在當今社會信息安全問題備受人們關注。自身安全和個人隱私保護成為這個時代的熱門話題。基于密碼、個人識別碼、磁卡和鑰匙等傳統的安全措施已不能完全滿足社會要求。

在這樣一個背景下，人們把目光投向了生物特征識別技術 —— 利用人體固有的生理特征或行為特征來進行身份的鑒別或確認。

隨著科技的發展，人工智能、大數據等技術已經在一些特定的領域得到應用。面部識別作為近些年流行起來的技術，目前也在不斷發展中。

早在2014年3月，香港中文大學信息工程系主任、中國科學院深圳先進技術研究院副院長湯曉鷗領軍的團隊發布研究成果，基于原創的人臉識別算法，準確率達到98．52％，首次超越人眼識別能力，準確率高達97．53％。

人臉識別技術中被廣泛采用的區域特征分析算法，它融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，即人臉特征模板。

利用已建成的人臉特征模板與被測者的面像進行特征分析，根據分析的結果來給出一個相似值。通過這個值即可確定是否為同一人。

人臉識別經過近 40 年的發展，取得了很大的發展，涌現出了大量的識別算法。這些算法的涉及面非常廣泛，包括模式識別、圖像處理、計算機視覺、人工智能、統計學習、神經網絡、小波分析、子空間理論和流形學習等眾多學科。所以很難用一個統一的標準對這些算法進行分類。

人臉識別系統的普及，可謂人工智能技術的一場巨大飛躍。這種技術旨在為計算機提供一部分與人類思維相似的能力、功能性甚至是創造力。

目前全世界各大科技公司爭相在面部識別上進行研發，使得面部識別技術已經成為了現實，這一技術在消費產品、汽車、零售以及酒店服務中都會有廣泛的應用，當然在安全方面也是受到了一些人的質疑。

通過錄入當前用戶的日常習慣以及行程路線，可以快速的為用戶檢索出附近最合理的目的地，這項技術背后也是基于大數據和人工智能實現的。

如果有人走進商店，機器人會根據對方的性別、年齡以及面部表情定制化的給他推薦一些商品，這也讓吸引客戶購買，促進大眾的購買欲。

雖然人臉識別技術能夠帶來巨大的便利性，但同時也讓不少人產生了顧慮。隱私權倡導者們擔心其將引發新的“監控時代”，或者令企業出于利益驅動而追蹤人們的行跡。

此外，AI技術還面臨著偏見問題的挑戰；如果使用大量白人圖像進行系統訓練（這也是目前的常見做法），那么系統可能會很難識別有色人種。

根據用于AI訓練的數據集的不同，這種偏見還會以其它方式進入數據集。舉例來說，如果用于AI訓練的照片中包含大量女性烹飪的內容，那么系統可能天然認定女性就歸屬于廚房。

盡管如此，仍有很多企業在考慮如何利用人臉識別技術增強客戶、訪客、患者以及用戶的體驗。他們希望通過人臉識別技術簡化交互流程，而非帶來令人毛骨悚然的隱私危機。

當然隨著面部識別技術的不斷發展，一些人也在開始擔憂人們的隱私問題，特別是在平日的數據庫保存當中，面部識別的功能不得不將人類的各種日常行為記錄下來，一旦發生數據大規模泄露，那么可能會對客戶造成很大的打擊。

目前一些安全方面的技術專家也開始致力于一些監控和跟蹤的反偵查技術研發。美國在內的一些安全人員開始將如何防范數據泄露提上了技術研發的議程上，

總體而言，這是一場科學技術的深刻變革。面部識別技術對我們來說非常重要，科技的進程是不會停止的，人們總是在不斷發現問題并解決問題，最終用科技手段來改善人們的日常生活。