大到智慧城市建設，小到手機端應用登錄，人臉識別已經滲透到社會生活的方方面面。人臉識別技術包括人臉特征提取和分類器設計等，是生物特征識別領域中的重點研究項目。人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，80年代以后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，于90年代后期進入初級應用階段。與其他身份驗證技術相比，人臉識別具有無需用戶專門配合、接觸等獨特優勢，使遠距離身份驗證成為可能，例如，通過監控攝像頭進行個人身份驗證。人臉識別系統將捕獲到的圖像數據上傳到執行人臉檢測和面部人臉識別的服務器，數據處理的負載主要集中在服務器上。

　　2014年前后，隨著大數據和深度學習的發展，神經網絡備受矚目，深度學習的出現使人臉識別技術取得了突破性進展。深度學習是機器學習的一種，其概念源于人工神經網絡的研究，通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。區別于傳統的淺層學習，深度學習的不同在于一方面通常有5層以上的多層隱層節點，模型結構深度大；另一方面利用大數據來學習特征，明確了特征學習的重要性。隨著深度卷積神經網絡和大規模數據集的最新發展，深度人臉識別取得了顯著進展，基于深度學習的人臉識別技術可以通過網絡自動學習人臉面部特征，從而提高人臉檢測效率。

　　從人臉表達模型來看，可細分為2D人臉識別和3D人臉識別。基于2D的人臉識別通過2D攝像頭拍攝平面成像，研究時間相對較長，在多個領域都有使用，但由于2D信息存在深度數據丟失的局限性，收集的信息有限，安全級別不夠高，在實際應用中存在不足。早在2019年，就有小學生手舉照片“攻破”了快遞柜的人臉識別系統?；?D的人臉識別系統通過3D攝像頭立體成像，由兩個攝像頭、一個紅外線補光探頭和一個可見光探頭相互配合形成3D圖像，能夠準確分辨出照片、視頻、面具等逼真的攻擊手段。

　　根據使用攝像頭成像原理，目前3D人臉識別主要有三種主流方案，分別是3D結構光方案（Structured Light）、時差測距技術3D方案（Time Of Flight，TOF）和雙目立體成像方案（Stereo System）?；?D結構光的人臉識別已在一些智能手機上實際應用，比如HUAWEI Mate 20 Pro、iPhone X。2009年微軟推出的Kinect（Xbox 360體感周邊外設）則采用了TOF方式獲取3D數據，顛覆了游戲的單一操作，為人機體感交互提供了有益探索。雙目立體成像方案基于視差原理，通過多幅圖像恢復物體的三維信息，由于對相機焦距、兩個攝像頭平面位置等要求較高，應用范圍相對于3D結構光和TOF方案較窄。

　　除了能夠準確識人，精準判斷捕捉到的人臉是真實的也至關重要。活體檢測技術能夠在系統攝像頭正確識別人臉的同時，驗證用戶是本人而不是照片、視頻等常見攻擊手段。目前活體檢測分為三種，分別是配合式活體檢測、靜默活體檢測和雙目活體防偽檢測。其中，配合式活體檢測最為常見，比如在銀行“刷臉”辦理業務、在手機端完成身份認證等應用場景，通常需要根據文字提示完成左看右看、點頭、眨眨眼等動作，通過人臉關鍵點定位和人臉追蹤等技術，驗證用戶是否為真實活體本人。

　　人臉與人體的其他生物特征（如指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的唯一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。隨著大數據和深度學習的不斷發展，人臉識別效率顯著提升，為遠程辦理業務的身份認證環節提供了可靠保障。但與此同時，人臉信息保護、隱私安全等問題也應引起重視。隨著《個人信息保護法》《數據安全法》及相關司法解釋的出臺，國家相關部門以及各種機構對個人信息安全問題的重視，有利于引導人臉識別技術的發展方向，為促進行業高質量發展、創造高品質數字生活提供有力支撐。