在過去的幾周中，有3家全球性高科技公司（IBM、微軟、亞馬遜）宣布他們將不支持警察等執法部門使用新的面部識別技術。實際上，在IBM宣布這一消息的不是別，正是由其首席執行官宣布的，它突顯出該技術可能會在種族特征和侵犯人權方面受到損害。

最近，美國在《參議院面部識別和生物識別技術暫停法》中提出了一項法案，以禁止執法機構使用面部識別技術。

有觀點認為，人臉識別技術具有種族偏見。在分析和識別個人目標時，技術可以為白皙的個體（男性/女性）提供非常準確的結果，但是對于黑人（主要是女性），效果非常低，因此存在技術偏見和相關挑戰的問題。這可能是由于數據集和訓練模型的可用性低，一旦該技術獲得大量數據并使用正確的算法，就可以解決該問題。

人臉識別具有三個主要組成部分：計算機視覺、基于AI的算法以及用于訓練和驗證的數據庫。攝像機捕獲圖像，并借助算法將其映射到數據存儲庫中以識別目標。它主要在標記功能集上工作，該功能集建立相關性以及數據累積和聚合。參數，如眼睛、鼻子、臉部形狀之間的距離，一共定義了100個以上的數據點，這些數據點定義在數據矩陣上。

面部識別是我們日常生活的重要組成部分，這是我們手機的常見解鎖功能，我們在機場看到它可用于安全身份驗證，也可用于高安全性場所的訪問控制。盡管還有其他生物識別掃描技術，例如虹膜掃描儀，指紋掃描儀，但這些技術對于小范圍個人識別的作用更大。人臉識別用于大范圍和廣泛的人群識別。

在執法機構中，面部識別的使用非常普遍，主要用于大規模監視、人群管理、人員計數等，在智慧城市管理中比較常見。

根據全球市場研究公司Grand View Research的研究，全球人臉識別市場規模為34億美元，并有望在未來7年以14.5%的CAGR增長。基于技術，面部識別市場分為2D、3D和面部分析。

在以色列、英國、德國等國家/地區已經廣泛使用人臉識別技術進行大規模的人員檢測，尤其是在新冠病毒大流行的當前，許多地區已經啟動了更大規模的監視計劃，例如在主要城市的公共區域部署了超過大量內置人臉識別技術和其他視頻分析應用的監控攝像頭。

對于收集和存儲的數據，還存在安全和隱私方面的問題。數據泄露、克隆和調整的事件已得到充分事實驗證。當前，為應對這些挑戰而配置的法規很少。 GDPR（通用數據保護法規）是歐盟為解決隱私問題而制定的法規之一。

除全球高科技公司外，許多攝像機OEM都將FR分析作為捆綁解決方案的一部分提供。來自亞洲地區的原始設備制造商占據著全球市場的重要份額。另外，有很多專業視頻分析公司將人臉識別技術作為獨立解決方案提供。

在印度，有效監管中技術的份額正在增加。警察現代化計劃最初是通過啟動犯罪和犯罪追蹤網絡系統（CCTNS）發起的。“數字印度計劃”（例如“安全與智慧城市”計劃）進一步加強了這一點。

根據印度政府警察研究與發展局的規定，截至2017年1月1日，警察與人口的比例為193，而聯合國建議的比率為220（即100000人口中的警察人數）。這一比例已從2006年的142大幅增加到2017年初的193。技術可以進一步彌合這一差距，并可以幫助警察維護法律和秩序，預防和緩解犯罪。

在孟買、德里、海得拉巴等大城市，最近的安全城市計劃包含視頻分析和面部識別功能。人臉識別分析與預測是在這些城市中部署解決方案的重要元素。這產生了很好的結果，并幫助城市迅速解決了重大犯罪事件。警察領導層已經接受了這項技術，該技術可以幫助他們正確分配和部署人力以及進行有效監控。
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