人臉識別技術（Face Recognition）是通過計算機提取人臉特征，并根據這些特征進行身份驗證的生物識別技術，其具有無侵犯性、無人工參與、低成本等優點，隨著技術的發展，人臉識別主要應用在企業管理、電子支付、刑事偵查等方面。
20世紀50年代是人臉識別技術早期探索階段，那時的研究重心主要局限在社會心理學領域，到了1965年，布萊索（Bledsoe）發表了首篇人臉自動識別的學術論文，是人們首次對人臉識別系統性的研究。隨著計算機技術進步，人臉識別在20世紀80年代至90年代初獲得顯著發展并開始應用于實際。這一時期，基于外貌的統計識別方法有了重大進步。自90年代后期起，商業人臉識別系統逐步面市。2012年，克里澤夫斯基（Krizhevsky Alex）等首次采用深度學習進行三維人臉識別。2020年疫情期間，日本Glory公司開發出能識別戴口罩人臉的系統，展現了技術的進一步發展。
人臉識別技術的關鍵組成部分包括算法設計、增量學習、數據增強和多模態學習等，這些都是推動人臉識別技術不斷發展的重要驅動力。在實際操作中，該技術流程從人臉圖像的采集和預處理開始，通過人臉檢測確定面部位置，再利用特征提取技術從面部信息中提取關鍵特征，最后進行人臉識別和活體鑒別。
人臉識別也存在著安全漏洞、隱私問題和準確率不夠完美等風險。基于此，各國通過立法保護個人隱私和數據安全，如中國的《中華人民共和國民法典》和《個人信息安全規范》要求個人信息處理需遵循合法、正當、必要原則，并嚴格管理敏感的生物識別信息。此外，加利福尼亞州的《停止秘密監視條例》、韓國的《中華人民共和國個人信息保護法》、歐盟的《通用數據保護條例》以及德國的“紅綠燈”聯盟計劃都通過法律手段規范了個人信息和生物識別數據的處理，確保數據安全和個人權利的維護。
歷史沿革
早期研究
20世紀50年代是人臉識別技術早期探索階段，那時的研究重心主要局限在社會心理學領域；到了20世紀60年代，開始有一些工程文獻陸續發表出來，1965年，布萊索（Bledsoe）在全景研究公司（Panoramic Research Inc.）上發表了人臉自動識別（自動化技術 face recognition，AFR）技術報告，這是關于人臉識別最早的學術論文。但是，真正的自動人臉識別的研究是從20世紀70年代的嘉手納（Kanade）和凱利（Kelly）開始的，當時采用的技術基本上都是典型的模式識別技術，例如利用臉部重要特征點之間的距離進行分類識別。
基于統計特征的方法
隨著計算機技術的發展，從20世紀80年代到90年代初期，人臉識別技術進入了實際應用領域，在這一階段，基于人臉外貌的統計識別方法得到了很大的發展。
1991~1997年，這段時間人臉識別研究發展迅速。美國國防部發起的FERET（Face Recognition Technology Test）資助了多項人臉識別研究，并創建了著名的FERET人臉圖像數據庫，該項目極大地促進了人臉識別算法的改進及實用化，許多經典的人臉識別算法也都在這個階段產生。此時麻省理工學院的特克（Turk）和彭特蘭（Pentland）提出了這一時期內非常有名的算法——“特征臉"（Eigenface）。該方法的實現對人臉樣本進行變換有助于獲得反映不同樣本間差異的主要信息，且能減少由于人臉的細節變化（如表情與姿態的細節變化）帶來的不同樣本間的差異。特征臉的識別引入了統計特征的方法，大大增加了識別的準度。
深度學習
