广州开始铺开“刷脸取款”，从4月1日起广州市内的大型银行网点，基本可以实现“刷脸取款"。银行表示，客户首次使用刷脸功能，可通过ATM机、柜面和手机银行开通，后续也可通过柜面和手机银行关闭。近几年我国3D人脸识别技术的应用领域愈发广泛，极大的提高的社会运行的效率。

　　2010年，随着Facebook加入人脸识别功能，人脸识别开始走向个人。从支付到美颜，全球互联网公司纷纷跟进，2017年苹果iPhone X首次发布人脸解锁功能，抢购一空同时引爆了市场，如今人脸识别已经应用在了方方面面，短视频、直播这些每天都会高频出现在我们身边。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。

　　2017年后市场爆发 目前主要用于支付转账

　　2010年以来，随着我国人工智能产业的快速发展，计算机视觉技术产业化进程在我国加速发展，商汤科技、旷视科技等计算机视觉相关企业相继成立，进一步促进我国计算机视觉行业的健康发展。2017年，iPhone X问世，开启了手机3D人脸识别元年，引发了众多手机厂商纷纷效仿。其实早在2015年，苹果收购以色列著名3D传感器制造商PrimeSense，就让行业看到了三维人脸识别的更大潜力，也让更多初创企业纷纷“入海”。

　　根据南方都市报个人信息保护研究中心于2020年6月发布的《人脸识别应用公众调研报告》，在10大类场景中，最普及的场景是支付转账，67.2%受访者表示遇到过。除此之外，解锁解密(54.1%)、交通安检(49.6%)、实名登记(47.68%)、开户销户(45.26%)、门禁考勤(43.33%)也较为普及，均有四成以上受访者在相关场景中遇到过人脸识别应用。

　　目前安卓市场中3D人脸识别传感器的OEM成本过高，要达到与IPhone X的Face ID相同效果，成本可能要200-300元。另外，用户对面部识别的需求并非十分迫切。在2018年的热度过后，三维人脸识别在手机上的应用又陷入沉寂。

　　而安防领域，3D人脸识别能在智能门锁进行更准确地识别。目前智能门锁市场正在不断扩大，包括人脸、虹膜识别等生物识别方式也逐渐进入实际应用。3D人脸识别模组在价格相对价格更高的同时，安全性优势也更为明显。

　　另外在边检通关场景，3D人脸也有有效应用。通关场景中，如何让人、车流通更为高效，是一个关键问题。逆光或侧光情况对识别影响都会较大，所以很多通行关口，正午阳光直射时会关闭部分闸机以免误识。3D人脸通过对光线的智能处理，就能更为有效的避免强光，保证识别的稳定性。

　　信息安全和被滥用问题突出

　　根据南方都市报个人信息保护研究中心于2020年6月发布的《人脸识别应用公众调研报告》，在便捷性感受方面，有9类场景的平均分超过4分，显示出受访者对便捷性的认可度。其中，得分最高的是支付转账，平均分为4.33。除了“其他”场景外，只有换脸娱乐场景的平均分不足4分，但也达到了3.66分。

　　在安全性感受方面，受访者给出的分数则明显偏低，体现出他们对安全风险的忧虑态度。在各个场景中，仅有交通安检场景的平均分超过4分，为4.01分。紧随其后的是支付转账(3.98分)、开户销户(3.96分)和校园/在线教育(3.88分)。其他场景得分则在2到4分之间。

　　近年来，越来越多的人脸识别技术与应用现身公众视野，其中不少引发舆论争议：斯坦福大学研发的算法可通过面部照片识别性取向；部分学校利用人脸识别摄像头完成学生考勤，甚至“监控”教师和学生的上课状态；一些地方的交通管理部门通过人脸识别抓拍闯红灯的行人，被抓拍者的个人信息可实时显示在附近的电子屏幕上。

