人臉識别概念：
廣義的人臉識别實際包括建構人臉識别系統的一系列相關技術，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識别預處理、身份确認以及身份查找等；
而狹義的人臉識别特指通過人臉進行身份确認或者身份查找的技術或系統。是基于人的臉部特征資訊進行身份識别的一種生物識别技術。
兩個常提到的概念：
在行業應用中1：1和1：N是兩個大類，那什麼是1：1什麼是1：N呢？
1：1比對，簡單來講就是把兩張人臉照片放在一起比較，通過提取人臉的特征，來看他們的相似度的值是多少，是否為同一個人。多應用于身份比對，在已知使用者ID的情況下幫助确認是否為使用者本人的對比操作。比如說有的公司做考勤APP，可以通過手機端進行人臉識别每天打卡，證明你就是你。
1：N指的是搜尋，通過一張已有圖檔，與指定人臉庫中的N個人臉進行比對，找出最相似的一張臉或多張人臉。并根據已有圖檔與人臉庫中的人臉的比對程度，傳回使用者資訊和比對度。比如百度識圖、谷歌搜圖、以及其他浏覽器搜圖功能。（不過百度搜楊幂怎麼都是别人的臉，也不智能啊
，谷歌還可以）。還有就是應用于人臉識别門禁系統（涉及到活體檢測）。
這個是谷歌圖檔搜出來的結果（兩個平台用的同一張圖檔）
人臉識别開放平台：
百度AI 百度AI開放平台（平台能力最多，畢竟是ALL in AI）
Face++ Face++人工智能開放平台（比較專注人臉識别，也有人體、證件、圖像）
騰訊優圖 優圖AI開放平台（起步雖晚，功能也很多，人臉、聲音、圖像）
目前應用比較成熟的行業場景：
門禁系統：受安全保護的地區可以通過人臉識别辨識試圖進入者的身份，比如監獄、看守所、小區、學校等。（1：N）
攝像監視系統：在例如銀行、機場、體育場、商場、超級市場等公共場所對人群進行監視，以達到身份識别的目的。例如在機場安裝監視系統以防止恐怖分子登機。（1：N）
網絡應用：利用人臉識别輔助信用卡網絡支付，以防止非信用卡的擁有者使用信用卡，社保支付防止冒領等。(1:1)
相機：新型的數位相機已内建人臉識别功能以輔助拍攝人物時對焦。（Face++出了一款智能人像抓拍機——MegEye C3S，每幀可以抓拍到105張圖檔）
智能手機：解鎖手機、刷臉支付
總結：
對于技術來說人臉識别就是一次一次的算法更新。
對于應用來說，就是我們平常看到了解到的，如刷臉支付、小區公司等刷臉門禁、會場簽到，手機刷臉解鎖、公安系統通過人臉識别找到嫌疑人……而這些應用的實作落地，都是以技術為支撐。市場上有很多家都在做人臉識别，真正能夠站穩腳跟的還得是技術過硬的公司。