人脸识别技术（Face Recognition）是通过计算机提取人脸特征，并根据这些特征进行身份验证的生物识别技术，其具有无侵犯性、无人工参与、低成本等优点，随着技术的发展，人脸识别主要应用在企业管理、电子支付、刑事侦查等方面。

20世纪50年代是人脸识别技术早期探索阶段，那时的研究重心主要局限在社会心理学领域，到了1965年，布莱索（Bledsoe）发表了首篇人脸自动识别的学术论文，是人们首次对人脸识别系统性的研究。随着计算机技术进步，人脸识别在20世纪80年代至90年代初获得显著发展并开始应用于实际。这一时期，基于外貌的统计识别方法有了重大进步。自90年代后期起，商业人脸识别系统逐步面市。2012年，克里泽夫斯基（Krizhevsky Alex）等首次采用深度学习进行三维人脸识别。2020年疫情期间，日本Glory公司开发出能识别戴口罩人脸的系统，展现了技术的进一步发展。

人脸识别技术的关键组成部分包括算法设计、增量学习、数据增强和多模态学习等，这些都是推动人脸识别技术不断发展的重要驱动力。在实际操作中，该技术流程从人脸图像的采集和预处理开始，通过人脸检测确定面部位置，再利用特征提取技术从面部信息中提取关键特征，最后进行人脸识别和活体鉴别。

人脸识别也存在着安全漏洞、隐私问题和准确率不够完美等风险。基于此，各国通过立法保护个人隐私和数据安全，如中国的《中华人民共和国民法典》和《个人信息安全规范》要求个人信息处理需遵循合法、正当、必要原则，并严格管理敏感的生物识别信息。此外，加利福尼亚州的《停止秘密监视条例》、韩国的《中华人民共和国个人信息保护法》、欧盟的《通用数据保护条例》以及德国的“红绿灯”联盟计划都通过法律手段规范了个人信息和生物识别数据的处理，确保数据安全和个人权利的维护。

20世纪50年代是人脸识别技术早期探索阶段，那时的研究重心主要局限在社会心理学领域；到了20世纪60年代，开始有一些工程文献陆续发表出来，1965年，布莱索（Bledsoe）在全景研究公司（Panoramic Research Inc.）上发表了人脸自动识别（自动化技术 face recognition，AFR）技术报告，这是关于人脸识别最早的学术论文。但是，真正的自动人脸识别的研究是从20世纪70年代的嘉手纳（Kanade）和凯利（Kelly）开始的，当时采用的技术基本上都是典型的模式识别技术，例如利用脸部重要特征点之间的距离进行分类识别。

随着计算机技术的发展，从20世纪80年代到90年代初期，人脸识别技术进入了实际应用领域，在这一阶段，基于人脸外貌的统计识别方法得到了很大的发展。

1991~1997年，这段时间人脸识别研究发展迅速。美国国防部发起的FERET（Face Recognition Technology Test）资助了多项人脸识别研究，并创建了著名的FERET人脸图像数据库，该项目极大地促进了人脸识别算法的改进及实用化，许多经典的人脸识别算法也都在这个阶段产生。此时麻省理工学院的特克（Turk）和彭特兰（Pentland）提出了这一时期内非常有名的算法——“特征脸"（Eigenface）。该方法的实现对人脸样本进行变换有助于获得反映不同样本间差异的主要信息，且能减少由于人脸的细节变化（如表情与姿态的细节变化）带来的不同样本间的差异。特征脸的识别引入了统计特征的方法，大大增加了识别的准度。

此后，由于人工智能、大数据、云计算等技术的创新，人脸识别技术作为人工智能的一个重要应用领域得到了迅速发展。在2006年，深度学习作为机器学习的一个分支，成为一个新的研究方向。深度学习与传统的计算方法相比，程序的执行速度更快，足以满足工业场景中的各类算力要求。2010年~2012年，稀疏表示（Sparse Representation）成为当时的研究热点，通过稀疏表示可以获得更为简洁的信号表示方式，从而更容易地获取信号中所蕴含的信息，更方便进一步对信号进行加工处理。2012年，杰弗里·辛顿（杰弗里·辛顿）带领学生在图像数据库ImageNet上，将Top5的分类错误率26%降低至15%，引起了工业界的强烈关注，特别是以谷歌、百度集团、微软、脸谱等为首的拥有大量数据和高性能计算的科技巨头企业。

