人脸识别技术的研究最早起源于20世纪60年代，到90年代进入了初级应用阶段。近年来，随着计算机视觉技术、大数据、人工智能、机器学习等技术的疾速发展，人脸识别技术在各国出现了爆发式增长，给人们的工作和生活带来了极大便利。

目前，从全球人脸识别技术领域的应用场景布局来看，安防、金融、交通是相对布局较为成熟的领域，而在零售、广告、智能设备、教育、医疗、娱乐等领域也均有较多应用场景，为经济社会的发展以及人们日常生活的便捷带来了新机遇。

1.智能安防领域
随着智慧城市、大数据、人工智能等项目开展和技术应用，智能安防领域对于人脸识别技术的需求越来越大。人脸识别作为一种非常重要的身份识别手段，在公安巡检、网上追逃、户籍调查、证件查验等方面得到了广泛应用。
同时，人脸识别也可以用作访问控制的一种手段，延伸出了诸如考勤系统、门禁系统等方面的应用，确保只有经过授权的人员才能进入某些区域。

2.金融交易领域
人脸识别在金融交易领域的应用也非常普遍，其应用场景主要包括人脸识别存取款、电子银行远程开户、在线网络支付等方面。早在2013年，芬兰创业公司Uniqul就推出了全球第一款基于脸部识别系统的支付平台。

3.公共交通领域
人脸识别技术在公共交通中的应用主要包含航空、火车、汽车、地铁等公共出行领域。国际民航组织规定，自2010年起，118个成员国家及地区必须使用机读护照，而人脸识别则成了首选模式。人脸识别技术在航空安检中率先得到应用。

4.营销零售领域
目前，人脸识别在营销零售领域的应用正快速扩展。以无人零售为代表的新零售场景大量使用了人脸识别技术，无人售货机遍布各大商场、楼宇、地铁、车站等公共场所，无人便利店自2017年起广泛使用了人脸识别安全系统。

5.智能设备解锁
2017年9月，苹果新版手机iPhoneX率先应用了FaceID屏幕解锁功能，随后，各大手机品牌厂商相继应用了人脸识别解锁功能，引发了智能终端设备人脸识别应用的热潮，成了人脸识别产业新的快速增长点。

6.医疗领域
2019年1月，《自然》杂志刊载了人工智能公司FDNA发布的一项最新研究：DeepGestalt是基于深度学习的人脸识别医疗系统，可以通过人脸识别技术辨识基因疾病，从而帮助医生进行诊断。FDNA的研究人员训练了17000多张面部图像，能够以较高的精度从人脸照片中识别出罕见的遗传综合征。
除了在各种重大考试中应用人脸识别技术防止舞弊，人脸识别技术也应用于课堂签到、课堂效果监测等方面。在课堂上运用人脸识别技术，通过对学生面部表情进行识别，根据学生的情绪表现监测分析，从而可以进一步提升教学效果。

7.寻找失踪人口
人脸识别系统已经成为寻找失踪人口的有效工具之一。将失踪人员照片添加到数据库中，运用人脸识别技术进行信息比对，可及时向执法人员发出警报通知。