导读：人脸识别又叫做人像识别、面部识别，是一种通过用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初的应用阶段则在90年后期，以美、德和日本的技术实现为主。
内人脸识别市场自2015年三月，马云在德汉诺威电子展上，用支付宝“刷脸”买了一套纪念邮票，成为我内人脸识别技术应用到商业领域的个产品雏形。人脸识别应用市场也从爆发。随后，各大互联网巨头也纷纷推出了刷脸相关的应用。
而事实上人脸识别技术在安防行业的起源更早。通过人脸识别技术，在拥挤的人群中快速识别出社会不安定分子，是公共社会安全的基本要求；通过对景区人脸联测，实现景区人流智能控制；以及在考勤、智能锁、身份证信息验证等领域的应用。
如今，人脸识别技术已成为全社会、全领域的应用技术。
在人社领域，东软集团是内具代表性的社保服务软件提供商，产品覆盖近200个城市并惠及4亿人口，是协助人社机构构建线上平台的主力之一。为提升人社的基础能力和风控能力——即对用户身份真实性进行精准识别和用户数据整合，同时为市民提供便利、安全的认证环境，东软集团连同旷视(Face)合作推出了“养老待遇领取资格认证App”和“全民参保登记App”，通过人脸识别技术帮助人社管理机构和市民实现远程身份验证和社保登记。
据相关预测，自2015年至2020年，人脸识别市场规模增速为166.6%，而内人脸识别市场规模将达到1000亿元。纵观内市场，我人脸识别市场规模的平均复合增长率为15.9%，同一时期，我市场规模约占全球人脸识别市场规模的10%。相比较于我人口及城市规模的占比，虽然人脸识别市场的这个数值占比略微偏低，但随着我人脸识别技术的不断发展，我人脸识别市场将迎来爆发。
在2016家网络安全宣传周上，生物识别技术在互联网安全、信息认证等方面的重要作用引起高度关注。业内人士的共识是：随着算法的完善，生物识别技术已获得重大突破，在越来越多的领域不断跨越用户接受的门槛，其市场呈快速爆发之势。其中，人脸识别的内市场规模在未来五年有望达到千亿别。
人脸识别虽热尤冷，技术局限仍待突破
随着人脸识别向基础金融领域的渗透，这项存在了10多年生物识别技术突然被开启了巨大的想象空间。然而，与每一样疾行的科学技术一样，在给人带来便利的同时，其意想不到的潜在威胁也让人害怕。在美，人脸识别的技术带来的隐患曾让Facebook、谷歌等多家科技巨头引火上身。
目前，人脸识别的算法还达不到100%的精确。“这个世界上，有和你长得很像的人，当从1000万张人脸图片中搜寻你时，出来的极可能不是你，而是和你长得很像的那个人。”人脸识别的还达不到指纹或虹膜等生物识别技术那么高的准确度。
并且，与指纹、虹膜不同的是，人脸形态并非终生不变，而是可能会随着时间而变化，这也是人脸识别技术中无法回避的一个难点。据了解，目前的人脸识别技术可以做到的是，人脸在发型变化、常规化妆、一定程度的胖瘦变化、自然老化等情况下可以被识别出来。但是，如果人脸因为整容等原因出现过于剧烈变化，计算机的人脸识别技术也无能为力。另外，对于双胞胎、多胞胎的人脸识别难度也很大，目前只能采用多种识别方式组合的办法来进行身份识别。
此外，人脸识别对场景光线环境也十分敏感敏感，当前的人脸识别技术主要通过平面2D采集人脸与五官相对位置进行识别，它存在以照片形式蒙骗识别机器的可能。“但在无配合场合下，可能会出现识别偏差，比如会出现你的表姐比你更像你的情况。”
不过总体上来说，人脸识别的精准度已经超过人眼。尤其在2013年之后，随着软硬件技术的成熟，行业步入了一个真正的爆发期。
结语：每一项技术都有利弊。在安全性和便利性上做出完美的平衡才是市场需要的技术。所以，从这个角度看，未来各项信息技术相互融合是必然的趋势。“望山跑死马”，我们似乎已经看到了“终极安全”这座高山，但要真正走近它，我们还有很长的路。
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