近两年人脸识别技术迅速发展，识别精度及速度的有效提升为人脸识别在众多领域的应用提供了基础，自2015年起人脸识别的应用领域开始逐渐增多，尤其从2016年下半年，人脸识别技术各类应用案例落地速度明显加快。进入2017年之后，更是迎来了井喷式的爆发，多种应用、多个领域内都闪耀着它的身影。

　　按功能应用可以分为：安防型人脸识别产品、提升管理型人脸识别产品、娱乐型人脸识别产品。

　　领域如按行业区分大体包括：部队、公安、司法、金融、社会保险、企事业机关单位、工厂、学校、房地产、家庭入户等。应用范围也非常广泛，如库房、机房、办公楼、办公室、资料室、档案室、实验室等处通道门禁管控、考勤签到、巡更、身份辨识、追逃预警等各种应用。

　　人脸识别系统优点：

　　一、自然性，所谓的自然性是指通过观察比较人脸来区分和确认身份;具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类或其他生物不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。

　　二、非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。

　　三、非接触性，相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触。

　　四、并发性，在实际应用场景中，人脸识别技术可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。

　　人脸识别技术在使用方式上，辨识方便性上，留存现场使用者人像照片上均有非常明显的优势，但是人脸识别技术还是存在些许的发展瓶颈。

　　人脸识别系统难点：

　　首先是人类脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，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是不利的。在加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。

　　其次是人脸存在易变性，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(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。

　　同时随着待识别的人数的增加、出现张得比较像的人的概率增加等情况逐渐增多，原有的人脸识别已满足不了实际的应用。现有的深度学习技术在这些方面有了很大的提升 ，目前很多厂家的人脸识别技术在LFW评测已做到99.5%以上，有的接近甚至超过人眼的识别率。这给人脸识别系统能够大规模的实际应用提供了技术支撑,随着科技的不断进步，期待将来有一天这些人脸识别领域的难题都能得到完美解决。

　　总之，以人脸识别为代表的新一代技术驱动的产业革命已经兴起。这个新的经济单元将是技术比拼的时代，技术壁垒也会越积越高。技术研发会成为企业发展的主要因素，同时商业模式也会因为技术的不管革新而不断演变。如百度深度学习研究院这样的组织会越来越多，如脸优这样技术性应用也会越来越多。当然，最终还是要看各组织的技术革新能力、创新能力以及商业变现能力等综合实力强大与否。