面部识别预测两个不同的图像包含来自同一个人的人脸数据的概率，从本质上确认了图像是匹配的，因此是同一个人。数码相机技术的成熟已经成为面部识别技术出现的催化剂，但也在强调数据传输网络以及数据存储。

这些存储的图像可以大到200MB到1GB，所以网络必须快速，图像位于很近的地方——基本上是5G的定义。但是全球对隐私的关注似乎都在增长。

5G用于面部识别的现实
　　
知名作家George Orwell在1984年出版的一本著作中警告说，在反乌托邦的未来，专制政权通过类似电视屏幕技术监视其公民。反乌托邦被定义为一个虚构的可怕的社区或社会，它实际上是从希腊语翻译成“不太好的地方”。Orwell设想了一个公共监视系统，人们在公共场合甚至在自己的家里都没有隐私。而面部识别技术似乎已经成为压迫性政府和压制的普遍标志。

最近，世界技术创新中心旧金山成为美国第一个禁止警方在警方调查中使用面部识别技术的城市。

“我们可以拥有安全而不是安全状态，”旧金山市市长Aaron Peskin在最近的一次监事会会议上说。

许多民权团体正在支持城市法令。在伦敦（以及大多数其他地方），正好相反。警方充分利用面部识别。但是人们开始意识到他们正在拍摄并且不想被拍摄。当用面部识别相机移动时，警方阻止了一些遮住面部的人。有时，他们会被罚款。或者在某些情况下，甚至被捕，

然而，旧金山反对面部识别的主要论据之一是面部识别系统的技术准确性。在本地数据库中存储和更新面部带来了巨大的技术挑战。每个脸都有大约80个节点，这些点是构成面部特征的不同峰和谷。例如：

•眼睛之间的距离

•鼻子宽度

•眼窝深度

•颧骨的形状

•下颚线的长度

面部识别渲染的技术增强
　　
二维面部识别系统已经使用了三十多年。成熟的2D识别系统可在受控环境中实现低错误率，但对照明、姿势变化、化妆和面部表情非常敏感。如今，有更复杂的3D图像和系统，以及将2D图像转换为3D以进行更准确比较的系统。3D面部识别技术的出现使这项技术变得准确、快速，并且与指纹识别一样简单。

使用非常高分辨率的摄像头进行图像捕捉。这些摄像头还支持宽动态范围（WDR），即使在低光照和极光条件下也能实现高质量成像。许多图像处理功能在边缘设备本身（即相机）上执行。然而，面部识别解决方案仍然需要在后端边缘数据中心进行大量处理。一个很好的经验法则是每台服务器管理20个摄像头。来自监控摄像机的图像输入边缘数据中心的面部识别应用程序套件，然后针对参考数据库进行搜索。参考数据库中的面部图像可以有很大差异，但是30,000幅图像是一个很好的中位数。

鉴于面部识别引擎在边缘运行，并且该过程需要实时工作，从摄像头到面部识别应用程序的数据流需要具有尽可能低的延迟。其结构可以是有线的或无线的，但面部识别引擎边缘数据中心必须位于摄像头网络附近。该系统在5G集群中的操作将是理想的。
　　
面部识别技术的进步，文化影响也是如此
　　
面部识别作为一种安全应用程序，已达到成熟水平，可以在危急情况下进行部署。仍有大量问题压倒了系统或参考数据库。在5G集群中使用边缘数据中心可以提高面部识别系统的性能和准确性。

也许旧金山禁止面部识别技术应该不足为奇。即便因其有争议的内容而被禁止并受到挑战。但相信5G将以更加准确和无偏见的方式为面部识别提供动力，这将有助于打破障碍以获得更广泛的认可。为了预测这种接受度，一些科技公司合作，采用集成方法（如此参考设计）来管理物理资源，并最终实现5G等行业领先的解决方案，以实现面部识别创新。

       编辑：Harris