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。

人脸识别技术全景

资料来源：观研天下整理

一、发展历程

人脸识别技术主要经历了萌芽阶段、初始阶段、突破阶段、飞速发展阶段和商业应用阶段这五个时期。20世纪英国科学家高尔顿发表了关于利用人脸特征进行身份识别的文章，这种理论为此后人脸识别技术奠定了基础，认知科学家逐步研究人脸识别。至1960年人脸识别行业开始进入初始阶段，该时期正式启动人脸识别工程化应用研究，并未赋予实际应用。1991年后行业算法技术得以突破，基于特征脸识别算法精度更高，该方法得到广泛推广。1998-2014年人脸识别技术飞速发展，不仅实现全自动化，商业化进程也进一步推进。2015年后随着智能化水平的不断提升，人脸识别商业应用遍地开花；如今人脸识别算法由2D人脸识别向3D升级转化。

人脸识别发展历程

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二、市场规模

根据观研报告网发布的《中国人脸识别行业现状深度分析与发展趋势研究报告（2022-2029年）》显示，当前人脸识别技术具有非强制性、非接触性、并发性的优势特点，尤其是疫情期间无疑为人脸识别应用深化提供条件。同样人脸识别的操作便捷高效，在现代生产生活方式中的终端应用边界不断延伸，作用日趋凸显。人脸识别技术产业不断发展壮大，市场渗透率快速攀升。

人脸识别技术特点

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从用户使用人脸识别技术的频率来看，约45%的用户经常使用人脸识别技术，49% 左右的用户则是偶尔使用，几乎不用以及从来不用的用户比例仅为6%上下；由此可见，人脸识别技术在大众中的使用频率极高。日渐成熟的人脸识别技术落地以及国家政策支持创造了人脸识别行业规模化用户，因此应用市场一片火热。

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在此背景下我国人脸识别行业市场规模呈持续增长态势，规模从2017年的21亿元大幅增至2021年的56亿元，年均复合增长率为27.8%。其中金融服务、安防需求是人脸识别行业市场规模增长的重要推力。

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三、规模展望

利用人体生理行为特征进行身份识别的技术除了人脸识别外，还有指纹识别、虹膜识别、语音识别等生物识别技术。先就人脸识别而言，整体性能指标处于绝对优势；而指纹识别抗干扰性弱；虹膜识别虽然精确率最高，设备成本同样高位；语音识别具有可变性。考虑成本、精准度、安全性等诸多因素后，人脸识别是生物识别技术中的翘楚，未来发展可期。

不过从大众选择验证方式这一角度来看，指纹识别仍旧是多数用户的首选方式，比例达到73.55%；其次是密码输入，为61.40%；人脸识别居于第三，人数占比56.82%，比指纹识别低了17%左右。虽然现阶段人脸识别与指纹识别在验证方式应用上存在一定差距，但人脸识别技术的优势暂无其他同类技术能匹及，随着相关技术的完善以及设备成本的降低，人脸识别将逐渐取代指纹验证方式。

数据来源：新京报、观研天下整理

相较欧美国家，我国人脸识别技术发展略晚，因此具有一定上升空间。近几年国内人脸识别发展迅速，特别是涌现出一批以中科院为代表的机构深耕行业，大幅提升了整体科研成果质量，但在算法、芯片等核心方面仍落后于欧美。

另外人脸识别在金融、安防、互联网、交通等诸多领域规模化应用的过程中，仍存在隐私泄露安全风险，比如因非法采集或黑客入侵对公共安全和个人隐私造成严重威胁，这与大众日益提高的安全意识相悖。国外欧美禁令频发，具体有2018年比利时禁止私人使用人脸识别；2019年美国旧金山通过“禁止使用面部识别”的决定；2020年IBM放弃人脸识别研究工作；2021年Facebook关闭人脸识别系统并删除收集的面部识别数据。聚焦国内，国家也出台《网络安全法》、《个人信息安全防范》等政策和组织APP整治活动进行人脸识别数据安全建设，越来越多的行业加入“护脸行动”。

未来人脸识别个人信息保护管理更为完善，随着商业化应用愈加广泛、深入，预计2024年我国人脸识别产业市场规模将突破100亿元，十年内行业有望达到千亿级规模。

数据来源：观研天下整理（LQM）