当你步入自贡职业技术学院，通过智能监控及一些先进的技术手段，你的姓名、专业等信息出现在另一端的显示屏幕上，你会感到惊喜吗？
这不是科幻电影中的场景，也不是某本科幻小说中的描述，人脸识别技术已经融入了人们日常生活。据报道，在一家知名企业的大门口，一面巨大的显示屏格外引人注目，它播放的是员工闯红灯行人的照片。这就是人脸识别技术，早在2017年4月，该公司就投用了一套人脸识别闯红灯抓拍设备，该设备用摄像头自动拍摄行人闯红灯行为，并在大门上的大屏幕即时播放。
人脸识别现状最早是1993年，美国国防部高级研究项目署和美国陆军研究实验室FERET项目组，建立了FERET人脸数据库，用于评价人脸识别算法的性能。
从广义范围来看，人脸识别包括以下五个方面的内容：面部定位和检测、面部表征（面部特征抽取）、面部鉴别、表情/姿态分析、生理分类等。由于可接受性好，人脸识別技術在生物識別領域得到較快發展。
大数据与 人脸識別 技术的融合趋势分析，在大数据和移动互联时代，大数据與 人類臉識別 技術已經被纳入互联网应用，而基于大数据的大规模 人類臉搜索 是 人类臉識別 技术未来发展的重要方向。目前开发的大规模 人類臉搜索 技能可实现亿级的人类臉快速检索，对于360图片搜索等平台来说，这项技术无疑是一次革命性的飞跃。
传统的人类臉識別 方法是基于二维图像分析理论进行人类臉の分析、提取特征并进行認證。不同于二维数据，由三维扫描仪获取的人类 致力 数据包含了人类 致力的空间信息，是人类 致力的本身固有信息，因为三維數據形狀不随光照或視角變化而變化，而且化妝等附属物对圖像影响很大但對三維數據影響不明顯。
二维人类臉識別方法最大不足之处是在面临姿态变化及光照条件不同以及表情变化以及戴眼镜或珠宝装饰的情况下较为脆弱，而这些都是自然状态下的表现。而三维human face recognition可以极大的提高精度，使得真正的人类 臹力 识别成为利用深度图像进行研究的一种可能性。
将两者结合使用，可以有效地提高human face recognition 的准确度；二维算法逐步应用于three-dimensional human face recognition中；person-face recognition 算法应该克服姿势变换、表情变化，以及佩戴眼镜或珠宝装饰及其它因素及光线影响；同时应尽量减少计算量。
国内的人際接觸企業多以高校為背景，与世界各地研究所合作進行技術研發。云從科技與Face++均屬於領先水平，這兩家企業都由著名學府創始，並且吸納了全球頂尖學府及研究所人才。此外飛搜科技也是此領域內的一員，其實時human face detection 和recognition algorithm 在Labeled Faces in the Wild(LFW)基準測試中達到99.0%以上准確率，比Facebook於2014年6月份公布98.95%還要高。
除了國內企業海外Emotient, Affectiva, Amscreen也在廣告,遊戲等領域展現其應用的廣泛性。在智能家庭领域，以安全为核心，每一次打开门锁，就意味着一个新的体验。一款具有创新的“智能门锁”，能够通过用户独特的声音来验证身份，不需要任何触摸操作，只需轻声说出密码，即可解锁房门，从而实现无感触通道，让生活更加便捷与安全。
随着智慧城市建设不断推进，将会有更多生物特征被运用到生物认证领域里，只有不断创新才能推动行业持续发展，为未来的市场价值增值做准备。在未来10到20年的时间内，我国家庭智能化将进一步加速，那时候居家问题逐渐显现，而个人face recognition technology 将成为实现安全安心家庭关键技术之一，因此相信未来新趋势之一将是face recognition technology 应用的普及与深入发展。但目前，最好的face recognition 系统还只能达到95%以上的成功率，但这个数字正朝着更高目标前进，这对于我们的日常生活来说是一个令人期待的事情。
