目前来看，安防、金融是人脸识别切入细分行业较深的两个领域，与之相对应的是在安防的诸多细分领域如机场、地铁安检，公共交通等领域应用越来越广泛，尤其是在家庭、楼宇乃至社区等场景下，这项技术已然成为标配。人脸识别技术在社会应用领域全面开花，落地应用迅速，为安防行业带来了极大的发展效益。
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别，近些年，随着计算机技术以及光学成像技术的发展，集成了人工智能、机器学习、视频图像处理等技术的人脸识别技术逐渐成熟，并带动了相关产业的发展，行业应用持续拓展。
技术飞速发展是基础
人脸识别落地速度之快，主要得益于其背后是技术的快速发展和演进。在FRVT最新的报告中显示，全球人脸识别算法的最高水平可以做到在千万分之一误报率之下，漏报率低于0.4%。在国内，从专利数量来看，2018年，我国人脸识别行业专利公开数量为5200项，同比增长93%。2019年1至2月，我国人脸识别专利公开量已经达到1174项，充分说明了人脸识别技术“长势喜人”。
从目前来看，基于大数据的深度学习，使人脸识别技术精度进一步提升，尤其是更多更丰富的样本数据加入到训练模型中，算法模型将更通用，更贴近现实世界模型，辅之有效的分类方法，能够显著提高算法识别率。
另外，3D人脸识别技术是人脸识别重要发现。目前大部分的人脸识别应用的范畴限定在2D图像上。人脸实质上是一个立体模型，而2D人脸识别容易受到姿态、光照、表情等因素影响，是因为2D图像本身有一个缺陷，无法很好地表示深度信息。如果说深度学习是从人的认知角度来理解人脸识别，那么3D技术就是从现实模型来反映人脸识别。随着未来芯片技术和传感器的发展，当计算能力不再收到制约，3D采集设备成本大幅下降的时候，3D人脸识别将取得重要突破。
应用领域持续扩大
目前来看，安防、金融是人脸识别切入细分行业较深的两个领域，与之相对应的是在安防的诸多细分领域如机场、地铁安检，公共交通等领域应用越来越广泛，尤其是在家庭、楼宇乃至社区等场景下，这项技术已然成为标配。人脸识别技术在社会应用领域全面开花，落地应用迅速，为安防行业带来了极大的发展效益。
在金融领域，伴随着人脸识别精度的提升、动态人脸识别技术落地，人脸识别已经从金融行业最初的远程开户、保险买卖等，切入到移动支付领域，尤其是伴随着国内阿里支付宝、腾讯微信为代表的两大移动支付机构不遗余力的推进，人脸支付正在成为现实。刷脸支付最大的优势就在于便捷，消费者不用拿出任何设备，就可以完成支付。
其实从人脸识别的本质来看，关键还是人员身份的核验，基于这一点行业应用领域就众多。例如菜鸟网络的菜鸟驿站智能柜已陆续开通刷脸取件、刷脸寄件功能。目前菜鸟智能柜已经产生了超过百万次刷脸取件记录。到目前，尚未发现误识导致误取包裹事件。另外在北京、重庆等地，公租房使用了人脸识别的
门禁系统，一旦发现多次出现的、未录入租户系统的人员，就将提醒物业人员现场跟进。而在腾讯，人脸识别被用来为未成年人适度游戏“保驾护航”。而随着移动互联网的持续发展，该领域对人脸识别技术的需求将持续增加，带动人脸识别行业市场规模快速增长，拥有巨大市场潜力。
从身份审核到线下支付，从乘坐地铁到取快递、领养老金，伴随着国内智慧城市的建设，人脸识别技术未来可广泛应用到智慧小区、智慧交通、智慧民航等个个领域，智慧城市建设的火热也将推动人脸识别技术的快速增长。“刷脸”让人们的生活、工作一路畅通。数据显示，预计未来几年，人脸识别市场规模将保持年均20%左右的高速增长，到2022年，全球人脸识别市场规模将达75.95亿美元。
