人臉識別技術的研究最早起源于20世紀60年代，到90年代進入了初級應用階段。近年來，隨著計算機視覺技術、大數據、人工智能、機器學習等技術的疾速發展，人臉識別技術在各國出現了爆發式增長，給人們的工作和生活帶來了極大便利。

     目前，從全球人臉識別技術領域的應用場景布局來看，安防、金融、交通是相對布局較為成熟的領域，而在零售、廣告、智能設備、教育、醫療、娛樂等領域也均有較多應用場景，為經濟社會的發展以及人們日常生活的便捷帶來了新機遇。

1.智能安防領域
隨著智慧城市、大數據、人工智能等項目開展和技術應用，智能安防領域對于人臉識別技術的需求越來越大。人臉識別作為一種非常重要的身份識別手段，在公安巡檢、網上追逃、戶籍調查、證件查驗等方面得到了廣泛應用。
同時，人臉識別也可以用作訪問控制的一種手段，延伸出了諸如考勤系統、門禁系統等方面的應用，確保只有經過授權的人員才能進入某些區域。

2.金融交易領域
人臉識別在金融交易領域的應用也非常普遍，其應用場景主要包括人臉識別存取款、電子銀行遠程開戶、在線網絡支付等方面。早在2013年，芬蘭創業公司Uniqul就推出了全球第一款基于臉部識別系統的支付平臺。

3.公共交通領域
人臉識別技術在公共交通中的應用主要包含航空、火車、汽車、地鐵等公共出行領域。國際民航組織規定，自2010年起，118個成員國家及地區必須使用機讀護照，而人臉識別則成了首選模式。人臉識別技術在航空安檢中率先得到應用。

4.營銷零售領域
目前，人臉識別在營銷零售領域的應用正快速擴展。以無人零售為代表的新零售場景大量使用了人臉識別技術，無人售貨機遍布各大商場、樓宇、地鐵、車站等公共場所，無人便利店自2017年起廣泛使用了人臉識別安全系統。

5.智能設備解鎖
2017年9月，蘋果新版手機iPhoneX率先應用了FaceID屏幕解鎖功能，隨后，各大手機品牌廠商相繼應用了人臉識別解鎖功能，引發了智能終端設備人臉識別應用的熱潮，成了人臉識別產業新的快速增長點。

6.醫療領域
2019年1月，《自然》雜志刊載了人工智能公司FDNA發布的一項最新研究：DeepGestalt是基于深度學習的人臉識別醫療系統，可以通過人臉識別技術辨識基因疾病，從而幫助醫生進行診斷。FDNA的研究人員訓練了17000多張面部圖像，能夠以較高的精度從人臉照片中識別出罕見的遺傳綜合征。
除了在各種重大考試中應用人臉識別技術防止舞弊，人臉識別技術也應用于課堂簽到、課堂效果監測等方面。在課堂上運用人臉識別技術，通過對學生面部表情進行識別，根據學生的情緒表現監測分析，從而可以進一步提升教學效果。

7.尋找失蹤人口
人臉識別系統已經成為尋找失蹤人口的有效工具之一。將失蹤人員照片添加到數據庫中，運用人臉識別技術進行信息比對，可及時向執法人員發出警報通知。