　　南方都市报个人信息保护研究中心在调研中，64.39%的受访者认为人脸识别技术有被滥用的趋势，20.13%的受访者认为没有，还有15.47%的受访者表示“不确定”。

　　中国3D人脸识别精确度达到国际领先水平

　　根据2020年6月LFW更新的测试数据，我国企业在LFW中的识别率来看，在公布的人脸识别数据库LFW(Labeled Faces in the Wild)测试结果显示，云识图的LFW识别率达到99.87%，中国第一，世界第二；平安集团旗下平安科技的人脸识别技术和腾讯优图以99.80%的识别精度并列中国第二。

　　值得注意的是，飞搜科技的识别率从2019年的99.40%上升到99.67%，慧芯金服网络科技的识别率从2019年的99.17%提升到99.55%。我国企业在LFW中的识别率如下如所示：

　　注：该识别率为在LFW无约束、有标注的室外照片集上的照片人脸识别率结果。

　　目前，我国人脸识别领域主要有以商汤、依图、旷视、云从四大独角兽为首的初创公司，海康威视、佳都科技等上市公司和腾讯、阿里巴巴、百度为首的互联网巨头三个大阵营。三方阵营不断加码布局人脸识别，推出了一系列针对不同应用场景的人脸识别产品，涵盖了安防、金融、商业等应用领域。

　　最新技术仍然集中在人脸识别和3D人脸重建

　　CVPR，英文全称Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，中文全称是国际计算机视觉与模式识别会议。这个会议是由IEEE主办的一年一度的全球学术性顶级会议，会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术，每年CVPR都会有一个固定的研讨主题。会议一般在每年六月举行，大部分情况下会议都在美国西部地区举办，也会在美国中部和东部地区之间循环举办。

　　2020年3月，CVPR收录人脸相关论文总计61篇，涵盖方向众多，传统方向比如人脸识别、检测等依旧是研究的重点，除此之外，人脸生成、编辑，人脸反欺骗等也持续火热。

　　从收录的人脸识别论文研究主体来看，中国内的研究机构和厂商众多，尤以香港中文大学、商汤科技、中科院、百度、浙大等为代表有多篇工作颇为显眼，而国外的伦敦帝国理工学院在人脸领域也有多个不同方向的工作。

　　从CVPR的2020年人脸识别收录论文分析，其中人脸识别类和3D人脸重建类仍然是论文研究热点，其中CVPR在2020年人脸识别类的论文中共收录12个，3D人脸识别为5个。

　　市场规模近百亿

　　2018年8月，国际调研机构Gen Market Insights发布《全球人脸识别设备市场研究报告》称，2017年，中国面部识别产值占全世界29.29%的市场份额，2023年预计将达到44.59%。结合前文对全球人脸识别的分析，在2017年苹果X问世前，中国3D人脸识别的应用渗透率较低，随后由于技术的不断更迭而上升。

　　通过下文对3D人脸识别应用场景的分析，目前3D人脸识别主要应用于安防，而其中门禁考勤和智能锁的渗透率不足10%。同时考虑到2020年“非接触经济”的崛起，前瞻初步估计2020年中国3D人脸识别的渗透率达到15%，2020年中国3D人脸识别的市场规模为17亿元左右。

　　2018年8月，国际调研机构Gen Market Insights发布《全球人脸识别设备市场研究报告》称，2017年，中国面部识别产值占全世界29.29%的市场份额，2023年预计将达到44.59%。结合前文全球人脸识别市场规模15%的年均复合增速，初步假设到2026年我国人脸识别占比全球47%，同时考虑到人民币长期升值的趋势。

　　未来随着我国智慧交通、智慧金融和智慧政务的布局，作为主要采购方的政府和国企对价格敏感性较低，3D人脸识别技术对2D人脸识别技术的替换率将持续提升，初步估算到2026年我国3D人脸识别的市场渗透率将约到33%，市场规模超过98亿元人民币。