未來的某一天，商場購物無需付款，所購商品自動記錄在購物者賬戶下；坐火車，不用出示車票，站臺閘機也會開閘放行；去銀行辦事，沒有銀行卡也能辦理各種業務……這一切不是空談，依靠人臉識別技術都能做到。

　　人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。早在1888年，實驗心理學家弗朗西斯·高爾頓就在《自然》雜志上發表過關于利用人臉進行身份識別的文章，但直到20世紀60年代中后期，科學家們才開始研究通過人臉紋理特征技術實現自動識別。近年來，深度學習（2013年被列為全球十大突破技術的首位）的進步為解決大規模的數據識別，尤其是傳統的計算機視覺問題帶來了新的思路，無論在技術上還是應用上，人臉識別都有了質的飛躍，準確率也得到了極大提升，繼而也有了巨大的實用價值。

　　人臉識別技術說起來并不復雜，前端設備負責人臉捕捉和證件信息讀取，將讀取到的信息上傳至云端服務器等處理系統進行比對，服務器再將比對結果反饋給前端設備顯示。這一過程大致分三步：第一步是人臉檢測，從圖片中提供的大量信息（如花、草、狗、人）中定義出人臉的部分；第二步是人臉分析，在人臉中辨別眼睛、嘴、鼻子等不同區域的輪廓；第三步是人臉識別——這也是技術含量最高的部分，系統要把人臉上的各種特征變成一串相量（好比一串數字），通過相量與相量的比較，來判定是否是同一張人臉。

　　目前，人臉識別技術主要應用在金融、安防及其周邊領域，未來則有望普及到日常生活的各個方面。不過，很多人擔憂人臉識別的準確度和抗風險能力。例如，化妝、整容后是否還能被識別？在人臉識別“三步曲”的第三步中，有一個重要的技術叫關鍵點抓取，即通過面部的許多采樣點進行整體取樣，因此化妝的影響幾乎可以忽略不計。但整容卻從根本上改變了人的相貌，人臉識別對此無能為力，這就需要指紋、虹膜等其他生物識別技術。而對于盜用臉部圖片企圖“蒙混過關”的行為，人臉識別系統也有不同的對策，比如憑借一段視頻而不是單個照片進行識別、人臉識別與其他身份驗證模式共用等。當然，風險與安全都是相對的，即便是普及度更高的指紋識別技術，也有造假的風險，但因其便利性依然在日常生活中被廣泛應用。

　　誠然，包括人臉識別在內的生物識別技術有朝一日是否能完全替代密碼、鑰匙這樣的傳統方式，還要取決于技術落地的實際需求。技術的進步不僅僅在于算法的精進，更多的是技術能夠給我們帶來什么實際價值。當下，人臉識別只是作為安全加權的特性出現在大眾視野里，有朝一日，當人臉識別的需求越來越迫切，使用起來也越來越方便時，“刷臉”就司空見慣了。

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