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年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主;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”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，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

3D人脸识别则是通过3D摄像头立体成像，能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息，从而使得计算机得到空间的3D数据并能够复原完整的三维世界，并实现各种智能的三维定位。简单的说就是机器获取的信息多了，分析判断的准确性有了极大的提升，人脸识别功能可以分辨出平面图像/视频/化妆/皮面具/双胞胎等状态，适合金融领域和智能门禁等安全级别要求高的应用场景。

人脸识别行业

目前我国排名前列的人脸识别企业主要有旷视科技、商汤科技等专门成立从事人脸识别技术研发应用的创业型公司，老牌的安防及上市企业如海康威视、大华股份、川大智胜、欧比特等，同时还有互联网巨头腾讯、阿里、百度以投资或自有研发团队的形式进入人脸识别领域。

2021年11月14日，国家网信办公布《网络数据安全管理条例(征求意见稿)》，并向社会公开征求意见。征求意见稿提出，数据处理者利用生物特征进行个人身份认证的，应当对必要性、安全性进行风险评估，不得将人脸、步态、指纹、虹膜、声纹等生物特征作为唯一的个人身份认证方式，以强制个人同意收集其个人生物特征信息。

2023年8月8日，为规范人脸识别技术应用，保护个人信息权益及其他人身和财产权益，维护社会秩序和公共安全，国家网信办发布《人脸识别技术应用安全管理规定(试行)(征求意见稿)》，向社会公开征求意见。

日前，由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC 28)提出并归口管理的《信息技术 生物特征识别 人脸识别系统测试方法》(GB/T 42981-2023)国家标准发布，将于2024年4月1日正式实施。

本标准规定了人脸识别系统测试的一般要求，描述了人脸识别系统的功能测试方法、性能测试方法以及活体检测测试方法。适用于第三方检验检测机构开展人脸识别系统测试，开发和应用人脸识别系统的相关机构参照开展测试活动。

在不同应用领域，人脸识别行业品牌的知名度不一样。按照人脸识别技术的应用维度分析，可以分为政府、企业和个人消费者，其中政府部门一般希望人脸识别技术应用在智能安防领域，应用场景复杂，对准确性的要求较高 ; 个人消费者应用场景复杂性低，但对消费体验要求较高。按照人脸识别技术的供给维度分析，人脸识别技术能够提供的产品主要划分为工程项目、硬件及软件技术。

由于人脸识别技术水平要求较高，其研究主要集中在北京市、上海市、广东省、杭州市、重庆市等科技研发实力较强的地区。其中，北京市分布数量最多，其人脸识别研究实力也处于国内领先地位，

从人脸识别行业专利集中度来看，整体上呈现区域专利申请集中度较高而企业集中度较低的特点，专利申请排名前四的省份分别是广东、北京、江苏和浙江，CR4 达 70.99%; 企业专利申请数量前 10 名分别为 OPPO 广东移动通信有限公司、腾讯科技 ( 深圳 ) 有限公司、平安科技 ( 深圳 ) 有限公司、北京百度网讯科技有限公司、国家电网有限公司、中国银行股份有限公司、北京旷视科技有限公司、中国工商银行股份有限公司、维沃移动通信有限公司和百度在线网络技术 ( 北京 ) 有限公司，CR10 仅为 4.31%，前 10 代表企业分别属于通信、互联网、金融、能源等不同行业。

3D人脸识别行业发展前景

3D人脸识别则是通过3D摄像头立体成像，能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息，从而使得计算机得到空间的3D教据并能够复原完整的三维世界，并实现各种智能的三维定位。简单的说就是机器获取的信息多了，分析判断的准确性有了极大的提升，人脸识别功能可以分辨出平面图像/视频/化枚/皮面具/双胞胎等状态，适合金融领域和智能手机等安全级别要求高的应用场景。

由于目前人脸识别行业正在从2D转向3D，从2D和3D的发展特征来看，3D的识别率远高于2D，每个布局2D人脸识别的企业均会逐渐布局3D人脸识别。

与2D人脸识别技术比较，3D人脸识别的优点在于：(1)精准度高——3D人脸识别系统采集人体面部三维特征，识别精度高，错误拒绝率和错误接受率极低，大量面部特征和数据点足以区分双胞胎;(2)环境稳定性强——3D人脸识别系统对光线、背景灯环境的实用性更强，系统更稳定;(3)防伪稳定性高——3D人脸识别系统更稳定，系统不易被轻易愚弄、欺骗，而冒充身份者能够通过合法用户的视频图像或相片骗过2D人脸识别系统;(4)实用性强——3D人脸识别系统不需要用户配合，当人脸有姿态、角度、表情、面部遮挡物等时，其识别性能稳定，实用性强，而2D人脸识别系统识别性能下降剧烈。

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。

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。在安防领域，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。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。

人脸识别行业前景广阔，人脸识别市场热度高涨，其应用场景得到跨越式发展的根本原因在于技术革新。深度学习将人脸识别的精确度提高到肉眼级别，极大丰富了人脸识别的应用场景。互联网银行远程开户的刚需将人脸识别带进了金融级应用场景;巨头频繁布局人脸识别赋予其更大的应用场景想像空间，同时培养用户“刷脸”习惯以及对技术的认可度，有利于产业进一步发展。多方的推动使得人脸识别应用得到爆发式发展。