在当今社会信息安全问题备受人们关注。自身安全和个人隐私保护成为这个时代的热门话题。基于密码、个人识别码、磁卡和钥匙等传统的安全措施已不能完全满足社会要求。
在这样一个背景下，人们把目光投向了生物特征识别技术 —— 利用人体固有的生理特征或行为特征来进行身份的鉴别或确认。
随着科技的发展，人工智能、大数据等技术已经在一些特定的领域得到应用。面部识别作为近些年流行起来的技术，目前也在不断发展中。
早在2014年3月，香港中文大学信息工程系主任、中国科学院深圳先进技术研究院副院长汤晓鸥领军的团队发布研究成果，基于原创的人脸识别算法，准确率达到98．52％，首次超越人眼识别能力，准确率高达97．53％。
人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。
利用已建成的人脸特征模板与被测者的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。
人脸识别经过近 40 年的发展，取得了很大的发展，涌现出了大量的识别算法。这些算法的涉及面非常广泛，包括模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能、统计学习、神经网络、小波分析、子空间理论和流形学习等众多学科。所以很难用一个统一的标准对这些算法进行分类。
人脸识别系统的普及，可谓人工智能技术的一场巨大飞跃。这种技术旨在为计算机提供一部分与人类思维相似的能力、功能性甚至是创造力。
目前全世界各大科技公司争相在面部识别上进行研发，使得面部识别技术已经成为了现实，这一技术在消费产品、汽车、零售以及酒店服务中都会有广泛的应用，当然在安全方面也是受到了一些人的质疑。
通过录入当前用户的日常习惯以及行程路线，可以快速的为用户检索出附近最合理的目的地，这项技术背后也是基于大数据和人工智能实现的。
如果有人走进商店，机器人会根据对方的性别、年龄以及面部表情定制化的给他推荐一些商品，这也让吸引客户购买，促进大众的购买欲。
虽然人脸识别技术能够带来巨大的便利性，但同时也让不少人产生了顾虑。隐私权倡导者们担心其将引发新的“监控时代”，或者令企业出于利益驱动而追踪人们的行迹。
此外，ai技术还面临着偏见问题的挑战；如果使用大量白人图像进行系统训练（这也是目前的常见做法），那么系统可能会很难识别有色人种。
根据用于ai训练的数据集的不同，这种偏见还会以其它方式进入数据集。举例来说，如果用于ai训练的照片中包含大量女性烹饪的内容，那么系统可能天然认定女性就归属于厨房。
尽管如此，仍有很多企业在考虑如何利用人脸识别技术增强客户、访客、患者以及用户的体验。他们希望通过人脸识别技术简化交互流程，而非带来令人毛骨悚然的隐私危机。
当然随着面部识别技术的不断发展，一些人也在开始担忧人们的隐私问题，特别是在平日的数据库保存当中，面部识别的功能不得不将人类的各种日常行为记录下来，一旦发生数据大规模泄露，那么可能会对客户造成很大的打击。
目前一些安全方面的技术专家也开始致力于一些监控和跟踪的反侦查技术研发。美国在内的一些安全人员开始将如何防范数据泄露提上了技术研发的议程上，
总体而言，这是一场科学技术的深刻变革。面部识别技术对我们来说非常重要，科技的进程是不会停止的，人们总是在不断发现问题并解决问题，最终用科技手段来改善人们的日常生活。

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