随着人脸识别技术的广泛应用，也在不断促进技术本身持续发展。基础算法研究、人脸重建技术、戴口罩人脸识别、3D人脸识别技术、新型人脸采集技术、人脸聚类技术、和低质量人脸识别技术，是产业界和学术界关注的热点课题也预示了人脸识别技术的发展趋势。

3D人脸识别技术可以有效解决复杂场景下人脸单模态鲁棒性不足问题，如大角度、遮挡引起的效果下降问题，常用的融合策略有相似度融合、特征融合、决策融合等。

今年新型冠状病毒疫情期间戴口罩人脸识别受到较大关注，常用的解决方法有数据增强、遮挡恢复 、 多部件模型融合等，可应用在人脸布控、陌生人检测、无感通行中均不需要摘下口罩，在 30 万人像库的规模下，戴口罩人脸识别准确率可大于90%。

针对儿童/老人、不同肤色群体的人脸识别，有标签的数据较少，而无标签的数据更多些。研究人员提出可以利用半监督/无监督学习方法带来性能的进一步提升。同时，对抗、域适应等方法也是研究人员较为关注的方法。

多模态融合识别技术可以有效解决复杂场景下人脸单模态鲁棒性不足问题 如大角度、遮挡、像素过低引起的效果下降问题，或应用场景对于安全性可靠性要求很高的场景，多模态可以增强识别的可信度。

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