人工智能大潮下，人脸识别技术的应用场景日益丰富，正不断刷新着我们的想象力。出门全凭一张脸，俨然成为了触手可及的未来。

但以目前人脸识别技术的应用水平而言，要达到不用其他辅助，仅仅以人脸做为唯一的通行证。需要先解决以下技术阻碍：

第一、存在误判风险

人脸结构具有相似性，不同的人脸，在不同的角度下会出现误认的可能性，目前单一的人脸识别技术还无法达到100%的识别准确率。

第二、环境因素影响

当用户的视角、表情、妆容、面部遮挡等因素发生变化时，机器获取到的人脸图像会发生较大的变化。除此之外，环境光线投射出的阴影，会加强或减弱原有的人脸特征，影响机器判断识别。

第三、对面部姿态的要求

脸部识别的可靠性和用户体验是一对矛盾。想要降低出错率，那么就需要用户的脸部姿态标准提高，即和证件照的正面照保持同一角度。若对脸部姿态标准放宽，又易产生通不过或误判通过的情况。

因为目前人脸识别的技术发展水平，还无法解决以上阻碍因素。所以，当人脸识别涉及用户资金安全的关键应用时，人脸识别仅作为辅助验证身份的手段。用户使用时，无法仅凭一张脸完成认证。

金融领域：

以银行业为例，现在越来越多的ATM机已拥有“刷脸”功能。取款时，需要对着摄像头眨眨眼睛完成人脸抓拍，随后刷身份证或输入手机号，进行二次验证。身份识别成功后，选择取款的账号，输入取款金额和密码，完成取款。

出行领域：

近几年，机场、高铁的安检已引入了人脸识别技术。机场安检时，摄像头抓取旅客脸部信息，与身份证芯片里的照片进行比对，票证信息相符、人脸与证件照比对通过才能放行。

目前，单纯依靠人脸识别技术多集中在非金融领域，例如门禁、考勤、手机解锁、娱乐等这类风险较低、识别量小、对识别错误率的容忍度高的场景。

人工智能应用深度还在不断进步，技术发展将朝着不断减轻设备对人的束缚，实现无感识别体验的方向迈进。相信不久之后，同时具备高速、高准确率的识别技术将会到来。