据报道，丰巢的快递柜除了支持取件码之外，还上线了人脸识别取件功能，旨在提高取件效率。但是近期有小学生使用人像照片做了验证，结果成功开启快递柜。业内人士指出，“不能说人脸识别不行，技术成熟度问题而已”，也有人持不同意见：“这不是技术问题，是成本的问题，成本太低连活体检测功能都没有”。

低成本技术不代表该领域的平均技术水平，但是当人脸识别技术在丰巢应用中被“打脸”之后，大众对于该技术的质疑声难免会越来越多。

理想的人脸识别产品与方案应该具备唯一、鲁棒、快速、安全与无感，五大特点，才能满足大规模落地应用的需求。至今为止，大部分人脸识别产品和方案采用的都是二维人脸识别比对技术，丰巢上线的人脸识别取件功能也是如此，难以满足实际场景的需求。

具体而言，二维识别产品防作伪能力较弱，图像、动态视频、高仿真面具破解人脸识别验证的事件时有发生。因此在对安全性要求较高的领域，二维人脸识别无法扛起安全责任的大旗，相对应的，三维机器视觉与人脸识别技术将成为发展趋势。

目前市面上大部分厂商所谓的“三维识别”仅仅利用深度信息做防伪，但在采集和识别的环节，依然还是原来二维的产品与算法，属于“打擦边球”的描述。的卢深视采用的是“完全”的三维识别，三维技术体现在数据采集、重建、识别算法等各个环节，因此在安全、鲁棒、无感等五大方面都有很好的表现。不仅如此，在结构光深度感知、三维实时高精度重建、三维跟踪识别及感知等技术方向上，的卢深视均已处于国际领先地位。

作为苹果同源结构光技术，基于结构光能够保证在近距离情况下的极高精度，的卢深视三维深度感知技术在4k分辨率5米范围内，精度达到1mm误差，人脸重建精度保持在平均1.5mm以内。

（的卢深视毫秒级大库精准识别）

的卢深视的三维实时高精度重建技术，已经可以将重建精度做到毫米级，且移动设备帧率达到40帧/秒。这个精度，保证了可以动态采集并重建场景中的三维信息，同时提高对身份信息的采集和管控效率。

不仅如此，的卢深视三维人脸实时识别引擎在1：100万大库识别误报率为万分之一的前提下，首位识别通过率大于95%。这至少等效于1:1比对，百亿分之一误识别率前提下，通过率达到95%以上。

目前，的卢深视的三维人脸识别技术已经成功落地于边疆安检过关卡口，并帮助某省份建立了全国首个省级规模三维人像数据库，将近3000万人均可刷脸通行。不仅如此，在某国际大桥的竞标中，的卢深视的三维人脸识别技术成功抵御了高级别作伪手段，包括高清照片、高仿头模、仿真面具等，最终的卢深视的产品应用于该大桥出关人道和车道，实现8秒通关。

随着三维人脸识别技术的深入，的卢深视面对市场也推出了几款配合式设备，赋能大安全领域。同时，针对智慧社区、智能楼宇、智慧校园等具体场景，的卢深视推出了相应的自主知识产权模组和解决方案并积极落地。相信未来在刷脸取件上，市场能迎来更安全高效的方案。