目前我國人臉識別技術主要運用在安防、金融兩大領域，據不完全統計，72%應用在安防領域，20%應用在金融領域。而在安防領域中，人員出入口控制系統又占絕大部分市場，主要以人臉門禁、人臉通道、人臉考勤等產品形態為主。

人臉識別所具備的非接觸性、便捷、可擴展性等應用優勢，使其在諸多應用場景迎來了廣泛應用，除了在人員通行場景的大范圍落地應用之外，基于人臉的身份認證價值也被進一步發掘出來。一些特殊的場景開始基于人臉展開個性化的應用，比如路口人臉闖紅燈系統以及無人超市中基于人臉的通行和結算應用等。再比如一些政務業務將人臉識別用于落實“實人制”管理，如養老金提取、保障性住房實人入住等。整體而言，人臉識別在市場上的接受度超出預期。

人臉識別的安全性與場景定制化

人臉識別屬于技術性防范，因此也存在著一定的漏洞。從產品角度而言，目前主要存在兩大安全隱患：一是人員信息的隱私泄露，二是防偽。隱私泄露屬于系統的安全策略漏洞，補齊漏洞關鍵看使用方如何使用數據;而防偽是驗證前端識別終端設備及算法能力的標準，強化人臉防偽建設也是促進人臉識別落地更多應用場景的關鍵。

目前市場上多數人臉識別產品都具有防偽功能，且防偽手段多種多樣，例如常見的3D結構光、虹膜檢測+人臉識別防偽、近紅外+可見光防偽等等，其技術邏輯都是通過一種技術或多種技術的組合來檢測目標對象是否為本人活體。

現階段人臉識別產品的應用推廣，向市場上傳遞了一個錯誤的信息——識別速度快的就是好產品。其實不然，秒級識別只是其中一個標準，還有最小概率的誤識率、安全等級等。人臉識別門禁或通道閘系列產品，需要起到防止未授權人員入內的作用，在這個場景中，還要考慮到有其他人在閘機口尾隨進入這類情況。

所以說，通行體驗主要是產品和場景進行結合，形成獨立場景的解決方案，才可以讓通行體驗更加順暢。比如國內的人臉識別產品，應用到歐美及非洲地區，識別效果會如何？場景不同，體驗效果也不一樣。適用于高校宿舍管理的人臉識別產品，放在幼兒園門口，應用效果也會產生差異。人臉識別的應用場雖廣，但場景是分散、碎片化的，如何解決場景碎片化是每一個廠家都應該考慮的問題。比如高校的場景，里面又包含著很多細分場景：大門口、食堂、宿舍、圖書館、教室、科研樓、重點實驗室、體育館、超市，每一個場景，都要靠產品與解決方案共同完成。

政策和市場利好人臉識別市場未來可期

就國內而言，近兩年，人臉識別產業爆發式增長，主要得利于國家高度重視人臉識別產業落地的發展，出臺多項政策助推產業發展。2015 年以來，國家密集出臺了《關于銀行業金融機構遠程開立人民幣賬戶的指導意見（征求意見稿）》，給人臉識別普及打開;其后，《安全防范視頻監控人臉識別系統技術要求》、《信息安全技術網絡人臉識別認證系統安全技術要求》等法律法規，為人臉識別在金融、安防、醫療等領域的普及打下了堅實的基礎，掃清了政策障礙;同時，2017 年，人工智能首次寫入國家政府報告，作為人工智能的重要細分領域，國家對人臉識別相關的政策支持力度在不斷的加大;2017 年 12 月發布的《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020 年）》則具體規劃“到 2020 年，復雜動態場景下人臉識別有效檢出率超過 97%，正確識別率超過 90%”。

而海外市場，美國已經要求所屬的海關邊檢開始采用人臉識別及人證核驗通關產品，這也意味著人臉識別技術在海外一些注重個人隱私的市場也有普及應用的機會和趨勢，海外人臉識別的普及應用充滿想象。

基于現階段人臉識別在市場的應用現狀，從安全性、產品形態以及應用場景的角度出發，我們可以預測：1、3D人臉識別將會得到廣泛應用;2、LINUX系統人臉識別門禁一體機將取代安卓系統人臉識別門禁一體機成為主流;3、人臉識別產品更注重與場景結合應用;4、人臉識別與其他識別技術混合應用，以彌補人臉識別的應用短板。