2012年，克里泽夫斯基（Krizhevsky Alex）等人首次提出利用深度学习进行三维人脸识别。三维人脸识别使用人脸三维几何数据（深度图像或三维点云数据）进行人脸识别，如2013年，穆罕默德扎德（Mohammadzade）等人使用最近迭代正交点搜索每一个输入人脸与参考人脸之间的对应点，最后用判别分析（Discriminant analysis）方法进行识别。

2014年3月，香港中文大学信息工程系主任、中国科学院深圳先进技术研究院副院长汤晓鸥领军的团队发布研究成果，基于原创的人脸识别算法，准确率达到98.52%，首次超越人眼识别能力（97.53%）。

2014年，由日本主持研发的一种基于视频的面部识别技术在日本的大阪进行了测试。它的功能是在危险来临时，通过实时监控面部表情和人流动态，判断每个出口是否可用。

随着社会的发展，人们意识到人脸识别技术带来的益处，因此加快了对该技术的研究。2020年疫情期间，日本的Glory公司研发出了一套可识别佩戴口罩人脸的人脸识别系统，即使口罩把大半个脸遮住仍然可以被识别出来，推动了局部遮挡三维人脸识别的发展。

2023年9月12日，中科通达宣布，公司结合大规模人脸识别引擎技术、基于深度学习的行人检测、人员属性分析、视频图像结构化技术研发了“智瞳 CitmsFR”人脸识别系统、“智瞳 CitmsPR”人体识别系统以及“智瞳 CitmsVR”车辆识别系统并应用于公安行业。

人脸识别的原理是通过将已经存储的人脸图像与人的面部特点或表情进行比较分析，达到自动识别的目的。人脸识别技术通过有摄像头的终端设备拍摄人的行为图像，经过光线补偿、灰度分析和平滑处理，利用人脸检测算法从原始的行为图像中得到人脸区域，用特征提取算法提取人脸的特征，和已有的人脸特征库进行比对，从而确认个人身份。本质上，人脸识别就是计算机对当前人脸与人像数据库进行快速比对，并得出是否匹配的过程。

在深度学习出现以前，常通过基于子空间处理的方法来完成人脸识别，其数学基础就是矩阵的特征分解和线性子空间。基于子空间的人脸识别方法采用特征脸来建立人脸识别的数学模型，其主要思想是把人脸从像素空间变换到另一个空间，在另一个空间中做相似性的计算。

基于子空间的人脸识别处理可以分为离线处理和在线处理两部分。离线处理利用收集的人脸图像组成训练集，通过对训练集的处理得到识别模型；在线处理利用建立的识别模型对待检测图像进行处理，识别图像中是否包含人脸、包含的人脸是否在训练集中。

对于基于底层技术为深度学习算法及大数据的人脸识别技术，其基本原理可大致概括为：首先需利用光电扫描传感器将人脸面部具有代表性的部位的相对位置和相对大小作为特征提取人脸图像；然后将人脸图像量化，再利用数学算法对提取的特征图像数据进行处理，将最终生成的特征模板与预先保存在人脸特征后台数据库中的特征数据进行对比；最后根据比对的相似性来确定是否匹配，达到识别和认证的效果。

深度学习模型可通过在线训练人脸图像来完成微调之前学习到的一般化特征，并使之适用于人脸识别任务。此外，通过这个训练好的深度学习框架，可以获得相比于基于主成分分析法（pca）的传统方法更加具有表达力和智能化的人脸图像表示。最终，在几个公开的人脸识别数据库上进行的对比试验，可以得出通过对大量图像数据的分析和特征学习，深度学习算法可以获得更加高效和准确的识别率，也更加适用于进行实时的人脸识别的结论。

人脸图像的采集，主要有两类基本方法。一是通过硬件设备导入人脸图像，即把之前储存在设备内存中的人脸图像直接导入到人脸识别系统的数据库中，之后系统则会按照要求获取目标人脸图像；二是调用摄像头实时拍摄获取人脸图像即调用设备内置摄像头或外置USB链接摄像头直接抓拍目标人脸从而获取目标人脸图像存入系统的数据库。

