海研究调研发现，08年以前，公众认知度以及政策关注不足，人脸识别市场发展较慢。随着北京奥运会的召开，各方关注增多，人脸识别市场发展开始加速。2012年末开始，人脸识别市场呈现两种趋势：政府应用领域逐渐扩大;民用市场需求增多，互联网等创新应用不断出现。2013年，人脸识别市场迎来了一个爆发。人脸识别市场开始进入了高速发展期。研究预计，2018年左右，随着人脸识别技术的成熟，硬件设备成本的降低，产品创新愈发困难，人脸识别市场将进入成熟阶段。
人脸识别抢占生物识别市场份额
数据显示，全球市场对生物识别产品的需求在2010年将达到71亿美元。在未来五年，生物识别设备的综合性年增长将率将达到21.3%。而另据国际生物识别集团(IBG)最新权威报告《生物识别市场与产业报告2009-2014》显示，在各种生物特征识别技术中，自动指纹识别系统(AFIS)和实时扫描所占份额最大，为38.3%;指纹识别占到28.4%(自动指纹识别系统(AFIS)和实时扫描，是指在公安、刑侦、机场、安检等行业应用的指纹识别系统;指纹识别，是指其他指纹识别的民用市场。)人脸识别占到11.4%;虹膜识别、语音识别、静脉识别和掌形识别各占8.0%、3.0%、2.4%和1.8%。而据了解，中国国内人脸识别占比达18%，相对的，指纹识别占比由之前的98%下降到82%，以上数据充分显示，人脸识别强大的发展潜力，将有取代指纹识别市场的发展趋势。
据了解，人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别技术在门禁系统安全识别领域、个人身份识别领域、信息安全领域、社交娱乐领域等的应用情况与前景。预计未来人脸识别技术会有非常广阔的市场空间。
相对于其他生物识别技术，人脸识别有着自身的优势。首先，人脸识别具有可见性。这非常符合人脸识别的思路，只需要看到某个人的人脸，就可以知道这人是谁，进而可以作为后续证据。而指纹、虹膜以及其他的生物识别，无法做到这一点。另外，人脸识别不需要或者极少需要人配合。指纹和虹膜基本需要人主动配合才能够完成，而人脸识别则不需要，这就决定了人脸识别的应用场景更为广泛。第三方面，人脸识别不需要专门的设备支持。现在的镜头无处不在，满街的高清摄像机，人手一台智能手机都可以进行人脸的抓拍或者扑捉，这就决定了人脸识别应用可以无限普及。人脸识别技术广泛应用于刑侦破案、门禁系统、摄像监视、网络应用、身份辨识、信息安全及娱乐应用等等。而最新市场现实，人脸识别还应用于刷脸支付系统。第一个刷脸支付系统诞生，进入相应测试阶段。PayPal(贝宝)在英国推出了“人脸识别”支付功能，标志着人脸识别技术应用又进入崭新领域。
人脸识别安防应用成新看点
人脸识别技术再度成为市场关注的热点，多家上市公司近期集中推出相关产品或表示正在进行技术储备及研发。高新兴公司透露，公司目前已经拥有了人脸识别产品，主要应用在金融安防领域，可以安装在ATM机等设备中。川大智胜公司证代吴俊杰此前表示，公司人脸识别产品明年将会推向市场，主要面向安防领域。
赛为智能、国腾电子、汉王科技公司也通过互动平台等透露拥有可以应用于人脸识别领域的相关技术。据统计数据显示，仅在中国大陆，在未来三年内人脸识别产品有望形成年销售额过百亿。有不愿具名的分析人士认为，人脸识别技术本身已经存在较久了，目前受到关注应该是在同安防领域结合方面。
目前海量的视频监控数据大部分依靠人力检索，效率较低，非结构化视频数据后端处理问题是制约安防行业发展的重要限制。前瞻产业研究院《2013-2017年中国生物识别技术行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》认为，人脸识别技术的应用可在一定程度上加强视频后端处理的能力，从而提高安防系统整体的运行效率。
目前，国内已有相关公司提供视频截图搜索的模式，利用“以图搜图”的方式在大规模视频内容中进行筛选工作。而针对安防链后端不足的现状，国内上市公司中，安防领域龙头海康威视、大华股份等也有涉及后端应用平台软件的研发和生产，包括三星、惠普等国际巨头也有智能检索等解决方案。随着目前智慧城市推进，人脸识别技术未来市场前景看好。
人脸识别实际应用仍存问题
人脸识别技术在实际应用中，要注意以下几个重要问题：
年龄变化：不同年龄的人脸有较大的差别。身份证是以前照的，在逃犯的照片也是以前的，因此，在公安部门的实际应用中，年龄问题是一个最突出的问题。
姿态变化：这一问题在活动人脸的识别中更为突出。一般的，主要测试左右角度的识别率。当前的水平是：±10o可以达到较高的识别率。
不同介质：采集人脸图像的设备较多，主要有扫描仪(照片)、数码相机、摄像机。由于成像的机理不同，形成了同类人脸图像的识别率较高而不同类别间人脸图像的识别率较低的情况。随着人脸识别技术的发展，这一问题也将逐步得到解决。
识别速度：识别速度有两种，一种是基于文件的，即把特征存成文件，在文件级进行比对。另一种是基于数据库的，如在oracle数据库中进行比对，在数据库中存有详细的人员档案由此可以进行图文混合查询，而借助图文混合查询，可以提高查中率。基于文件的比对速度可以达到20万人/秒;基于数据库的，单服务器的比对速度可以达到1万人/秒。
这两种方式各有特点，目前的研究是将两者的优点结合在一起，以实现高速、高识别率的人脸识别。活动人脸的识别要求系统有较高的识别速度。其中包括人脸检测的速度以及人脸的识别速度。在40ms内可以实现人脸检测，在10万人的数据库中，2秒内完成从人脸检测定位到人脸识别的全过程，应能满足大多数实际应用的要求。
