在当今社会信息安全问题倍受人们注目。自身安全性和个人隐私维护沦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无法几乎符合社会拒绝。

在这样一个背景下，人们把目光投向了生物特征辨识技术——利用人体固有的生理特征或不道德特征来展开身份的辨别或证实。随着科技的发展，人工智能、大数据等技术早已在一些特定的领域获得应用于。

面部辨识作为近些年流行起来的技术，目前也在大大发展中。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设备技术研究院副院长汤晓鸥领军的团队公布研究成果，基于原创的人脸识别算法，准确率超过98．52％，首次打破人眼辨识能力，准确率高达97．53％。

人脸识别技术中被普遍使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萃取人像特征点，利用生物统计学的原理展开分析创建数学模型，即人脸特征模板。利用已竣工的人脸特征模板与被测者的面像展开特征分析，根据分析的结果来得出一个相近值。

通过这个值才可确认否为同一人。人脸识别经过近40年的发展，获得了相当大的发展，辈出了大量的辨识算法。这些算法的涉及面十分普遍，还包括模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能、统计资料自学、神经网络、小波分析、子空间理论和流形自学等众多学科。

所以很难用一个统一的标准对这些算法展开分类。人脸识别系统的普及，堪称人工智能技术的一场极大进步。这种技术目的为计算机获取一部分与人类思维相近的能力、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辨识上展开研发，使得面部辨识技术早已沦为了现实，这一技术在消费产品、汽车、零售以及酒店服务中都会有普遍的应用于，当然在安全性方面也是受到了一些人的批评。通过载入当前用户的日常习惯以及行程路线，可以较慢的为用户检索出有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构建的。如果有人走出商店，机器人不会根据对方的性别、年龄以及面部表情自定义化的给他引荐一些商品，这也让更有客户出售，增进大众的购买欲。

虽然人脸识别技术需要带给极大的便利性，但同时也让不少人产生了疑虑。隐私权倡导者们担忧其将引起新的“监控时代”，或者令其企业出于利益驱动而跟踪人们的行迹。

此外，AI技术还面对着种族主义问题的挑战；如果用于大量白人图像展开系统训练（这也是目前的少见作法），那么系统可能会很难辨识有色人种。根据用作AI训练的数据集的有所不同，这种种族主义还不会以其它方式转入数据集。

举例来说，如果用作AI训练的照片中包括大量女性烹调的内容，那么系统有可能天然确认女性就归属于厨房。尽管如此，仍有很多企业在考虑到如何利用人脸识别技术强化客户、参观者、患者以及用户的体验。他们期望通过人脸识别技术修改交互流程，而非带给令人毛骨悚然的隐私危机。

当然随着面部辨识技术的大大发展，一些人也在开始忧虑人们的隐私问题，特别是在平日的数据库留存当中，面部辨识的功能被迫将人类的各种日常行为记录下来，一旦再次发生数据大规模泄漏，那么可能会对客户导致相当大的压制。目前一些安全性方面的技术专家也开始致力于一些监控和追踪的反侦察技术研发。美国在内的一些安全性人员开始将如何防止数据泄漏出台了技术研发的议程上，总体而言，这是一场科学技术的深刻印象变革。面部辨识技术对我们来说十分最重要，科技的进程是会暂停的，人们总是在大大找到问题并解决问题，最后用科技手段来提高人们的日常生活。

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