材料一：人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年代后期，以美国、德国和日本的技术实现为主。如今，人脸识别技术的应用已经不仅限于商务场所中，它已经以各种智能家居的形式逐步渗透到平常百姓家。
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流进行判断。首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些，进一步提取每个人脸中所蕴含的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
人脸与人体的其他生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。与其他类型的生物识别比较，人脸识别具有无须被采集对象配合、无须采集对象和设备直接接触、可以在同一场景中对多个人脸进行分拣、判断及识别等优点。这些特点使得人脸识别系统工作效率高、准确度高，且效果较好。然而，即便如此，我们也无法忽视人脸识别技术在研发和应用中的阻碍因素。作为用户，对于人脸识别担忧主要是对其灵敏性、安全性方面的担忧。因为人脸具有相似性，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。此外，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚，室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。这些都会影响人脸识别的灵敏性，甚至影响人脸识别的结果，最终带来安全隐患。
(摘编自《人脸识别技术原理及解决方案》，有删改)
材料二：
表1：全球生物识别细行业市场占比情况
表2：我国人脸识别技术应用占比统计情况
（摘编自《中国人脸识别发展情况及2019年人脸识别技术发展趋势分析》）
材料三：人脸识别在我国应用的场景越来越多，如近日上海地铁试行人脸识别，乘客刷脸秒进站；北京通州区推出的北京市首个人脸识别全业务办税等。解锁门禁、刷脸打卡签到、刷脸付钱、刷脸取钱、刷脸验证信息、刷脸认证办事……人脸识别似乎无所不能，越来越与我们的生活密不可分。
人脸识别之所以快速得到广泛应用，一是因为其“高科技”标签，吸引了一批科技发烧友，再则是因为其便捷性与安全性，还有就是身份认证需求的集中爆发。随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展，城市监控的高清化进一步得到普及，摄像机数量大规模增长，使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小，提升了人脸识别的质量，扩大了应用领域。预计未来五年人脸识别市场规模将保持年均25%的增长速度，到2022年市场规模将达67亿元左右。
（摘编自《人脸识别技术在各个领域应用前景分析》）
