據報道，快遞柜除了支持取件碼之外，還上線了人臉識別取件功能，旨在提高取件效率。但是近期有小學生使用人像照片做了驗證，結果成功開啟快遞柜。業內人士指出，“不能說人臉識別不行，技術成熟度問題而已”，也有人持不同意見：“這不是技術問題，是成本的問題，成本太低連活體檢測功能都沒有”。

　　低成本技術不代表該領域的平均技術水平，但是當人臉識別技術在豐巢實踐中被“打臉”之后，大眾對于該技術的質疑聲難免會越來越多。

　　理想的人臉識別產品與方案應該具備唯一、魯棒、快速、安全與無感，五大特點，才能滿足大規模落地應用的需求。至今為止，大部分人臉識別產品和方案采用的都是二維人臉識別比對技術，難以滿足實際場景的需求。

　　具體而言，二維識別產品防作偽能力較弱，圖像、動態視頻、高仿真面具破解人臉識別驗證的事件時有發生。因此在對安全性要求較高的領域，二維人臉識別無法扛起安全責任的大旗，相對應的，三維機器視覺與人臉識別技術將成為發展趨勢。

　　目前市面上大部分廠商所謂的“三維識別”僅僅利用深度信息做防偽，但在采集和識別的環節，依然還是原來二維的產品與算法，屬于“打擦邊球”的描述。的盧深視采用的是“完全”的三維識別，三維技術體現在數據采集、重建、識別算法等各個環節，因此在安全、魯棒、無感等五大方面都有很好的表現。不僅如此，在結構光深度感知、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上，的盧深視均已處于國際領先地位。

　　作為蘋果同源結構光技術，基于結構光能夠保證在近距離情況下的極高精度，的盧深視三維深度感知技術在4k分辨率5米范圍內，精度達到1mm誤差，人臉重建精度保持在平均1.5mm以內。

　　(的盧深視毫秒級大庫精準識別)

　　的盧深視的三維實時高精度重建技術，已經可以將重建精度做到毫米級，且移動設備幀率達到40幀/秒。這個精度，保證了可以動態采集并重建場景中的三維信息，同時提高對身份信息的采集和管控效率。

　　不僅如此，的盧深視三維人臉實時識別引擎在1：100萬大庫識別誤報率為萬分之一的前提下，首位識別通過率大于95%。這至少等效于1:1比對，百億分之一誤識別率前提下，通過率達到95%以上。

　　目前，的盧深視的三維人臉識別技術已經成功落地于邊疆安檢過關卡口，并幫助某省份建立了全國首個省級規模三維人像數據庫，將近3000萬人均可刷臉通行。不僅如此，在某國際大橋的競標中，的盧深視的三維人臉識別技術成功抵御了高級別作偽手段，包括高清照片、高仿頭模、仿真面具等，最終的盧深視的產品應用于該大橋出關人道和車道，實現8秒通關。

　　隨著三維人臉識別技術的深入，的盧深視面對市場也推出了幾款配合式設備，賦能大安全領域。同時，針對智慧社區、智能樓宇、智慧校園等具體場景，的盧深視推出了相應的自主知識產權模組和解決方案并積極落地。相信未來在刷臉取件上，市場能迎來更安全高效的方案。