此后，由于人工智能、大數據、云計算等技術的創新，人臉識別技術作為人工智能的一個重要應用領域得到了迅速發展。在2006年，深度學習作為機器學習的一個分支，成為一個新的研究方向。深度學習與傳統的計算方法相比，程序的執行速度更快，足以滿足工業場景中的各類算力要求。2010年~2012年，稀疏表示（Sparse Representation）成為當時的研究熱點，通過稀疏表示可以獲得更為簡潔的信號表示方式，從而更容易地獲取信號中所蘊含的信息，更方便進一步對信號進行加工處理。2012年，杰弗里·辛頓（杰弗里·辛頓）帶領學生在圖像數據庫ImageNet上，將Top5的分類錯誤率26%降低至15%，引起了工業界的強烈關注，特別是以谷歌、百度集團、微軟、臉譜等為首的擁有大量數據和高性能計算的科技巨頭企業。
3D人臉識別
2012年，克里澤夫斯基（Krizhevsky Alex）等人首次提出利用深度學習進行三維人臉識別。三維人臉識別使用人臉三維幾何數據（深度圖像或三維點云數據）進行人臉識別，如2013年，穆罕默德扎德（Mohammadzade）等人使用最近迭代正交點搜索每一個輸入人臉與參考人臉之間的對應點，最后用判別分析（Discriminant analysis）方法進行識別。
2014年3月，香港中文大學信息工程系主任、中國科學院深圳先進技術研究院副院長湯曉鷗領軍的團隊發布研究成果，基于原創的人臉識別算法，準確率達到98.52%，首次超越人眼識別能力（97.53%）。
2014年，由日本主持研發的一種基于視頻的面部識別技術在日本的大阪進行了測試。它的功能是在危險來臨時，通過實時監控面部表情和人流動態，判斷每個出口是否可用。
隨著社會的發展，人們意識到人臉識別技術帶來的益處，因此加快了對該技術的研究。2020年疫情期間，日本的Glory公司研發出了一套可識別佩戴口罩人臉的人臉識別系統，即使口罩把大半個臉遮住仍然可以被識別出來，推動了局部遮擋三維人臉識別的發展。
2023年9月12日，中科通達宣布，公司結合大規模人臉識別引擎技術、基于深度學習的行人檢測、人員屬性分析、視頻圖像結構化技術研發了“智瞳 CitmsFR”人臉識別系統、“智瞳 CitmsPR”人體識別系統以及“智瞳 CitmsVR”車輛識別系統并應用于公安行業。
工作原理
人臉識別的原理是通過將已經存儲的人臉圖像與人的面部特點或表情進行比較分析，達到自動識別的目的。人臉識別技術通過有攝像頭的終端設備拍攝人的行為圖像，經過光線補償、灰度分析和平滑處理，利用人臉檢測算法從原始的行為圖像中得到人臉區域，用特征提取算法提取人臉的特征，和已有的人臉特征庫進行比對，從而確認個人身份。本質上，人臉識別就是計算機對當前人臉與人像數據庫進行快速比對，并得出是否匹配的過程。
基于子空間的方法
在深度學習出現以前，常通過基于子空間處理的方法來完成人臉識別，其數學基礎就是矩陣的特征分解和線性子空間。基于子空間的人臉識別方法采用特征臉來建立人臉識別的數學模型，其主要思想是把人臉從像素空間變換到另一個空間，在另一個空間中做相似性的計算。
基于子空間的人臉識別處理可以分為離線處理和在線處理兩部分。離線處理利用收集的人臉圖像組成訓練集，通過對訓練集的處理得到識別模型；在線處理利用建立的識別模型對待檢測圖像進行處理，識別圖像中是否包含人臉、包含的人臉是否在訓練集中。
基于深度學習的方法
對于基于底層技術為深度學習算法及大數據的人臉識別技術，其基本原理可大致概括為：首先需利用光電掃描傳感器將人臉面部具有代表性的部位的相對位置和相對大小作為特征提取人臉圖像；然后將人臉圖像量化，再利用數學算法對提取的特征圖像數據進行處理，將最終生成的特征模板與預先保存在人臉特征后臺數據庫中的特征數據進行對比；最后根據比對的相似性來確定是否匹配，達到識別和認證的效果。
