人臉識別，是視覺模式識別的一個細分問題，也是最難解決的一個問題。我們每時每刻都在通過眼睛獲得視覺信息，而這些信息通過大腦的處理被識別為有意義的概念。于是我們才知道了放在我們面前的是水杯、書本，還是什么別的東西。

而人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有的核心算法，并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度。

因此，“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，是生物特征識別的應用。其核心技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。

而隨著深度學習的算法、大數據、云計算，這三個條件成熟，人臉識別技術也迎來了它的拐點，正逐漸出現在大規模的商業化應用中。據有關數據顯示，2010年到2015年，我國人臉識別市場規模的平均復合增長率為15.9%;至2020年，人臉識別市場規模增速為166.6%，國內人臉識別市場規模將達到1000億元。

“刷臉”“虹識”開啟智能生活

目前，在生物識別領域，除了指紋和數字密碼，人臉識別和虹膜識別都是較為成熟的生物識別技術，其識別速度快捷、流暢，且應用廣泛。

不過，受限于其成本因素，虹膜識別在智能機上仍未得到大規模采用。

作為進的生物識別技術，虹膜識別的誤識率低至百萬分之一，是目前安全性較高的生物識別技術。

所以，目前部分銀行正開始增加虹膜識別驗證，即只有虹膜掃描信息和賬戶信息完全匹配時，客戶才可以獲得資金提取的授權，安全級得到全面升級。

未來，隨著虹膜識別在生產領域和生活領域中的不斷應用，其將取得讓世人震驚的社會效益與經濟效益。不僅會拉開全民“刷臉”科技時代的序幕，還將開啟身份識別技術運用的浪潮。