去年，南宁公安部颁布了一个消息，大力推行“电子身份证”，市民出门再也不需要携带身份证，入住酒店、场馆检票、车站机场安检等等，只需要“刷脸”就行了。这其中运用的技术就是人脸识别。而今年315晚会上，“换脸软件”轻易解锁了人脸识别app，大家的惊呼与后怕，也从侧面说明了人脸识别技术日渐广泛的应用。
一般来说人脸识别技术在日常生活中主要是两种用途，一是用来验证“你是不是某某某”，这是1：1的人脸验证。也就是说我们先告诉人脸识别系统，我是张三，然后用来验证站在机器面前的“我”到底是不是张三。第二个应用的场景，是让系统自动识别出来“我是谁”。系统采集了我的一张照片之后，从数万人的，或者是数百万人的库里面自动找出来我是谁。这是两种完全不同的人脸识别的应用。
人脸识别技术发展到今天，第一种用途——1：1的人脸验证，目前在可控的环境下，已经基本上达到了可使用的地步；而第二种这种动态识别，让系统自动识别出“我是谁”，还有很长的路要走，现在的技术还没有达到这个实际应用的需求。
人脸识别技术在生活中的应用示例一是基于互联网人脸验证的社保系统。中国有越来越多的老年人领取退休金，所以国家每年都需要对这些老人进行生存的认证，防止骗保这种情况发生。这个验证用到的就是人脸验证的技术，主要就是将你的这个身份证和现场采集的照片进行对比，如果系统判断你是同一个人的话那就没问题，你可以顺利领取退休金，否则的话就有骗保的嫌疑，不能进行退休金的领取。
第二个是买房子的时候需要用的征信报告的办理。以前这个材料是在柜台人工办理的，现在人数越来越多，办理量增大了很多。所以通过人脸识别对比的技术，开发了一个征信报告的查询系统。机器先刷身份证，再比对你的现场照片和身份证上的照片一致，就可以自主打印征信报告。
第三个应用是身份查重。由于历史原因，有的人会拥有多张身份证，甚至连名字也不一样。现在可以通过人脸识别技术，把一人多张身份证的问题彻底解决。
计算机处理人脸识别的流程基本上可以分为以下几个步骤：首先是通过人脸检测，对五官进行一些关键点的定位，然后提取计算机能够识别的人脸特征，最后进行一个相似度的比对，得到一个人脸识别的结果。
人脸检测对大家来说其实并不陌生。平常大家用智能手机或者数码相机拍照的时候就会发现，我们的面部区域会出现一个绿色小框，目的就是通过调整曝光等各种参数，使面部的图像更加的清晰，这里其实用到的就是人脸检测的技术。
到目前为止，无论外部有多大的干扰，比如你带了墨镜或者是帽子等等，人脸检测都能比较准确的检测出。像下面这张奥斯卡颁奖的数十个人的一张照片，计算机基本上在几毫秒，或者十几毫秒的时间就能把这些人脸全部检测出来。
人脸检测的难点人脸识别虽说发展到现在3、40年的时间了，但它一直存在的几个难点，到现在也没能彻底解决。一是由姿态引起的面部变化。
人脸识别主要是根据人的面部特征，表象的特征来进行识别的，所以当你的姿态发生大的变化，面部会发生很大的变化。二是光照对人脸识别的影响。三是遮挡等外部干扰，比如一个人戴着墨镜就会把面部的重要信息遮挡住了。四是因为运动模糊、摄像机没有对焦准确，造成的这种拍照的模糊也会对人脸识别造成影响。五是人生理上的变化。
比如说随着年龄的变化，一个人从少年变成青年，变成老年，他的容貌可能会发生比较大的变化，这也会造成这个表象的变化比较大，从而导致识别率的下降。其次是双胞胎的问题，人脸识别系统究竟能不能正确的识别出来，这个其实在学术界也是有争论的，有一派是认为双胞胎根本不应该靠人脸识别技术进行分辨，它是没法用人脸识别技术来准确进行区分的。
除了上述因素，还有一个因素也经常被提及，人脸识别受不受到表情的影响？
其实现有的技术对这些方面倒是处理得还不错，你无论是张嘴还是做一些夸张的表情，计算机都可以通过三维建模和姿态表情校正的方法把它纠正出来。比如上面这张图片里，上排是原始的图像，下排是通过图像处理（把表情进行校正）之后的图片——嘴巴合上了，姿态转成了正面。从人的视觉上看上去可能会觉得人脸变得比较怪异，但是计算机主要是通过面部区域进行识别的，所以校正后的识别率会得到非常明显的提升。
人脸识别的新挑战——人脸防伪人脸识别在现实当中运用的时候，除了追求高的准确率之外，还有一个很重要的安全性问题，在目前人脸识别的运用，主要是用于身份认证。假设我使用张三的照片放在系统前，那么系统是不是能识别出张三？所以，在人脸识别的具体应用里，主要的问题从“识别人的身份”转变成了“判断在系统面前的脸是不是一个真人”，这个问题也称为人脸防伪。
现在在媒体报道上经常能够看到“人脸识别很危险，人脸识别不可靠，比如拿一张假脸也可以很容易攻破人脸识别系统”这样一种说法。这种说法也确实存在，一些主流的欺骗手段是建立一个三维模型，或者是一些表情的嫁接。前段时间网上也流传一个视频，提醒大家不能把自己的自拍随便的放在网上，说是有些不法分子会拿着你的自拍生成一个三维模型，就能够顺利地骗过支付宝的登陆等等各种各样的例子。
其实在这个领域基本上是一个魔高一尺道高一丈的过程。
去年我们在招商银行进行了一个测试，用了网上说的一些自拍照、面具等等，对系统识别各种真人假脸的能力进行测试。它成功的抵御了40多种不同的材质，不同的攻击方式，这也证明了人脸防伪技术还是得到了一些真正的实用。
人脸识别的未来之前说到人脸识别一比一的验证已经取得了比较高的识别率，也在很多场合得到了应用，比如说人脸考勤、社保认证等等。
而下面这个系统，是公安部门或者是安防、或者是我们其他领域真正想用人脸识别来做的，大家终极梦想的这么一个场景——在密密麻麻的人群上有一个摄像机，它能够自动的从画面中识别出来各个人的身份。这是一个非常美好的理想，也是从事人脸识别行业的人最终非常想实现的愿景。但是很遗憾，我们现在的技术在这种场景下还不能达到完全实用的地步，准确率大概只能达到4、50%。
造成准确率不高的原因有很多，其一是人不可能配合安防相机进行人脸识别；其二是由于人的运动也会造成画面模糊；其三是由于一些姿态的变化、人与人之间的遮挡，面部拍摄也会不清晰。所以这个是人脸识别在未来需要改进的方向。
人脸识别技术还有一些其它的应用，比如可以用来进行情感分析、情感计算。比如从傅园慧的表情中，系统可以自动分析出她当时的惊讶，或者是愉快两种心情占了主要的成分。另外系统也可以根据人脸表情的变化，从一段你的视频序列中分析出你当时某一个场景下心情的变化。这个可以运用在教育行业、或者类似的情绪分析的一些行业中。
另外是针对人脸属性的分析。人脸分析除了可以用来进行身份识别，还可以对他的性别、年龄和颜值进行一个估计。比如上面这两个哥们真实年龄只差了一岁，但是人脸识别系统识别出来差了将近有30岁。仔细观察一下大家可以发现，这个算法把他们两个性别都识别错了，有可能是皮肤P得太过分了的原因。这种技术可以运用在对潜在客户的分析以及定点广告的投放等等。