深度學習模型可通過在線訓練人臉圖像來完成微調之前學習到的一般化特征，并使之適用于人臉識別任務。此外，通過這個訓練好的深度學習框架，可以獲得相比于基于主成分分析法（pca）的傳統方法更加具有表達力和智能化的人臉圖像表示。最終，在幾個公開的人臉識別數據庫上進行的對比試驗，可以得出通過對大量圖像數據的分析和特征學習，深度學習算法可以獲得更加高效和準確的識別率，也更加適用于進行實時的人臉識別的結論。
技術流程
人臉圖像的采集與預處理
采集
人臉圖像的采集，主要有兩類基本方法。一是通過硬件設備導入人臉圖像，即把之前儲存在設備內存中的人臉圖像直接導入到人臉識別系統的數據庫中，之后系統則會按照要求獲取目標人臉圖像；二是調用攝像頭實時拍攝獲取人臉圖像即調用設備內置攝像頭或外置USB鏈接攝像頭直接抓拍目標人臉從而獲取目標人臉圖像存入系統的數據庫。
預處理
首先，要將系統已獲取的目標人臉圖像中的光線進行處理，接著將該圖像再經過過濾、切割、旋轉、降噪、放縮等一系列系統的處理過程，最終獲得的人臉圖像從各個指標上能夠遵循提取人臉特征所需要達到的各類標準和需求。圖像濾波是對目標人臉圖像進行降噪處理，其目的是保障人臉圖像的質量過關。同時，降噪處理有助于目標人臉圖像的之后處理過程。
人臉檢測
作為人臉識別的重要步驟之一，人臉檢測的基本過程包括三個方面：一是圖像中是否包含有效的目標人臉。二是確定并標記有效目標人臉的位置及坐標，三是將目標人臉的姿態和尺寸大小反映到系統中。人臉檢測重點關注以下指標：
人臉特征提取
基于知識方面以及基于代數特征方面是人臉特征提取基本方法的兩個大方面。以基于知識方面的一類典型人臉特征提取方法為例：人臉最明顯的表面特征是五官，即鼻子耳朵嘴巴以及下巴額頭。它們的結構和位置以及彼此之間的關系的描繪和說明，可以完全通過幾何特征形狀來完成。此外，選取的幾何特征形狀必須非常貼合相對應的面部特征，人臉基本的面部特征及差異也就可以由這些幾何特征形狀來表示。在現有的算法和程序結構以及數據結構中，通常使用的可支持特征一般分為人臉圖像像素統計特征和人臉視覺特征。
人臉識別
人臉識別的過程就是將需要識別的目標人臉與數據庫中的人臉圖像進行人臉面部特征的遍歷對比識別，如果識別的目標人臉大多數的面部特征與數據庫中的人臉圖像面部特征吻合，這說明該人臉為所要識別的正確人臉。其中大多數指的是一個相似程度，使用百分比來表示，而相似程度可以在人臉訓練集或識別系統中進行設置，識別過程中只要超過了這個相似程度，即可確認識別的目標人臉。
活體鑒別
活體鑒別最主要的目的是防止使用人臉圖片來代替人臉從而假冒目標人臉完成識別。最常見的活體檢測方法主要是讓目標人臉扭頭，或者扭動脖子，眨眼睛，閉合嘴巴，這些方法的最終目標是對目標人臉進行動態檢測，以確定鏡頭前是一個真正的人臉，而不是人臉圖片。
關鍵技術
增量學習
增量學習是機器學習的一個重要內容，對于人臉識別具有重要的意義。傳統的非線性流形學習方法，由于其算法的非線性特點，無法得到從高維到低維空間的解析映射關系，所以很難實現新輸入樣本在低維空間中的學習與嵌入，這一問題正是增量學習所面對的。增量學習問題可表述為：令，表示輸入數據集，假設n個訓練樣本xi的低維嵌入坐標yi已得，當有新樣本xn+1輸入時，增量學習需解決如何將xn+1準確地投影到低維空間并對已有樣本點的低維嵌入坐標進行更新計算。增量學習算法大致可以分為如下兩種類型：
在基于視頻的人臉識別技術中，人臉跟蹤技術是獲取視頻中時空信息及動態信息的有效途徑。基于子空間的增量學習法用于動態地適應電影視頻序列漸變的過程，人臉空間被分成原子空間和增量子空間，原子空間通過預先設定的人臉集合構造出特征人臉子空間，增量子空間則將通過學習和識別得到的新條件下的人臉增加到原有的人臉集合，重構出新的人臉子空間，在一定程度上得到新的更符合人臉狀態變化分布的人臉特征。
