近年來，有很多app軟件都為消費者提供了獨特的刷臉體驗。在生物識別技術發展領域，人臉識別十分具有潛力。很多科研團隊也都致力于將人臉識別與生活場景應用有機地結合起來，真正地做到為百姓服務。
人臉識別又名人像識別，或是面部識別，是一種通過用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術。
近年來，人臉識別行業廣闊的市場前景預期引來了各路資本。2014年歐比特以5.25億元于收購鉑亞信息100%股權，由此涉足人臉識別業務和智能安防領域;2015年4月佳都科技5000萬元戰略投資專注于人臉識別智能分析算法及產品研發的云從信息科技;2016年9月螞蟻金服7000萬美元收購美國生物驗證公司EyeVerify，進一步加深其在生物識別領域的布局。
此外，如曠視科技、依圖科技、商湯科技、飛搜科技等掌握一些人臉識別核心技術的公司也紛紛得到風險投資公司青睞。比如，在Face成立之前就已經獲得了聯想之星的天使融資，次年又獲得創新工場百萬美元A輪融資，緊接著，2014年11月再次獲得2200萬美元B輪融資。可見，人臉識別確實在近年來迎來了資本熱潮。
可以說，隨著人臉識別愈來愈受資本青睞，這項存在了10多年的生物識別技術突然暴露在了聚光燈下。然而，在帶來便利的同時，其帶來的潛在威脅也讓人望而卻步。在美國，人臉識別的技術帶來的隱患曾讓Facebook、谷歌等多家科技巨頭引火上身。
據《2016-2020年中國人臉識別行業投資分析及前景預測報告》顯示，從人臉識別的非軍方應用領域來看，目前國內的人臉識別技術，基本都是在金融及安全領域。而在娛樂領域，也只有百度推出的臉優真正在后臺使用人臉識別技術。其他領域因為技術難度以及投入等原因，短期內還無法實現人臉識別。
據悉，目前人臉識別的算法還達不到100%的精確。而且與指紋、虹膜相比，人臉形態并非終生不變，它很有可能會隨著時間而變化，這也是人臉識別技術中無法回避的一個難點。目前的人臉識別技術可以做到的僅僅是在發型變化、常規化妝、一定程度的胖瘦變化、自然老化等情況下進行識別。但是當臉部出現劇烈變化時，計算機的人臉識別技術也無能為力。
另外，人臉識別對場景光線環境比較敏感。當前的人臉識別技術主要通過平面2D采集人臉與五官相對位置進行識別，它存在以照片形式蒙騙識別機器的可能。但在無配合場合下，可能會出現識別偏差，比如會出現你的表姐比你更像你的情況。不過總體上來說，人臉識別的精準度還是值得肯定的。相信隨著軟硬件技術的成熟，人臉識別技術有望步入了真正的爆發期。
京公網安備 11010502049343號