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人臉識別作為備受關注的生物特征識別技術，到2012年后的深度學習的復興，人臉識別技術取得歷史性的進步，真正實現大規模商業化普及，并且在眾多場景中得以成功應用。在不同的生物特征識別方法中，人臉識別技術有其自身特殊的優勢，因而在生物識別中有著重要的地位。

人臉識別技術無需干擾人們的正常行為就能較好地達到識別效果，只要在攝像機前自然地停留片刻，用戶的身份就會被正確識別。人臉識別采集設備簡單，使用快捷。不需特別復雜的專用設備，圖像采集在數秒內即可完成。用戶不需要與設備直接接觸，可以擴展出眾多實際應用方案，如應用在出入門禁控制、人臉圖片搜索、上下班刷卡、非法人員識別等領域。

人臉識別系統記錄的人臉信息是非常重要且易于利用的線索，有利于進行事后追蹤應用。相比于人體、步態等其特征，人臉特征具備更強的鑒別性與更低的誤報率。由于相似臉、年齡 、算法偏見、面臨的場景多樣化以及人臉圖像更易公開獲取等原因， 人臉識別技術本身也面臨著一定的局限性。

雙胞胎或者長相很相近的人臉容易識別錯誤，在目前暫時沒有新技術能完全解決。當前人臉識別算法很大程度依賴于數據樣本，但不同人群的人臉數據樣本存在差別，導致算法對不同地域、年齡的人群識別能力有差別。 隨著年齡的變化，面部外觀也會變化，對于不同的年齡段，人臉識別算法的識別率也不同。信息存儲同樣會面臨黑客的攻擊，在安全性上需要加強。

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