中信建投在一份研报中指出，随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别应用领域势必会突破原有安防识别范围，将走向更广泛的市场领域。据统计数据显示，仅在中国地区，未来三年内就有望形成年销售额过百亿元，并在未来十年内有望形成年销售额过千亿元的市场规模。
未来的某一天，商场购物无需付款，所购商品自动记录在购物者账户下；坐火车，不用出示车票，站台闸机也会开闸放行；去银行办事，没有银行卡也能办理各种业务……这一切不是空谈，依靠人脸识别技术都能做到。
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。早在1888年，实验心理学家弗朗西斯·高尔顿就在《自然》杂志上发表过关于利用人脸进行身份识别的文章，但直到20世纪60年代中后期，科学家们才开始研究通过人脸纹理特征技术实现自动识别。近年来，深度学习(2013年被列为全球十大突破技术的首位)的进步为解决大规模的数据识别，尤其是传统的计算机视觉问题带来了新的思路，无论在技术上还是应用上，人脸识别都有了质的飞跃，准确率也得到了极大提升，继而也有了巨大的实用价值。
人脸识别技术说起来并不复杂，前端设备负责人脸捕捉和证件信息读取，将读取到的信息上传至云端服务器等处理系统进行比对，服务器再将比对结果反馈给前端设备显示。这一过程大致分三步：第一步是人脸检测，从图片中提供的大量信息(如花、草、狗、人)中定义出人脸的部分；第二步是人脸分析，在人脸中辨别眼睛、嘴、鼻子等不同区域的轮廓；第三步是人脸识别——这也是技术含量最高的部分，系统要把人脸上的各种特征变成一串相量(好比一串数字)，通过相量与相量的比较，来判定是否是同一张人脸。
目前，人脸识别技术主要应用在金融、安防及其周边领域，未来则有望普及到日常生活的各个方面。不过，很多人担忧人脸识别的准确度和抗风险能力。例如，化妆、整容后是否还能被识别？在人脸识别“三步曲”的第三步中，有一个重要的技术叫关键点抓取，即通过面部的许多采样点进行整体取样，因此化妆的影响几乎可以忽略不计。但整容却从根本上改变了人的相貌，人脸识别对此无能为力，这就需要指纹、虹膜等其他生物识别技术。而对于盗用脸部图片企图“蒙混过关”的行为，人脸识别系统也有不同的对策，比如凭借一段视频而不是单个照片进行识别、人脸识别与其他身份验证模式共用等。当然，风险与安全都是相对的，即便是普及度更高的指纹识别技术，也有造假的风险，但因其便利性依然在日常生活中被广泛应用。
诚然，包括人脸识别在内的生物识别技术有朝一日是否能完全替代密码、钥匙这样的传统方式，还要取决于技术落地的实际需求。技术的进步不仅仅在于算法的精进，更多的是技术能够给我们带来什么实际价值。当下，人脸识别只是作为安全加权的特性出现在大众视野里，有朝一日，当人脸识别的需求越来越迫切，使用起来也越来越方便时，“刷脸”就司空见惯了。 |
