概述
面部識别系統以人臉識别技術為核心，是一項新興的生物識别技術，是國際科技領域攻關的高精尖技術。人臉因具有不可複制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受歡迎。面部識别系統具有廣泛的應用：消除投票欺詐、取款身份驗證、計算機安全等。
原理
臉是标識身份的重要元素，除了長得幾乎完全一樣的雙胞胎之外，面孔毫無疑問是一個人最獨一無二的物理特征。不隻是人有識别和區分數百萬張不同面孔的先天能力，計算機現在也正在迎頭趕上人的這種能力。
人的面部具有一些可辨别的标志，如臉上的凸出部分和凹陷部分構成了不同的面部特征。這些标志定義為節點，人臉大約有80個節點。面部識别系統主要測量以下幾個節點：兩眼之間的距離、鼻子的寬度、眼窩的深度、顴骨、下颌輪廓、下颚等。測量這些節點的目的在于産生一個數字代碼（一串數字），它在數據庫中代表該面孔。
面部識别系統的奇特之處在于，它能夠從擁擠人群中捕捉一個人的面孔，将該面孔從背景中提取出來并與數據庫中存儲的圖像進行對比。為了順利工作，該軟件必須知道一張基本的面孔看起來是怎樣的。面部識别軟件必須首先識别出面孔，然後才能測量每張面孔的各種特征。
操作過程
面部識别方法有多種，但是通常涉及捕獲、分析和對比等一系列步驟，将某人的面孔與數據庫中存儲的圖像進行對比。主要有以下步驟：
檢測——當系統連接到視頻監視系統後，識别軟件會在攝影機的視野中搜尋面部信息。如果在視野中存在一張面孔，它會在幾分之一秒的時間内檢測到它。它使用多尺度算法以低分辨率搜索面部圖像。（算法是提供一組指令以完成特定任務的一個程序）。系統隻有在檢測到類似頭部的形狀後，才切換到高分辨率搜索。
對齊——一旦檢測到面部圖像，系統會确定頭部的位置、大小和姿态。隻有在面部與攝像機至少成35度角的情況下，系統才會記錄它。
标準化——頭部圖像經過縮放和旋轉，以便能記錄和映射到相應的大小和姿态。無論頭部的位置如何以及相距攝像機的距離有多遠，都可以執行标準化過程。光線不會對标準化過程産生影響。
表示——系統将面部數據轉換成一個唯一的代碼。通過編碼，可以更加容易地将新近捕獲的面部數據與存儲的面部數據進行比較。
匹配——将新捕獲的面部數據與存儲的數據進行對比，并（在理想情況下）鍊接到至少一個已存儲的面部圖像。
面部識别系統的核心是局部特征分析（LFA）算法。這是系統在對面孔進行編碼時使用的數學技術。系統對面孔進行測量，并生成一個面紋，即面部的唯一數字代碼。在存儲了面紋之後，系統會将它與數據庫中存儲的成千或成百萬的面紋數據進行對比。每個面紋都存儲為一個84字節的文件。系統可以用每分鐘6000萬張面孔的速度對内存中的面紋數據進行匹配，對于硬盤中的面紋數據，每分鐘可以匹配1500萬張面孔。在進行對比時，系統會用介于1到10之間的一個值來表示對比結果。如果該值大于預先定義的阈值，則宣布找到一個匹配結果。然後，操作人員可以查看被宣布為匹配項的兩張照片，确定計算機的工作是否準确。
用途
與其他生物識别技術一樣，面部識别被認為是一種會在不遠的将來得到廣泛使用的技術。除了進行執法和安全監視之外，面部識别軟件還有其他幾個用途，包括：