首先，要将系统已获取的目标人脸图像中的光线进行处理，接着将该图像再经过过滤、切割、旋转、降噪、放缩等一系列系统的处理过程，最终获得的人脸图像从各个指标上能够遵循提取人脸特征所需要达到的各类标准和需求。图像滤波是对目标人脸图像进行降噪处理，其目的是保障人脸图像的质量过关。同时，降噪处理有助于目标人脸图像的之后处理过程。

作为人脸识别的重要步骤之一，人脸检测的基本过程包括三个方面：一是图像中是否包含有效的目标人脸。二是确定并标记有效目标人脸的位置及坐标，三是将目标人脸的姿态和尺寸大小反映到系统中。人脸检测重点关注以下指标：

基于知识方面以及基于代数特征方面是人脸特征提取基本方法的两个大方面。以基于知识方面的一类典型人脸特征提取方法为例：人脸最明显的表面特征是五官，即鼻子耳朵嘴巴以及下巴额头。它们的结构和位置以及彼此之间的关系的描绘和说明，可以完全通过几何特征形状来完成。此外，选取的几何特征形状必须非常贴合相对应的面部特征，人脸基本的面部特征及差异也就可以由这些几何特征形状来表示。在现有的算法和程序结构以及数据结构中，通常使用的可支持特征一般分为人脸图像像素统计特征和人脸视觉特征。

人脸识别的过程就是将需要识别的目标人脸与数据库中的人脸图像进行人脸面部特征的遍历对比识别，如果识别的目标人脸大多数的面部特征与数据库中的人脸图像面部特征吻合，这说明该人脸为所要识别的正确人脸。其中大多数指的是一个相似程度，使用百分比来表示，而相似程度可以在人脸训练集或识别系统中进行设置，识别过程中只要超过了这个相似程度，即可确认识别的目标人脸。

活体鉴别最主要的目的是防止使用人脸图片来代替人脸从而假冒目标人脸完成识别。最常见的活体检测方法主要是让目标人脸扭头，或者扭动脖子，眨眼睛，闭合嘴巴，这些方法的最终目标是对目标人脸进行动态检测，以确定镜头前是一个真正的人脸，而不是人脸图片。

增量学习是机器学习的一个重要内容，对于人脸识别具有重要的意义。传统的非线性流形学习方法，由于其算法的非线性特点，无法得到从高维到低维空间的解析映射关系，所以很难实现新输入样本在低维空间中的学习与嵌入，这一问题正是增量学习所面对的。增量学习问题可表述为：令，表示输入数据集，假设n个训练样本xi的低维嵌入坐标yi已得，当有新样本xn+1输入时，增量学习需解决如何将xn+1准确地投影到低维空间并对已有样本点的低维嵌入坐标进行更新计算。增量学习算法大致可以分为如下两种类型：

在基于视频的人脸识别技术中，人脸跟踪技术是获取视频中时空信息及动态信息的有效途径。基于子空间的增量学习法用于动态地适应电影视频序列渐变的过程，人脸空间被分成原子空间和增量子空间，原子空间通过预先设定的人脸集合构造出特征人脸子空间，增量子空间则将通过学习和识别得到的新条件下的人脸增加到原有的人脸集合，重构出新的人脸子空间，在一定程度上得到新的更符合人脸状态变化分布的人脸特征。

数据增强（数据 Augmentation）是指对图像进行随机旋转、裁剪、改变图像的亮度与对比度以及对数据进行标准化（数据的均值为0，方差为1）等一系列操作，是计算机视觉任务中的常用策略，在不增加新样本的情况下，通过一些图像处理策略可以获得一些新模式的样本。深度神经网络一般都需要大量的训练数据才能获得比较理想的效果，在数据量有限的情况下，可以通过数据增强来增加数据量，提高模型鲁棒性，避免过拟合。图像的数据增强主要是通过算法对图像进行转变，引入噪声等方法来增加数据的多样性，增强的方法主要有几种：

几何变换：可以丰富物体在图像中出现的位置和尺度等，从而满足模型的平移不变性与尺度不变性，例如平移、翻转、缩放和裁剪等操作。

光学变换：可以增加不同光照和场景下的图像，典型操作有亮度、对比度、色相与饱和度的随机扰动、通道色域之间的交换等。

增加噪声：通过在原始图像上增加一定的扰动，如高斯噪声，可以使模型对可能遇到的噪声等自然扰动产生鲁棒性，从而提升模型的泛化能力。需要注意噪声不能过大，以免影响模型的输出。