數據增強
數據增強（數據 Augmentation）是指對圖像進行隨機旋轉、裁剪、改變圖像的亮度與對比度以及對數據進行標準化（數據的均值為0，方差為1）等一系列操作，是計算機視覺任務中的常用策略，在不增加新樣本的情況下，通過一些圖像處理策略可以獲得一些新模式的樣本。深度神經網絡一般都需要大量的訓練數據才能獲得比較理想的效果，在數據量有限的情況下，可以通過數據增強來增加數據量，提高模型魯棒性，避免過擬合。圖像的數據增強主要是通過算法對圖像進行轉變，引入噪聲等方法來增加數據的多樣性，增強的方法主要有幾種：
幾何變換：可以豐富物體在圖像中出現的位置和尺度等，從而滿足模型的平移不變性與尺度不變性，例如平移、翻轉、縮放和裁剪等操作。
光學變換：可以增加不同光照和場景下的圖像，典型操作有亮度、對比度、色相與飽和度的隨機擾動、通道色域之間的交換等。
增加噪聲：通過在原始圖像上增加一定的擾動，如高斯噪聲，可以使模型對可能遇到的噪聲等自然擾動產生魯棒性，從而提升模型的泛化能力。需要注意噪聲不能過大，以免影響模型的輸出。
數據源頭：有時為了擴充數據集，可以將檢測物體與其他背景圖像融合，通過替換物體背景的方式來增加數據集的豐富性。
在人臉識別中，光照是一個模式識別領域里的經典難題，暗光與強光等復雜光照變化都會造成人臉圖像特征的丟失，從而損害人臉識別模型的性能。主要的方法包括在采集人臉圖像時進行簡單預處理，訓練時采集更多的數據，訓練中做更多的與光照相關的數據增強操作來提升模型的魯棒性。
多模態學習
多模態學習可以劃分為以下五個研究方向：多模態表示學習、模態轉化、對齊、多模態融合、協同學習。
多模態表示學習：是指通過利用多模態之間的互補性，剔除模態間的冗余性，從而學習到更好的特征表示。主要包括聯合表示和協同表示兩大研究方向。如下圖所示，聯合表示將多個模態的信息一起映射到一個統一的多模態向量空間；協同表示負責將多模態中的每個模態分別映射到各自的表示空間，但映射后的向量之間滿足一定的相關性約束（如線性相關）。
模態轉化：也稱為映射，負責將一個模態的信息轉換為另一個模態的信息。
對齊：多模態的對齊負責對來自同一個實例的不同模態信息的子分支/元素尋找對應關系。這個對應關系可以是時間維度的，也可以是空間維度的。
多模態融合：其負責聯合多個模態的信息，進行目標預測（分類或者回歸）。按照融合的層次，可以將多模態融合分為對原始數據進行融合、對抽象的特征進行融合和對決策結果進行融合三類。
協同學習：是指使用一個資源豐富的模態信息來輔助另一個資源相對貧瘠的模態進行學習，比如遷移學習就是屬于這個范疇。
在人臉識別中，多模態學習可以協同學習多種模態信息，賦予機器強大的學習能力，例如通過多模態學習，人臉識別功能可以自動識別圖像中出現的人，并對他們進行編號。此外，也可以對具有互補性的紋理特征與標記點特征進行多模態學習，并通過結構化約束增強不同模態數據的稀疏性，從而實現了對面部細微表情變化的識別。
人臉識別算法
基于幾何特征
關于人臉識別技術的學術論文中，最早記錄的人臉識別方法是布萊索（Bledsoe）提出的基于幾何特征的人臉識別方法。該方法的實現主要是識別出人臉圖像的面部特征點，通過測量這些特征點之間的相對距離，得出描述每個面部特征向量，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置坐標和寬度距離，眉毛的濃密度和彎曲程度等，以及這些特征點之間存在的聯系。利用該特征表示出人臉，進行特征矢量比較，找出最相似最匹配的人臉。
基于特征臉