消除投票欺詐：墨西哥政府對面部識别系統的使用可稱為是最具創新的用法之一，他們使用此技術找出舞弊的選民（通過重複登記）。為了控制選舉結果，有人會以不同姓名多次登記注冊，以便能夠多次投票。使用傳統方法并不容易找出這些人。借助面部識别技術，官員們可以通過搜索選民數據庫中的面部圖像來找出重複登記的選民。他們将新圖像與檔案中的記錄進行對比，找出試圖使用多個姓名進行登記的人。在墨西哥2000年的總統選舉中曾使用了此技術，而且預計将很快應用到地方選舉中。
取款身份驗證：在得到用戶同意後，ATM機或取款櫃台會拍攝客戶的數字照片。然後，面部識别軟件使用該照片生成一個面紋，避免客戶身份失竊和欺詐交易。使用面部識别軟件後，無需再使用身份證、銀行卡或個人識别号（PIN）來确認客戶的身份。
計算機安全：通過在計算機上安裝網絡攝像頭和面部識别軟件，可以将您的臉變成進入計算機所需的密碼。IBM已經在其A、T和X系列的Thinkpad筆記本電腦上的屏幕保護程序裡融入了這種技術。
開發
2012年9月，一項研發計劃名為“下一代識别系統”（NextGenerationIdentification，簡稱NGI）已在美國多個州獲得批準，預計到2014年在全美普及。FBI希望此計劃可以為執法人員提供照片來識别罪犯。2010年項目測試表明，最好的計算機算法可以幫助執法人員從儲存160萬人臉圖像的數據庫中找到犯罪嫌疑人，識别率最高可以達到92%。甚至是在某人沒有直視鏡頭的情況下，系統也能從數據庫中正确找到匹配的人臉。
此計劃旨在基于研究、評估、綜合自動指紋識别系統環境下實施高新技術來提升并推進生物識别技術和罪犯曆史信息服務，最終打擊恐怖主義和違法犯罪活動。
質疑
盡管可以使用面部識别技術保護你的私人信息，但是隻需要在你沒有察覺的情況下拍攝一張照片就可以輕易入侵系統并獲取你的隐私。與其他許多正在不斷發展的技術一樣，面部識别技術雖然具有難以置信的潛能，但是仍存在一些缺陷。
民衆和媒體的擔源于這項技術超高的準确性，一些隐私權提倡者一再反對稱，如果在偶然情況下，一些人與嫌疑人同時出現在一張照片中，那無論其是否犯罪，都可能遭到聯邦調查局的身份調查，或許在不知情的情況下上了調查局的黑名單，這是對公民隐私權的極大侵害。
運用
美國紐約州州長安德魯·科莫5日宣布，紐約州采用面部識别技術對1.3萬起身份證欺詐案進行調查，逮捕了2500名嫌犯，此外還有5000人面臨刑事調查。n
美國駕照和身份證由機動車輛管理局統一發放，汽車駕照等同于身份證。據紐約州政府介紹，從2010年開始，紐約州機動車輛管理局采用面部識别技術将所有申請者照片與數據庫中2000多萬幅照片進行比對，發現了1.3萬個可疑的駕照或身份證，有的人甚至以不同名字同時擁有多個身份證。n
美國法律規定身份證欺詐為重罪。本次被逮捕的人中有一名因搶劫銀行被警方通緝了17年的嫌犯；100人有刑事重罪記錄；兩人被列為“恐怖分子”觀察名單；一名女子利用假身份證騙取了52.5萬美元社會保險福利金和紐約州保險。n
紐約州政府的目标是實現一人一個身份證。科莫說，這一行動向身份證造假的人發出明确信息，“紐約州絕不會容忍這種現象，造假者将會被抓住”。
2013年7月。芬蘭一家企業推出全球首個“刷臉”支付系統。結賬時，消費者隻需在收銀台面對POS機屏幕上的攝像頭，系統自動拍照，掃描消費者面部，等身份信息顯示出後，在觸摸顯示屏上點擊确認完成交易。無需信用卡、錢包或手機。整個交易過程不超5秒鐘。不過，也有人認為，“這點時間，通常也就夠你拿出錢包”。芬蘭初創公司Uniqul已為這套基于面部識别技術的“刷臉”支付系統申請專利.
