人脸识别借由计算机来实现可以追溯到20世纪60年代。1964年，WoodrowBledsoe首次尝试以计算形式进行人脸识别任务。最初，Bledsoe用计算出的人脸特征之间的距离矢量来对每个人进行编码。尽管成功实现人脸配对，但也面临计算成本大、效率低的技术局限，因为Bledsoe每小时只能处理大约40张图片。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
一、人脸识别技术发展历程
人脸识别作为基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，早已广为人知。
人脸识别借由计算机来实现可以追溯到20世纪60年代。1964年，WoodrowBledsoe首次尝试以计算形式进行人脸识别任务。最初，Bledsoe用计算出的人脸特征之间的距离矢量来对每个人进行编码。尽管成功实现人脸配对，但也面临计算成本大、效率低的技术局限，因为Bledsoe每小时只能处理大约40张图片。
人脸识别技术的开发受到了市场的认可。20世纪90年代，政府官员已经承认并接受了这样一个事实：人脸是一种非侵入性的生物特征，可以用于跟踪和识别个人，而不需要他们的主动参与。
因此，1996年美国国防部和NIST提供了650万美元的资金，创建了FERET数据集，为研究人员提供在该领域取得进展所需的数据。人脸识别技术（FERET）数据库是首个用于学术和商业研究的大规模人脸数据集，也是人脸识别技术发展的第一个转折点。
到了2000年，鉴于FERET数据库成功激发了人脸识别领域的研究兴趣，特别是该技术开始迈出商业化步伐，并推动了NIST发布人脸识别算法测试以评估新兴的商业系统。当然，早期方法在实际的应用中也存在某些弊端，比如无法在各种环境中很好兼容，而且算法的准确率和算力仍需要提升。
2007年LFW数据集的开发让人脸识别技术迎来第二个关键性的转折点。LFW数据集包含1680个人的超过13000张图片，其中涵盖了姿势、照明条件和表情的无限组合，满足了研究人员获取更自然定位和更多样化数据的愿望。
由此，LFW激发了一波用于人脸识别模型训练和基准测试的网络人脸数据集的热潮--包括许多未经在线平台同意而获取图像的数据集，比如谷歌图像搜索、雅虎资讯。
于2014年开发的DeepFace数据集，则是第一个在人脸验证任务上击败人类表现的人脸识别模型，主要使用目前主流的深度学习技术进行训练。深度学习技术对人脸识别的影响无疑是巨大的，DeepFace模型在LFW测试集上取得了97.35%的准确率，相较于之前的前沿技术方法，在误差率上降低了27%。
这一快速进展也引发了巨大的商业利益，是当前广泛发展的人脸识别基础。当下，人脸识别技术已经嵌入到人们生产生活的各个方面。从全球人脸识别技术领域的应用场景布局来看，安防、金融、交通是相对布局较为成熟的领域，而在零售、广告、智能设备、教育、医疗、娱乐等领域也均有较多应用场景。
从2015年到2019年，人脸识别、视频监控的专利申请数量从1000件飙升到3000件，其中四分之三在中国。
2020年以后，随着信息技术的快速发展，人脸识别技术搭载人工智能等高新技术，又有了快速发展和深入应用。据MarketsandMarkets咨询公司研究预计，到2024年，全球人脸识别市场规模达70亿美元。
二、人脸识别技术发展现状
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物特征识别技术。与其他生物特征识别方式（指纹识别、静脉识别、虹膜识别等）相比，人脸识别具有自然性、不被察觉性等优势，未来将成为识别主导技术。根据权威机构统计，2013年，中国人脸识别市场规模达8.61亿元，并呈现出逐年快速增长趋势。2014年，中国人脸识别市场规模突破了10亿元。2017年，中国人脸识别市场规模增长至21.9亿元。2018年，我国多座火车站在乘客身份识别中使用人脸识别技术，市场规模明显提高，约为27.6亿元。据预测，2020年中国人脸识别市场规模将突破40亿元。对于安防场景而言，人脸识别最主要的应用在于核实人员真实身份、对重点人员进行布控预警、实现基于人脸满足公安业务需求的技战法等。目前基于人脸识别的项目在全国进行得如火如荼，并且各地公安部门都取得了丰厚的战果。