数据源头：有时为了扩充数据集，可以将检测物体与其他背景图像融合，通过替换物体背景的方式来增加数据集的丰富性。

在人脸识别中，光照是一个模式识别领域里的经典难题，暗光与强光等复杂光照变化都会造成人脸图像特征的丢失，从而损害人脸识别模型的性能。主要的方法包括在采集人脸图像时进行简单预处理，训练时采集更多的数据，训练中做更多的与光照相关的数据增强操作来提升模型的鲁棒性。

多模态学习可以划分为以下五个研究方向：多模态表示学习、模态转化、对齐、多模态融合、协同学习。

多模态表示学习：是指通过利用多模态之间的互补性，剔除模态间的冗余性，从而学习到更好的特征表示。主要包括联合表示和协同表示两大研究方向。如下图所示，联合表示将多个模态的信息一起映射到一个统一的多模态向量空间；协同表示负责将多模态中的每个模态分别映射到各自的表示空间，但映射后的向量之间满足一定的相关性约束（如线性相关）。

模态转化：也称为映射，负责将一个模态的信息转换为另一个模态的信息。

对齐：多模态的对齐负责对来自同一个实例的不同模态信息的子分支/元素寻找对应关系。这个对应关系可以是时间维度的，也可以是空间维度的。

多模态融合：其负责联合多个模态的信息，进行目标预测（分类或者回归）。按照融合的层次，可以将多模态融合分为对原始数据进行融合、对抽象的特征进行融合和对决策结果进行融合三类。

协同学习：是指使用一个资源丰富的模态信息来辅助另一个资源相对贫瘠的模态进行学习，比如迁移学习就是属于这个范畴。

在人脸识别中，多模态学习可以协同学习多种模态信息，赋予机器强大的学习能力，例如通过多模态学习，人脸识别功能可以自动识别图像中出现的人，并对他们进行编号。此外，也可以对具有互补性的纹理特征与标记点特征进行多模态学习，并通过结构化约束增强不同模态数据的稀疏性，从而实现了对面部细微表情变化的识别。

关于人脸识别技术的学术论文中，最早记录的人脸识别方法是布莱索（Bledsoe）提出的基于几何特征的人脸识别方法。该方法的实现主要是识别出人脸图像的面部特征点，通过测量这些特征点之间的相对距离，得出描述每个面部特征向量，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置坐标和宽度距离，眉毛的浓密度和弯曲程度等，以及这些特征点之间存在的联系。利用该特征表示出人脸，进行特征矢量比较，找出最相似最匹配的人脸。

特征脸方法是从主要成分分析法（pca）导出的一种人脸识别技术。PCA方法最早由卡比（Kirby）等人引入人脸识别领域。PCA实质上是基于KL正交变换（Karhunen-Loevetransform）的一种方法，研究者将它用于人脸图像的统计特征提取，从而形成子空间模式识别方法。

基于模板匹配方法一般基于人脸的全局特征，利用人脸模板和相关参数，如灰度的相关性来进行识别，将人脸看作一个二维的灰度变化的模板，从整体上捕捉和描述人脸的特征。模板匹配法是在数据库中存储若干标准面相模板或面相器官模板，在比对时，对采样面相所有像素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。这种方法简单易行，但对人脸角度、大小和光照条件这些影响人脸检测和识别的全局特征非常敏感，对人脸本质区别的细节特征并不敏感。

基于神经网络的方法是比较热门的人脸识别研究方法，使用的主要算法是BP神经网络学习算法。人工神经网络是一种模仿生物神经网络行为特征的并行、分布处理的运算模型，它由处理单元和单元之间的连接构成。基于神经网络的方法需要设计一个神经网络，将需要识别图像中的每个像素和设计的神经网络每个神经元一一对应。

基于隐马尔可夫模型（HMV）的人脸识别方法是一种经典的人脸识别算法。最早建立人脸隐马尔可夫模型的是萨马拉（Samaria）等人。Samaria认为人脸图像应该从上到下包括人脸5个最主要的特征区域：额头、眼睛、鼻子、嘴巴和下巴，人脸面部的每个器官都可以用对应的一组特征数值来表示。

