当前，随着人工智能、物联网等前沿技术的迅速发展，智能时代已悄然到来，"刷脸"逐渐成为了新的风潮。在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下，"刷脸"办事正愈发常见。
2017北京国际长跑节赛事大规模启用了人脸识别系统，严防替跑现象：
技术梗概
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息，并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
可用于刷脸门禁、刷脸考勤、公安、边防、机场、火（汽）车站、人脸支付、疑（逃）犯追踪等方向。
人脸识别技术原理分为人脸图像采集与检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取、匹配与识别四个过程。
技术核心
1、人脸图像采集与检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
2、人脸图像预处理
对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。
系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
3、人脸图像特征提取
人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。
人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
4、匹配与识别
提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。
人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
技术问题
1、可复制性
人每天都暴露在外面，通过拍照完全可以获得一个人的脸部特征，并进行复制。
2、不稳定性
脸部画上浓妆、过敏、受伤、整容都会导致脸部特征发生很大变化，以及在各种复杂光线环境下，影响人脸识别准确率甚至无法识别。
3、标准不一
具备开发人脸识别技术能力的企业不在少数，跟随市场需求动向，通过融合集成推出人脸识别产品并不难，这也导致了如今市场上人脸识别的产品琅琊满目，没有标准可言，质量也不能得到保障。
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