特征臉方法是從主要成分分析法（pca）導出的一種人臉識別技術。PCA方法最早由卡比（Kirby）等人引入人臉識別領域。PCA實質上是基于KL正交變換（Karhunen-Loevetransform）的一種方法，研究者將它用于人臉圖像的統計特征提取，從而形成子空間模式識別方法。
基于模板匹配
基于模板匹配方法一般基于人臉的全局特征，利用人臉模板和相關參數，如灰度的相關性來進行識別，將人臉看作一個二維的灰度變化的模板，從整體上捕捉和描述人臉的特征。模板匹配法是在數據庫中存儲若干標準面相模板或面相器官模板，在比對時，對采樣面相所有像素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。這種方法簡單易行，但對人臉角度、大小和光照條件這些影響人臉檢測和識別的全局特征非常敏感，對人臉本質區別的細節特征并不敏感。
基于神經網絡
基于神經網絡的方法是比較熱門的人臉識別研究方法，使用的主要算法是BP神經網絡學習算法。人工神經網絡是一種模仿生物神經網絡行為特征的并行、分布處理的運算模型，它由處理單元和單元之間的連接構成。基于神經網絡的方法需要設計一個神經網絡，將需要識別圖像中的每個像素和設計的神經網絡每個神經元一一對應。
基于隱馬爾可夫模型
基于隱馬爾可夫模型（HMV）的人臉識別方法是一種經典的人臉識別算法。最早建立人臉隱馬爾可夫模型的是薩馬拉（Samaria）等人。Samaria認為人臉圖像應該從上到下包括人臉5個最主要的特征區域：額頭、眼睛、鼻子、嘴巴和下巴，人臉面部的每個器官都可以用對應的一組特征數值來表示。
基于彈性匹配方法
彈性圖匹配方法是基于動態鏈接結構（Dynamic Link 建筑，DLA）的一種算法。1992年，麥克斯·蘭迪斯（Lades M）等人首次將該方法用于人臉識別并取得了較好效果。它用格狀的稀疏圖來表示人的面部圖像，特征向量標記由稀疏圖中表示的節點將圖像位置的伽柏（Gabor）小波分解得到，稀疏圖的邊用連接節點的距離向量標記。匹配過程中，首先找出與輸入人臉圖像最相近的模型圖，然后再將圖中的每個節點位置進行相似匹配，最后生成一個變形圖，節點位置和模型圖中對應點的位置相近。
基于貝葉斯決策
托馬斯·貝葉斯決策是在樣本不完整的情況下，對部分不確定的狀態用主觀概率進行估算，然后再利用貝葉斯定理，將發生概率進行相關修正，最后利用期望值和修正后的概率值作出最優決策。貝葉斯決策采用最大后驗概率準則，能較好地解決此類模式分類問題，但較復雜。
基于支持向量機
基于支持向量機（SVM）的機器學習（machine learning）方法由萬普尼克（Vapnik）等提出。該方法是基于結構風險最小化原理的統計學習理論，該理論主要用在分類與回歸間題上，最核心的思想就是在訓練時，學習機器與有限數量的訓練樣本要適應，該方法直接利用非線性SVM分類器完成真實人臉與虛假人臉分類，最早由奧蘇納（Osuna）等人將SVM應用到人臉檢測。
優缺點
優點
無侵犯性：人臉圖像的獲取不需要與被檢測人發生身體接觸，可以在不驚動被檢測人的情況下進行。
低成本、無人工參與：人臉識別系統只需采用普通的視覺傳感器、數碼攝像機或手機上的嵌入式攝像頭等廣泛使用的攝像設備即可，此外整個人臉識別過程不需要用戶或被檢測人的主動參與，計算機可以根據用戶預先的設置自動進行。
具有自學習功能：人臉識別技術是一種精度高、方便使用、魯棒性好，而且很難假冒，性價比高的生物特征識別技術。
缺點
算法準確率不夠完美：由于技術本身存在一些缺陷，致使人臉識別算法的準確率不夠完美，人臉識別技術在實際應用中會出現準確率下降的問題。
