个点之间经过算法形成一段数值，机器再用这段数值去相互比较其类似度。现在，人脸辨认技能在比对上现已十分成熟了。能够这么讲，人脸辨认的根底技能现已彻底达到工业市场需求。若说工作百分之百都能被处理，必定不可能，因为没有一个技能能够做到。但像对整形、双胞胎、化装等景象，现在人脸辨认技能的处理才能比人类的才能要强。单讲化装，化装是一个障眼法，它不会改动人脸架构。整容，要看归于哪种整容：如果是微整容，比方隆鼻或许收下巴，是没问题的;如果是违法级或许是毁容级的整容，现已把自己整成与之前彻底不一样的容貌，那必定是不可的。如果要整成这样，要先去换身份证，一般美容式的整容是能够的。”

此外，谢忆楠还表明，人脸辨认的使用十分广，未来还会拓宽到更多领域。“榜首，人脸辨认解锁使用，并不是苹果榜首个做出来的。在手机上解锁、授权这个使用，必定是有的。第二，设备端的收银台使用，之前我们看到一些无人超市，都是经过人脸辨认进行付费、付款，这一块是有很好的使用远景。第三，门禁操控使用，比方地铁站、车站、火车站、校园、厂区、楼宇等需求承认身份才可通行的当地，人脸辨认的使用也十分广，相当于一切这种通行管理类的前端设备都用了人脸辨认。现在根底技能现已很丰厚了，其他的延展性技能可能会随着场景越来越多，也会越来越成熟。”