弹性图匹配方法是基于动态链接结构（Dynamic Link 建筑，DLA）的一种算法。1992年，麦克斯·兰迪斯（Lades M）等人首次将该方法用于人脸识别并取得了较好效果。它用格状的稀疏图来表示人的面部图像，特征向量标记由稀疏图中表示的节点将图像位置的伽柏（Gabor）小波分解得到，稀疏图的边用连接节点的距离向量标记。匹配过程中，首先找出与输入人脸图像最相近的模型图，然后再将图中的每个节点位置进行相似匹配，最后生成一个变形图，节点位置和模型图中对应点的位置相近。

托马斯·贝叶斯决策是在样本不完整的情况下，对部分不确定的状态用主观概率进行估算，然后再利用贝叶斯定理，将发生概率进行相关修正，最后利用期望值和修正后的概率值作出最优决策。贝叶斯决策采用最大后验概率准则，能较好地解决此类模式分类问题，但较复杂。

基于支持向量机（SVM）的机器学习（machine learning）方法由万普尼克（Vapnik）等提出。该方法是基于结构风险最小化原理的统计学习理论，该理论主要用在分类与回归间题上，最核心的思想就是在训练时，学习机器与有限数量的训练样本要适应，该方法直接利用非线性SVM分类器完成真实人脸与虚假人脸分类，最早由奥苏纳（Osuna）等人将SVM应用到人脸检测。

无侵犯性：人脸图像的获取不需要与被检测人发生身体接触，可以在不惊动被检测人的情况下进行。

低成本、无人工参与：人脸识别系统只需采用普通的视觉传感器、数码摄像机或手机上的嵌入式摄像头等广泛使用的摄像设备即可，此外整个人脸识别过程不需要用户或被检测人的主动参与，计算机可以根据用户预先的设置自动进行。

具有自学习功能：人脸识别技术是一种精度高、方便使用、鲁棒性好，而且很难假冒，性价比高的生物特征识别技术。

算法准确率不够完美：由于技术本身存在一些缺陷，致使人脸识别算法的准确率不够完美，人脸识别技术在实际应用中会出现准确率下降的问题。

存在安全漏洞：人脸识别技术存在安全隐患，在应用过程中经常会出现安全漏洞，这些漏洞会带来人脸识别误判，从而影响用户体验，同时，也带来严重的技术判断失误。

人脸识别系统不完善：人脸识别技术还没有建立完善的系统，国际上的研究团队都没有突破这一技术难题，在关键技术的应用方面还需进行优化。

隐私问题：人脸识别技术可能导致个人信息被滥用或泄露。一旦生物信息学被泄露或者被非法窃取人们将失去个人的基本权利和自由。

跨种族/跨年龄识别问题：人脸识别技术在跨种族或跨年龄的情况下可能准确率较低，导致公平性问题。面部外观会随着年龄的增长而变化，对于不同的年龄段，人脸识别算法的识别率也不同。此外，麻省理工学院媒体实验室的研究人员报告称，微软、国际商业机器公司（IBM）和中国制造商旷视科技的面部技术错误识别浅肤色女性的错误率为7%，深肤色男性为12%，深肤色女性为35%。

维权较难：倘若个人的人脸信息遭到泄露，如果想通过法律途径救济，存在相当的难度。

北京大学光华管理学院在2020年11月基于“文化、技术和隐私态度”的研究中，对中国、日本、新加坡、美国、德国和沙特阿拉伯的四千五百名受访者进行问卷调查，发现中国人对待隐私的关注和对人脸识别的了解都远远高于其他五国。调查发现，中国人不反感超级监控，相反，很多人已觉得身处监控之中理所当然。

2023年“大国工匠年度人物”彭菲表示，通过摄像头24小时无死角监控及对视频内容的自动识别和智能分析，系统能够迅速发现工程车施工、烟雾火焰等危险情况并发出警报，相关工作人员在第一时间前往现场进行处理，就能消除隐患。

中国电子技术标准化研究院信安中心测评实验室副主任何延哲表示，网络黑市中售卖的人脸信息，很多并非单纯的“人脸照片”，而是包含了身份证号、银行卡号、手机号等公民个人身份信息。如果人脸信息同其他身份信息或行踪信息相匹配，就有可能被不法分子用于从事犯罪活动。

上海市闵行区人民检索院第二检察部检察官助理陈瑞、武东方表示，人脸识别技术乃是智能制造时代下的科技成果，能够大大降低社会治理成本，促进社会运转便捷化发展，但科学科技的高度发展是一把双刃剑，若缺乏法律语境下的监管途径，则只会野蛮生长，肆意侵害公民基本权益。