三、人脸识别技术主要应用领域
人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。
1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
2、电子护照及身份证。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。
3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。
4、自助服务，机场、车站快速检查进站等。
5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，就无法保证安全。但是使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
四、人脸识别在安防领域的主要应用
人脸识别技术正越来越多地应用于安全监视、数据验证、跟踪比对和数据分析等方面，在智慧公安、智慧社区、智慧园区、智慧校园等场景下，人脸识别技术得到了公安、综治、政府、交通等用户方的高度重视，应用模式也在不断创新,不管是前端智能终端，还是后端的平台层，都有与人脸识别技术强关联的典型案例。
（一）智能终端与人脸识别的结合应用
1.公安移动警务中的应用
"火眼金晴"是公安移动警务信息化中的一种智能终端应用，与众不同的是,它同时具有人脸识别技术和身份证件真伪分辩技术，民警在一线办案或巡逻时，遇到不能获取真实身份信息的情况下，无法有效开展街面办案、核查身份等实战工作，缺少一种既可以即时通过人脸照片获得身份和前科信息又可以马上分辩身份证件真伪的工具，基于人脸识别技术的APP提供移动的人脸比对和身份核验功能，具有对身份证的读取、身份证信息查询、身份证查伪等功能,"火眼金睛"将人脸识别比对技术和身份证件真伪分辩的技术前置应用到一线执法，从最前线打开了数据资源、算法资源的应用渠道，提升一线民警的深度智能化执法水平。
2.移动警用装备中的应用
运用人脸识别技术在警务装备上的还有智能警务头盔、智能警用眼镜、警用机器人、移动人脸布控设备等，都是将人脸识别技术和视频身份挖掘技术前置于移动终端设备，并与后端平台打通，在办案现场或巡逻的一线工作中实现目标人员的身份甄别和管控，从而实现移动巡逻侦查可视化、立体化。
（二）出入口控制中的人脸识别应用
出入口控制系统中的人脸识别应用是目前最普遍的应用，主要实现刷脸控制进入，过程中结合布控比对功能，实现对在逃人员等实时后台报警。
1.商场、楼宇等进出口的人脸识别应用
利用人脸识别技术将传统的钥匙开锁用人脸作为钥匙来代替。在商场、楼宇进出口安装人脸识别设备，对内部或外部人员进行人脸登记，只有系统认可的白名单时方可刷脸进入，一旦有不法分子想进入楼宇，若检测到身份不符就会触发报警信号，防止犯罪嫌疑人员作案。
2.疫情管控中的出入口人脸识别应用
在此次新冠肺炎疫情期间，各种"黑科技"大显身手，例如能支撑重症病例远程会诊的5G远程医疗机器人、红外摄像机体温探测系统、人脸口罩识别技术、视频人脸分析密切接触分析等等，涉及人脸识别技术的疫情防控应用主要有以下几种：
一是通过人员佩戴口罩的检测，对发现未配戴口罩或者未正确佩戴口罩的人员及时提醒并进行纠正。
二是解决疫情时期人们佩戴口罩后人脸识别的问题，尤其在疫情期间出现违法犯罪案件时，犯罪嫌疑人佩戴口罩，身穿防护服伪装成社区工作者，戴口罩的人脸识别为侦破此类案件也打下了基础。
三是利用城市中的人脸抓拍和视频监控中的视图数据以及点位数据，通过人脸识别结合人脸特征聚类和核验技术，智能分析新冠感染者的密切接触人员。
3.大型安保活动中的人脸应用
大型活动的安保重点在于活动场地的安全保障，为了防止不法人员混迹其中，伺机作案，进入场地时必须进行严格的身份验证。以往的安保手段主要是单一的卡证识别，或保安通过证件信息来判断是否放行，安全性上无法得到充分保障。如今，人脸识别技术代替了传统技术，参加活动或会议的观众或嘉宾只要对着签到机器刷脸几秒钟，即可自动识别进入会场，对于影响安保不安定因素的人员如在逃人员、涉恐、涉稳人员等可后台预警进行管控。
