人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年代后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主，到现在技术日益成熟，并得到越来越广泛的普及应用。
继由清华大学与梓昆科技联合研发的我国首台具有人脸识别支付功能的金融安全设备ATM机6月初正式发布，人脸识别系统与声纹识别技术在不久的将来亦将应用于高校测试考生身份识别，人脸识别技术市场将迎来爆发。
人脸识别技术打开更多商业化应用
据悉，由外研社开发研制的“FiF测试系统”是国内首款支持高校大规模外语在线测试全流程信息化管理及听、说、读、写、译全题型智能化评阅的新一代数字产品，不久将来还将融入人脸别技术，用于高校测试高考考生身份识别。这是我国人脸识别技术又一大突破。
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，集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用。人脸识别通常要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等，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的一系列检测验别技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年代后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主，到现在技术日益成熟，并得到越来越广泛的普及应用。
在生物识别市场上，人脸识别的应用已经慢慢超出了安防领域，广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、零售、电子商务、安全防务等领域。比如：利用人脸识别进行手机解锁及电脑登录认证;一些广告公司把人脸识别技术应用在户外广告上进行人流量统计;社保系统纷纷启用人脸识别技术，规范领取人资格;在大超市，无须各种卡，只要应用“刷脸”技术就能进行支付;等等。在未来的某一天，你钱包里不再存放现金，甚至你出门连手机和钱包都不用带，就能在周边的便利店买东西――因为你可以“刷脸”支付。与“刷脸”支付同理的是，也可进行“刷脸提款”。当一个客户在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成用户身份鉴定，这个客户就可径直办理完提款业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。
你或许已经听说过“谷歌钱包”支付系统，它采用NFC技术，轻松触摸智能手机就可进行结算支付。还有一种使用“地理围栏”技术的服务已现世，用户可以在进出商店时登入登出。但这还不是最潮的，最先进的技术是无需借助额外设备，只要你亮出自己的脸蛋，在商店内如入无人之境，想买啥买啥，这项技术绝对是一个历史性的跨越。
一家英国酸奶店老板称，这种支付方式比刷卡或现金甚至手机支付还要快，排队等待付款的顾客明显减少了。据悉，不仅是英国、美国，“刷脸”消费在日本、韩国、澳大利亚、芬兰等国家也悄然崭露头角，极大方便普通百姓。
政策支持促使巨头跑步进入
抛开某些方面原因，国家政策的强烈支持可以说是人脸识别崛起的重要因素。随着近些年来，平安城市、智慧城市在全国各个城市大力推广，我国安防市场的需求也随之迅速升温，人脸识别已经开始被列为平安城市、智慧城市使用过程中的强制标准。这种情况的出现，对于人脸识别的推广无疑是一种非常有力的推动。
而随着技术的日渐成熟、应用场景的日益丰富以及政策支持逐步明确，人脸识别行业将进入大规模商业化阶段，成为市场的下一个角逐热点。人脸识别产品当前已逐渐广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、零售、电商、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。
2015年以来，腾讯、阿里、民生银行等多个巨头纷纷加码人脸识别产业。继马云在德国汉诺威电脑展上亲自展示支付宝的人脸识别技术“SmiletoPay”，完成“刷脸”支付后，阿里巴巴将与国内生物识别领域知名企业海鑫科金旗下的海鑫智圣合作共同建设“阿里巴巴人脸比对系统”，利用海鑫智圣人脸识别核心算法在淘宝开户认证过程中引入“人脸比对”及“真人检测”。而另一大国内巨头腾讯财付通表示已与中国公安部所属的全国公民身份证号码查询服务中心达成人像比对服务的战略合作。腾讯与微众银行正在对金融、证券等业务进行人脸识别的支付应用尝试。而一直坚持创新为先的民生银行率先将人脸识别引入客户身份认证环节，目前已经在移动智能柜员系统、移动运营、客户化运营和柜台业务XBank业务系统中采用人脸识别技术。
而国外巨头动手更早，去年比尔・盖茨在博鳌演讲中指出“深度学习”和“计算机视觉”将是IT界下一个大事件。Google于2014年收购了4家人工智能初创公司均涉及深度学习，其中3家涉及计算机视觉。
市场人士指出，国内外巨头纷纷加码人脸识别技术，这可能直接助推产业的爆发性增长，脸识别产业即将迎来大规模商业化。
人脸识别概念股有望迎来爆发
识别技术准确率的日益提升以及用户习惯的培养，让人脸识别从安防军事领域不断延伸，全面打开线上商业化应用，也有助于线下生物识别格局的改变。
首先，随着用户习惯深入以及对人脸识别的技术认可，未来刷脸登录、刷脸交友等新型线上应用将迎来爆发，线上第三方认证服务平台将极大受益于线上多方需求的拓展;其次，随着人脸识别技术的革新，智慧银行VTM、新型安防系统以及后端海量视频数据检索等项目将大量上线，人脸识别效果的提升将打开前期受效果制约的应用场景;最后，互联网+是IT界当前风口，那么人工智能以及人机交互将是IT界的下个风口，布局人脸识别就是布局人工智能以及人机交互的未来。 我国人口规模巨大，经济增长迅速，对可靠的人脸识别技术的各方面需求越来越迫切。一旦人脸识别得以推广，人工智能和人机交互成为人脸识别下一个商业爆发点，其发展潜力与前景将十分美好。据统计数据显示，仅在中国大陆，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的人脸识别市场规模。
安兴证券认为，人脸识别产业即将迎来大规模商业化，建议布局技术龙头。作为互联网金融的基础设施，人脸识别产业将充分受益于“线上身份认证”产业的爆发;同时智能安防、后端监控自动检索等前期受制于识别效果的应用空间也将被打开。看好人脸识别公司的当前发展空间，更看好其在人工智能领域的先入优势与技术积淀。未来像佳都科技、科大讯飞、川大智胜、汉王科技、欧菲光等这样致力于人脸识别技术的公司前景十分看好。
人脸识别技术开发尚有阻碍因素
与其他类型的生物识别比较，人脸识别具有无须被采集对象配合、无须采集对象和设备直接接触、可以在同一场景中对多个人脸进行分拣、判断及识别等优点。这些特点使得人脸识别系统工作效率高、准确度高，且效果较好。然而，既便如此，我们也无法忽视人脸识别技术在研发和应用中的阻力因素。
众所周知，所有人的脸部结构都是相似的，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体却是不利的。另一方面，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大。另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物、年龄等多方面因素的影响。加上整容技术的进步，人们对脸部可以作出更多的改变，这就又给人脸识别技术出了一道难题。
还有，随着人脸识别技术在市场上的应用越来越广泛，国际上出现了很多反对的声音，谴责人脸识别系统随意收集脸部信息侵犯了个人隐私。
另外，人脸识别技术已得到广泛的认同，但其应用门槛仍然较高：技术门槛高（开发周期长），经济门槛高（价格高），这也影响其推广应用。
