人臉識別最早由研究人員在20世紀60年代進行研究，到90年代末才真正進入初級應用階段。截至目前，其技術成熟度已達到較高水平。整個開發過程可分為機械識別、半自動識別、非接觸識別和互聯網應用階段。
與其他生物識別方法相比，人臉識別具有自然性和不可見性等優點。自然性是指識別方法與人類在個體識別中使用的生物特征相同。指紋識別和虹膜識別不是天生的。不可檢測的特性使這種識別方法難以被反駁，而指紋識別或虹膜識別需要使用電子壓力傳感器或紅外線來采集指紋和虹膜圖像，這導致采集過程中的體驗較差。目前人臉識別亟待解決的難題是如何在不同場景和人臉遮擋應用中保證識別率。此外，隱私和安全也是值得考慮的問題。人臉識別具有明顯的優勢，將成為未來的主導技術。具體來說，與指紋識別、虹膜識別等傳統生物識別方式相比，優勢主要集中在四點:非接觸、非侵入、硬件基礎完善、采集快捷方便、擴展性好。在復雜環境下，人臉識別準確率問題解決後，預計人臉識別將迅速取代指紋識別，成為市場上大規模應用的主流識別技術。（更多智能人臉識別解決方案請咨詢漢馬智慧。)
這也凸顯了人臉識別的未來發展趨勢:
首先，人臉識別應用最廣泛的領域是安防行業，它不僅為整個安防行業註入了新的活力，還進壹步開拓了新的發展市場。作為未來安防市場的發展方向，智能視頻分析最重要的技術是人臉識別。
其次，中國的三維測量技術近年來發展良好，今天的三維人臉識別算法正在彌補2D投影的缺陷。此外，它還很好地應對了包括人臉旋轉、遮擋和相似性在內的傳統難題，這已成為人臉識別技術的另壹條最重要的發展路線。
第三，深度學習大數據進壹步提高了人臉識別的準確率，這也為2D人臉識別的應用取得了壹定的突破。當它應用於互聯網金融行業時，可以快速普及金融應用。
第四，人臉識別技術由於其便捷性和安全性，可以作為智能家居中的門禁系統和身份驗證系統，因此智能家居與人臉識別技術的融合是未來發展的重點方向。將嵌入式操作系統與嵌入式硬件平臺相結合，建立智能家居中的人臉識別系統，加強了人臉識別技術與智能家居應用的結合，具有概念新穎、實用性強的特點。
第五，人臉識別技術是未來基於大數據的重要發展方向。如今，公安部門引入了大數據，這也彌補了傳統技術的困難。通過使用人臉識別技術，這些照片數據可以被再次存儲和利用，這可以大大提高公安信息化的管理和統籌規劃，這將成為未來人臉識別的主要發展趨勢。
人臉識別還在發展中，這是我們所有人都能從生活中真正體驗到的。希望有壹天我們能看到成熟便捷的人臉識別技術，我們漢馬智慧將與您壹起為這個目標而努力！