上海社会科学院法学研究所助理研究员陈宇超表示，人脸识别技术因其缩短了身份验证的烦冗环节，在公共安全保障、身份验证等领域具有明显的技术创新优势。近年来，该项技术在交通、商业等多个社会具体应用场景中迅速推广。人脸识别技术，本质上是通过生物识别信息确定特定自然人的身份，而生物识别信息又属于敏感个人信息，一旦有关主体应用人脸识别技术的方式不合规，则很容易诱发侵权风险，并对公民的人身和财产安全产生隐患。

门禁系统主要是对授权用户的合法访问以及非授权用户禁止访问的一整套信息系统，就通用门禁系统而言，主要有ID身份信息卡识别、指纹生物特征识别、人脸识别等类型。相对而言，人脸识别技术市场占有率还处于较低水平，通常应用于安全等级较高的场合，例如银行金融系统、军队系统等，作为一种辅助识别技术加以应用，利用置于安全区外界的摄像设备对用户面部特征信息的采集，通过加密网络通信技术手段将采集到的数据传输到识别主机完成最终身份鉴别，判断是否允许用户进入的整套流程。人脸识别系统在用户主动配合的条件下，其识别效率和识别准确度相对较高，而采集条件不理想的条件下，识别效率会急剧下降，随着相关技术的不断成熟，人脸识别在门禁系统领域会有更加广泛的应用。

随着互联网信息技术的发展，信息系统的登录、用户授权、电子商务等应用的全过程都是基于网络来完成的，传统的密码身份识别技术容易受到黑客等恶意用户的破坏，系统的安全性往往无法保障。借助于人脸识别这一生物特征识别技术，在用户身份识别和认证应用，能够有效现实数字身份认证，该识别效率和可靠性是传统技术手段无法达到的。电子商务如支付宝、银行终端等应用在用户认证方面，人脸识别认证相当成熟，已经将其作为身份登录的一种方式予以实施，利用生物识别技术基本上不存在身份盗用的问题，在一些安全等级要求较高的网络应用领域，可以综合密码、人脸识别以及指纹识别等技术提高信息系统的识别度。

在摄像摄影领域，人脸识别技术也有着广泛的应用。人脸识别的基础就是利用摄影、摄像设备对相关人脸信息的采集，在摄影领域的应用主要是对人脸面部进行判断和定位，完成人脸面部信息的识别，实现以人脸为基础的自动对焦，最终提高照片和摄影数据的清晰度。人脸识别在摄像领域的应用较之门禁和网络身份识别应用两个方面要相对简单，主要是通过匹配存储于摄影摄像设备中的简单人脸特征库进行完成的，识别的精度也没有上述两个方面高，完成定位、聚焦等基本功能即可。为提高拍摄质量，人脸识别在摄影摄像领域也有着极其广泛的应用。

作为中国“新四大发明”之一的快捷支付给人们生活带了极大的便利，通过微信，支付宝扫码可以更加便捷的实现支付操作。但是和扫码支付相比，刷脸支付具有更大的优势。通过识别脸部信息可以与个人支付宝账户，银行卡信息等相关联，不需要随身携带手机等，直接刷脸完成支付。同扫码支付相比，刷脸支付的速度更快，更加便捷，这还依赖于刷脸支付的高精确度，准确率达到99.99%以上，更加安全。

通过人脸识别智能终端可以远程识别并自动捕获人脸信息。对公司而言，可以结合自己公司的考勤管理系统，快速生成考勤记录，这样不仅可以提高考勤的效率，还可以促进员工准时上班。同样，在宿舍楼的入口处安装人脸识别系统，当学生每次进出时都要进行刷脸，而且，该技术还可结合红外线测量人体温度，温度测量功能以保护学生的健康。在铁路车站和机场，也安装人脸识别身份验证系统，以确保人群的通行效率。

为保护公众安全和维护公共秩序，许多银行和公共场所都安置了视频监控系统。当出现异常情况和陌生人闯入等不安全情况时，此时系统就可以对突发情况进行实时踪、监控、识别和报警，并能实现对收集到的人的面部进行图像识别、跟踪和分析。刑侦警察部门将嫌疑人照片存储在其文件系统中，通过一些特殊技术手段获得嫌疑人面部特征后，就可以利用人脸识别技术从数据库中快速检查确认嫌疑人，这在很大程度上提高了刑侦的准确性和效率。

