近年来，有很多app软件都为消费者提供了独特的刷脸体验。在生物识别技术发展领域，人脸识别十分具有潜力。很多科研团队也都致力于将人脸识别与生活场景应用有机地结合起来，真正地做到为百姓服务。

人脸识别又名人像识别，或是面部识别，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识别的一系列相关技术。

近年来，人脸识别行业广阔的市场前景预期引来了各路资本。2014年欧比特以5.25亿元于收购铂亚信息100%股权，由此涉足人脸识别业务和智能安防领域;2015年4月佳都科技5000万元战略投资专注于人脸识别智能分析算法及产品研发的云从信息科技;2016年9月蚂蚁金服7000万美元收购美国生物验证公司EyeVerify，进一步加深其在生物识别领域的布局。

此外，如旷视科技、依图科技、商汤科技、飞搜科技等掌握一些人脸识别核心技术的公司也纷纷得到风险投资公司青睐。比如，在Face成立之前就已经获得了联想之星的天使融资，次年又获得创新工场百万美元A轮融资，紧接着，2014年11月再次获得2200万美元B轮融资。可见，人脸识别确实在近年来迎来了资本热潮。

可以说，随着人脸识别愈来愈受资本青睐，这项存在了10多年的生物识别技术突然暴露在了聚光灯下。然而，在带来便利的同时，其带来的潜在威胁也让人望而却步。在美国，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。

据《2016-2020年中国人脸识别行业投资分析及前景预测报告》显示，从人脸识别的非军方应用领域来看，目前国内的人脸识别技术，基本都是在金融及安全领域。而在娱乐领域，也只有百度推出的脸优真正在后台使用人脸识别技术。其他领域因为技术难度以及投入等原因，短期内还无法实现人脸识别。

据悉，目前人脸识别的算法还达不到100%的精确。而且与指纹、虹膜相比，人脸形态并非终生不变，它很有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。目前的人脸识别技术可以做到的仅仅是在发型变化、常规化妆、一定程度的胖瘦变化、自然老化等情况下进行识别。但是当脸部出现剧烈变化时，计算机的人脸识别技术也无能为力。

另外，人脸识别对场景光线环境比较敏感。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，人脸识别的精准度还是值得肯定的。相信随着软硬件技术的成熟，人脸识别技术有望步入了真正的爆发期。

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