调研资料显示，2010-2018年中国人脸识别市场年均复合增长率达到30.7%。预测还指出，未来五年我国人脸识别市场规模还将以23%的速度快速增长，到2024年市场规模将突破100亿元。除了刷脸，指纹识别、虹膜识别、体态识别等等，正伴随着不断丰富细化的端/边缘设备，经由云端处理配合，形成端/边缘采集识别+云端处理/训练/存储这样的架构模式，这也将是未来几年生物识别行业产品和系统的普遍形态。
近些年，基于视觉技术的人工智能正在与安防应用领域紧密融合，给各行各业带来了实实在在的推动与变革，其中尤以人脸识别为代表的生物特征识别技术，四面开花，行业化应用深入到各种细分领域，可谓无孔不入。
生物特征识别技术快速发展
特别是在公共安全领域，涉及到公安业务方面的图侦、大数据分析，借助人脸识别实现犯罪嫌疑人识别、抓捕；在交通领域，基于交通参与者人的识别，捕获交通违法；在商业楼宇中利用人脸识别技术可以对出入口实现实时
监控等等，
生物识别产品及应用愈加丰富和多样化。
据相关数据统计，国内公共安全领域是人脸识别应用最重要的场景，其市场份额占比30%左右。与此同时，人脸识别技术正在深度结合行业应用，在金融支付领域、物流领域也实现了大跨步的落地应用。以线下支付为例，支付宝、微信等相继落地刷脸支付。
可以说国内“刷脸时代”已经来临，从身份审核到线下支付，从乘坐地铁到取快递、领养老金，“刷脸”正在变得一路畅通。调研资料显示，过去的5年间中国人脸识别市场年均复合增长率达到30.7%。预测还指出，未来五年我国人脸识别市场规模还将以23%的速度快速增长，到2024年市场规模将突破100亿元。
除了刷脸，
指纹识别、虹膜识别、步态识别等等，正伴随着不断丰富细化的端/边缘设备，经由云端处理配合，形成端/边缘采集识别+云端处理/训练/存储这样的架构模式，这也将是未来几年生物识别行业产品和系统的普遍形态。
以中科院自动化所孵化的银河水滴在步态识别技术领域的创新为例，其步态识别技术各项关键指标不断刷新CASIA-B步态数据集历史记录，并且经过多年的持续努力，步态识别技术实战应用已经规模化部署，实战能力和可靠性得到公共安全领域用户的认可。
信息安全需要格外注意
然而需要警惕的是，人脸识别等新技术的应用和发展也给个人信息保护带来许多新挑战。
近段时间社会一直在热议人脸信息被无节制滥用状况，基于利益驱使，导致人脸信息在被搜集、被使用过程中失去控制，进而催生“黑产链条”，再加上这类信息本身具有终身不可能或者不太可能被更改的特征。使得人们对基于人脸识别的必要性产生质疑。
人们越来越多的认识到，人脸识别技术应用并不是越广泛越好，而是存在一个度的问题。例如在公共安全领域，高度机密、特别重要的场合，需要绝对杜绝冒名顶替者或者公安机关案件侦查等等过程中，运用人脸等生物特征识别具有一定的合理性。而在一些商业经营场所，利用人脸识别的必要性就需要酌情考虑。从法律上来说，将来可能要规定一个可选择性机制，让人可以选择不采用人脸识别的方法进行身份验证。
因此，接下来很长一段时间，社会及行业需要采取各种举措加快完善法律法规、规范技术应用、构建数据安全标准。
目前在步态识别领域，全国信息安全标准化技术委员会已经授权银河水滴、中国科学院自动化研究所、哈尔滨工程大学等联合起草制定步态识别领域首个国家标准《信息安全技术 步态识别数据安全要求》，进一步落实相关法律和标准对个人信息保护的要求，为个人信息安全提供有效保障。