2019年8月17日，北京互联网法院发布《互联网技术司法应用白皮书》，该《白皮书》阐述了十大典型技术应用，其中包括人脸识别技术。

2018年万豪旗下酒店喜达屋酒店及度假酒店国际集团5亿房客信息被泄露，2020年美国的Clearview AI公司遭受了30亿人脸数据泄露，2021年超过5.33亿Facebook用户的个人信息已被泄漏，这些数据的泄漏既包括传统信息也包括人脸信息，从而造成隐私权、名誉权和财产权受损。由数据泄露而行生出来的黑灰色产业链年获利已超百亿元，这些人脸数据可以被用于色情换脸软件，或者犯罪分子利用掌握的数据进行套路贷犯罪，利用隐私信息对客户进行诈骗等。

2021年7月28日上午，最高人民法院召开新闻发布会，发布《最高人民法院关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》，该规定明确了滥用人脸识别技术处理人脸信息行为的性质和责任。

2016年11月，卡耐基·梅隆大学研究人员开发出一款反面部识别眼镜，这种造价0.2美元的特制眼镜可以用光滑的照片纸打印，团队称，眼镜可让摄像头前的人显示成为另一个人，在对商用级脸部识别软件的测试中，误认人脸的成功率达到100%。

2017年，麻省理工学院和九州大学的研究人员创建了一种叫做EOT（Expectation Over Transformation）的算法，成功骗过谷歌AI系统，让系统将一幅3D打印的绿海龟照片标记为步枪，将3D棒球认成意式浓缩咖啡，而猫咪则有时被当做鳄梨酱。

人脸数据库：人脸数据库的核心功能是供人脸识别技术进行算法性能的分析和测试。未来人脸数据库会朝向针对复杂运动对象、基于相似特征和模糊特征人脸的方向发展。以相似人脸为例，鉴于相似人脸在实际应用场景中的低比例，可先对待识别的人脸样本做一般识别，将被识别为同一人的样本归为一类，再额外检验是否发生了相似人脸的误判。

信息安全：人脸识别技术面临的信息安全。大数据时代，人脸识别技术展现巨大的发展潜力，但是弊端也随之体现出来，那就是个人信息泄露问题。首先，人脸识别技术的很多应用仍处于探索实践阶段，所以判断错误带来的风险难以避免。其次，由于网络安全的防护能力不足，存在数据泄露的隐患。如何保护信息不会泄露将成为一个研究的方向。

智能化场景：经过多年的发展，智慧城市、智慧酒店以及智能家居等智能化场景逐渐面世，人脸识别技术的日益成熟也会随着智能化场景的发展而形成新的市场。在智慧城市中，以城市中最小的单元社区为例，通过非配合式人脸识别，可以帮助物业管理部门在访客管理、物业通知（水电费通知、车库信息等）等方面为业主提供更加智能的生活体验。

光照和遮挡问题：光照和遮挡问题是最常见的一种影响识别精度的原因。当用摄像头进行人脸采集时，如果周围环境的光照过强容易造成图像的过曝光，太弱又会影响人脸的亮度。光照问题会造成人脸的部分细节缺失（例如一些小的痤疮，雀斑被掩盖）。在监控视频中，经常会出现人脸识别不全，被遮挡的情况，造成人脸识别的数据量减少，（特征点信息变少）降低了人脸识别的准确度。

姿态问题：姿态问题是另一个常见的影响识别精度的原因。当用摄像头进行人脸采集时，采集到的不一定是又准又正的人脸，这需要相应的矫正算法。另外当出现大哭，大笑等夸张表情时，会造成面部的三维信息发生变化，也会影响识别的准确度。因此，在图像特征点提取前，人脸的预处理也得尤为重要。

人脸信息的相似性与更新：对于双胞胎等相似度高的人脸，在人脸识别过程中面临着更大的挑战，必须提取更多的特征点，获取更多的信息才可以实现对比，普通简单的二维识别很难准确的实现分辨，基于3D人脸识别是研究的一个热点。同样，随着时间的变化，人的面部会出现相应的改变，3D信息也会相应改变（例如出现皱纹等）。

跨域人脸识别：跨域人脸识别指在不同数据集、不同环境和不同时间条件下进行人脸识别的任务。由于数据集之间的差异和域间的分布变化，跨域人脸识别具有挑战性。