存在安全漏洞：人臉識別技術存在安全隱患，在應用過程中經常會出現安全漏洞，這些漏洞會帶來人臉識別誤判，從而影響用戶體驗，同時，也帶來嚴重的技術判斷失誤。
人臉識別系統不完善：人臉識別技術還沒有建立完善的系統，國際上的研究團隊都沒有突破這一技術難題，在關鍵技術的應用方面還需進行優化。
隱私問題：人臉識別技術可能導致個人信息被濫用或泄露。一旦生物信息學被泄露或者被非法竊取人們將失去個人的基本權利和自由。
跨種族/跨年齡識別問題：人臉識別技術在跨種族或跨年齡的情況下可能準確率較低，導致公平性問題。面部外觀會隨著年齡的增長而變化，對于不同的年齡段，人臉識別算法的識別率也不同。此外，麻省理工學院媒體實驗室的研究人員報告稱，微軟、國際商業機器公司（IBM）和中國制造商曠視科技的面部技術錯誤識別淺膚色女性的錯誤率為7%，深膚色男性為12%，深膚色女性為35%。
維權較難：倘若個人的人臉信息遭到泄露，如果想通過法律途徑救濟，存在相當的難度。
相關政策
評價指標
影響評價
北京大學光華管理學院在2020年11月基于“文化、技術和隱私態度”的研究中，對中國、日本、新加坡、美國、德國和沙特阿拉伯的四千五百名受訪者進行問卷調查，發現中國人對待隱私的關注和對人臉識別的了解都遠遠高于其他五國。調查發現，中國人不反感超級監控，相反，很多人已覺得身處監控之中理所當然。
2023年“大國工匠年度人物”彭菲表示，通過攝像頭24小時無死角監控及對視頻內容的自動識別和智能分析，系統能夠迅速發現工程車施工、煙霧火焰等危險情況并發出警報，相關工作人員在第一時間前往現場進行處理，就能消除隱患。
中國電子技術標準化研究院信安中心測評實驗室副主任何延哲表示，網絡黑市中售賣的人臉信息，很多并非單純的“人臉照片”，而是包含了身份證號、銀行卡號、手機號等公民個人身份信息。如果人臉信息同其他身份信息或行蹤信息相匹配，就有可能被不法分子用于從事犯罪活動。
上海市閔行區人民檢索院第二檢察部檢察官助理陳瑞、武東方表示，人臉識別技術乃是智能制造時代下的科技成果，能夠大大降低社會治理成本，促進社會運轉便捷化發展，但科學科技的高度發展是一把雙刃劍，若缺乏法律語境下的監管途徑，則只會野蠻生長，肆意侵害公民基本權益。
上海社會科學院法學研究所助理研究員陳宇超表示，人臉識別技術因其縮短了身份驗證的煩冗環節，在公共安全保障、身份驗證等領域具有明顯的技術創新優勢。近年來，該項技術在交通、商業等多個社會具體應用場景中迅速推廣。人臉識別技術，本質上是通過生物識別信息確定特定自然人的身份，而生物識別信息又屬于敏感個人信息，一旦有關主體應用人臉識別技術的方式不合規，則很容易誘發侵權風險，并對公民的人身和財產安全產生隱患。
應用
門禁系統
門禁系統主要是對授權用戶的合法訪問以及非授權用戶禁止訪問的一整套信息系統，就通用門禁系統而言，主要有ID身份信息卡識別、指紋生物特征識別、人臉識別等類型。相對而言，人臉識別技術市場占有率還處于較低水平，通常應用于安全等級較高的場合，例如銀行金融系統、軍隊系統等，作為一種輔助識別技術加以應用，利用置于安全區外界的攝像設備對用戶面部特征信息的采集，通過加密網絡通信技術手段將采集到的數據傳輸到識別主機完成最終身份鑒別，判斷是否允許用戶進入的整套流程。人臉識別系統在用戶主動配合的條件下，其識別效率和識別準確度相對較高，而采集條件不理想的條件下，識別效率會急劇下降，隨著相關技術的不斷成熟，人臉識別在門禁系統領域會有更加廣泛的應用。
網絡身份辨識