（三）公安实战工作中的人脸识别应用
1.通用的人脸识别布控比对应用
一般公安行业会将全国在逃人员、违法犯罪嫌疑人等录入人脸系统，分散在城市各处的人脸抓拍机或视频监控摄像头将会对过往人员进行实时采集并比对，当目标人员出现时系统将第一时间预警，实现人脸识别布控比对的一般应用。
2.多技术融合的公安实战应用
在公安对涉毒、涉恐、高危人群、肇事肇祸精神病人等重点关注人员的管控方面，人脸识别技术结合大数据分析、视频监控以及人员阵地侦查管控方案，可以有效发挥该类人员的智能化管控能力。某地公安的智慧社区平台在通过人脸识别并聚类分析后，分析出有频繁出没在小区及道路周边的人员情况，经身份置信和大数据分析比对后，发现该人员具有吸毒前科，系统将预警信息推送给公安，民警通过关联时间和视频点位查看视频监控发现，该人每次在小区出入口附近的围墙边会停留几分钟，办案民警在该人逗留地点的墙角处，通过挖掘发现了交易毒品，并顺藤摸瓜侦破了一起团伙贩毒案件，这是一个典型的人脸识别结合大数据分析、视频监控等多技术于一体的应用案例，类似这种人脸识别技术促进公安实战工作的案例举不胜举。
（四）基于人脸特征聚类和识别的大数据分析应用
人脸特征聚类是在人脸特征提取的基础上将同一个人的特征通过聚类算法使其聚合在一起，结合人脸采集的时间、空间等要素，形成实时的、鲜活的个人视频人脸轨迹档案。
1.区域人口管理工作中的应用
不管是封闭的小区还是人员居住复杂的城中村，人员的管理一直是一项复杂而又辛苦的工作，既要能掌握管辖范围内的人口状况，又要做好社区的服务工作，基层民警一直缺少一种智能化的手段来管理本小区的人口。基于人脸识别技术的社区人口管理方法，可以通过在小区、城中村等主要出入口部署人脸抓拍设备，形成封闭的人脸电子围栏来提取人脸特征信息，特征聚类和身份置信结合大数据分析技术，可以分析出区域内实有常住人口总数和类型，实现社区人口精细化管理，解决公安机关基层民警长期面临的实有人口管理难的问题。
2.城市级全域人脸轨迹分析应用
随着城市视频监控设备和人脸抓拍设备的大量部署,假设一个人从家里出门最后到达办公地点上班，中途可能会经过多个人脸和图像采集点，被采集到多个人脸和视频图像信息，这些数据代表着该人员一天的视频轨迹活动数据，并且数据的量级也是非常宠大的，如果不经特征聚类，将相同人员的特征聚类编码，而是采用传统以图搜图的方式，不管是从分析效率还是在人脸数据的拓展应用方面都是有局限性的，通过对海量人脸数据的特征聚类和置信，可以产生一种新的人脸AI数据，这些数据无疑会给公安等行业用户带来数据价值，比如办案部门通过加载一张照片即可从城市海量的人脸图像数据中快速寻找犯罪嫌疑人员的行动轨迹、禁毒部门发现关键点位涉毒人员的活动情况、情报人员通过人脸数据开展频次分析、同行人员分析、昼伏夜出等各种技战法分析等等，都可以在城市海量人脸特征数据的基础上结合大数据技术做到全城全域的人脸轨迹动态掌控。
（五）其他人脸识别技术带来的应用
1.脸部情绪识别技术在行业中的应用
脸部情绪识别技术是一种利用实时人脸图像分析人们情绪的技术,通过绘制面部表情图来识别人脸上的情绪，如厌恶、喜悦、愤怒、惊讶、恐惧或悲伤等。但就目前而言，脸部情绪识别技术在安防行业中应用寥寥无几，作为一种人员潜在心理行为分析的技术，可以结合人员属性、心理学、大数据分析技术等，用于监狱、看守所、社区重点人口的心理分析和重点事件发生前的主动预警。
2.视频AR和VR与人脸识别技术的应用
视频AR和人脸识别技术、大数据分析技术结合的更多高科技警务装备将会推动人工智能在公安行业的应用深度，例如智能警用头盔和警用眼镜的成熟应用，警察在街面巡逻时，将会真正出现像科幻大片或真人游戏中面对各种人员的可视化识别和自动高亮标注，街道上活动人员都能即时可视，通过人脸识别即时获取身份信息、高危信息、是否本次专项活动的目标等，这些信息自动跟随AR实景中的人员图像，浮动呈现在警察的眼前，为警察甄别目标人员信息、关注现场重点而提供立体可视化的支撑。