隨著互聯網信息技術的發展，信息系統的登錄、用戶授權、電子商務等應用的全過程都是基于網絡來完成的，傳統的密碼身份識別技術容易受到黑客等惡意用戶的破壞，系統的安全性往往無法保障。借助于人臉識別這一生物特征識別技術，在用戶身份識別和認證應用，能夠有效現實數字身份認證，該識別效率和可靠性是傳統技術手段無法達到的。電子商務如支付寶、銀行終端等應用在用戶認證方面，人臉識別認證相當成熟，已經將其作為身份登錄的一種方式予以實施，利用生物識別技術基本上不存在身份盜用的問題，在一些安全等級要求較高的網絡應用領域，可以綜合密碼、人臉識別以及指紋識別等技術提高信息系統的識別度。
攝像領域
在攝像攝影領域，人臉識別技術也有著廣泛的應用。人臉識別的基礎就是利用攝影、攝像設備對相關人臉信息的采集，在攝影領域的應用主要是對人臉面部進行判斷和定位，完成人臉面部信息的識別，實現以人臉為基礎的自動對焦，最終提高照片和攝影數據的清晰度。人臉識別在攝像領域的應用較之門禁和網絡身份識別應用兩個方面要相對簡單，主要是通過匹配存儲于攝影攝像設備中的簡單人臉特征庫進行完成的，識別的精度也沒有上述兩個方面高，完成定位、聚焦等基本功能即可。為提高拍攝質量，人臉識別在攝影攝像領域也有著極其廣泛的應用。
快捷刷臉支付
作為中國“新四大發明”之一的快捷支付給人們生活帶了極大的便利，通過微信，支付寶掃碼可以更加便捷的實現支付操作。但是和掃碼支付相比，刷臉支付具有更大的優勢。通過識別臉部信息可以與個人支付寶賬戶，銀行卡信息等相關聯，不需要隨身攜帶手機等，直接刷臉完成支付。同掃碼支付相比，刷臉支付的速度更快，更加便捷，這還依賴于刷臉支付的高精確度，準確率達到99.99%以上，更加安全。
住宅、商業管理
通過人臉識別智能終端可以遠程識別并自動捕獲人臉信息。對公司而言，可以結合自己公司的考勤管理系統，快速生成考勤記錄，這樣不僅可以提高考勤的效率，還可以促進員工準時上班。同樣，在宿舍樓的入口處安裝人臉識別系統，當學生每次進出時都要進行刷臉，而且，該技術還可結合紅外線測量人體溫度，溫度測量功能以保護學生的健康。在鐵路車站和機場，也安裝人臉識別身份驗證系統，以確保人群的通行效率。
公共安全管理
為保護公眾安全和維護公共秩序，許多銀行和公共場所都安置了視頻監控系統。當出現異常情況和陌生人闖入等不安全情況時，此時系統就可以對突發情況進行實時蹤、監控、識別和報警，并能實現對收集到的人的面部進行圖像識別、跟蹤和分析。刑偵警察部門將嫌疑人照片存儲在其文件系統中，通過一些特殊技術手段獲得嫌疑人面部特征后，就可以利用人臉識別技術從數據庫中快速檢查確認嫌疑人，這在很大程度上提高了刑偵的準確性和效率。
隱私問題
2019年8月17日，北京互聯網法院發布《互聯網技術司法應用白皮書》，該《白皮書》闡述了十大典型技術應用，其中包括人臉識別技術。
2018年萬豪旗下酒店喜達屋酒店及度假酒店國際集團5億房客信息被泄露，2020年美國的Clearview AI公司遭受了30億人臉數據泄露，2021年超過5.33億Facebook用戶的個人信息已被泄漏，這些數據的泄漏既包括傳統信息也包括人臉信息，從而造成隱私權、名譽權和財產權受損。由數據泄露而行生出來的黑灰色產業鏈年獲利已超百億元，這些人臉數據可以被用于色情換臉軟件，或者犯罪分子利用掌握的數據進行套路貸犯罪，利用隱私信息對客戶進行詐騙等。
2021年7月28日上午，最高人民法院召開新聞發布會，發布《最高人民法院關于審理使用人臉識別技術處理個人信息相關民事案件適用法律若干問題的規定》，該規定明確了濫用人臉識別技術處理人臉信息行為的性質和責任。
反人臉識別
2016年11月，卡耐基·梅隆大學研究人員開發出一款反面部識別眼鏡，這種造價0.2美元的特制眼鏡可以用光滑的照片紙打印，團隊稱，眼鏡可讓攝像頭前的人顯示成為另一個人，在對商用級臉部識別軟件的測試中，誤認人臉的成功率達到100%。
2017年，麻省理工學院和九州大學的研究人員創建了一種叫做EOT（Expectation Over Transformation）的算法，成功騙過谷歌AI系統，讓系統將一幅3D打印的綠海龜照片標記為步槍，將3D棒球認成意式濃縮咖啡，而貓咪則有時被當做鱷梨醬。
發展前景
方向
人臉數據庫：人臉數據庫的核心功能是供人臉識別技術進行算法性能的分析和測試。未來人臉數據庫會朝向針對復雜運動對象、基于相似特征和模糊特征人臉的方向發展。以相似人臉為例，鑒于相似人臉在實際應用場景中的低比例，可先對待識別的人臉樣本做一般識別，將被識別為同一人的樣本歸為一類，再額外檢驗是否發生了相似人臉的誤判。
信息安全：人臉識別技術面臨的信息安全。大數據時代，人臉識別技術展現巨大的發展潛力，但是弊端也隨之體現出來，那就是個人信息泄露問題。首先，人臉識別技術的很多應用仍處于探索實踐階段，所以判斷錯誤帶來的風險難以避免。其次，由于網絡安全的防護能力不足，存在數據泄露的隱患。如何保護信息不會泄露將成為一個研究的方向。
智能化場景：經過多年的發展，智慧城市、智慧酒店以及智能家居等智能化場景逐漸面世，人臉識別技術的日益成熟也會隨著智能化場景的發展而形成新的市場。在智慧城市中，以城市中最小的單元社區為例，通過非配合式人臉識別，可以幫助物業管理部門在訪客管理、物業通知（水電費通知、車庫信息等）等方面為業主提供更加智能的生活體驗。
瓶頸
光照和遮擋問題：光照和遮擋問題是最常見的一種影響識別精度的原因。當用攝像頭進行人臉采集時，如果周圍環境的光照過強容易造成圖像的過曝光，太弱又會影響人臉的亮度。光照問題會造成人臉的部分細節缺失（例如一些小的痤瘡，雀斑被掩蓋）。在監控視頻中，經常會出現人臉識別不全，被遮擋的情況，造成人臉識別的數據量減少，（特征點信息變少）降低了人臉識別的準確度。
姿態問題：姿態問題是另一個常見的影響識別精度的原因。當用攝像頭進行人臉采集時，采集到的不一定是又準又正的人臉，這需要相應的矯正算法。另外當出現大哭，大笑等夸張表情時，會造成面部的三維信息發生變化，也會影響識別的準確度。因此，在圖像特征點提取前，人臉的預處理也得尤為重要。
人臉信息的相似性與更新：對于雙胞胎等相似度高的人臉，在人臉識別過程中面臨著更大的挑戰，必須提取更多的特征點，獲取更多的信息才可以實現對比，普通簡單的二維識別很難準確的實現分辨，基于3D人臉識別是研究的一個熱點。同樣，隨著時間的變化，人的面部會出現相應的改變，3D信息也會相應改變（例如出現皺紋等）。
跨域人臉識別：跨域人臉識別指在不同數據集、不同環境和不同時間條件下進行人臉識別的任務。由于數據集之間的差異和域間的分布變化，跨域人臉識別具有挑戰性。
參考資料 >
中華人民共和國民法典.中國人大網.2024-03-10
個人信息安全規范國標填補規則空白.中國網信網.2024-03-10
【領跑者】湯曉鷗:人臉識別技術領跑全球.央視網.2024-03-10
中科通達：研發了“智瞳 CitmsFR”人臉識別系統.百家號.2024-03-10
如何在0.1秒之內完成人臉識別？“大國工匠”的她做到了！.百家號.2024-03-18
陳瑞 武東方|人臉識別技術刑法規制的多維視域分析.澎湃新聞.2024-03-18
陳宇超.上海社會科學院法學研究所.2024-03-18
【智庫聲音】民主與法制時報 | 陳宇超:人臉識別技術應用的分層治理模式及策略.上觀新聞.2024-03-18
北京互聯網法院發布白皮書 互聯網技術司法應用場景展現.央廣網.2024-03-10
《最高人民法院關于審理使用人臉識別技術處理個人信息相關民事案件適用法律若干問題的規定》新聞發布會.中華人民共和國最高人民法院.2024-03-10