在過去的幾周中，有3家全球性高科技公司（IBM、微軟、亞馬遜）宣布他們將不支持警察等執(zhí)法部門使用新的面部識別技術。實際上，在IBM宣布這一消息的不是別，正是由其首席執(zhí)行官宣布的，它突顯出該技術可能會在種族特征和侵犯人權方面受到損害。

最近，美國在《參議院面部識別和生物識別技術暫停法》中提出了一項法案，以禁止執(zhí)法機構使用面部識別技術。

有觀點認為，人臉識別技術具有種族偏見。在分析和識別個人目標時，技術可以為白皙的個體（男性／女性）提供非常準確的結果，但是對于黑人（主要是女性），效果非常低，因此存在技術偏見和相關挑戰(zhàn)的問題。這可能是由于數據集和訓練模型的可用性低，一旦該技術獲得大量數據并使用正確的算法，就可以解決該問題。

人臉識別具有三個主要組成部分：計算機視覺、基于AI的算法以及用于訓練和驗證的數據庫。攝像機捕獲圖像，并借助算法將其映射到數據存儲庫中以識別目標。它主要在標記功能集上工作，該功能集建立相關性以及數據累積和聚合。參數，如眼睛、鼻子、臉部形狀之間的距離，一共定義了100個以上的數據點，這些數據點定義在數據矩陣上。

面部識別是我們日常生活的重要組成部分，這是我們手機的常見解鎖功能，我們在機場看到它可用于安全身份驗證，也可用于高安全性場所的訪問控制。盡管還有其他生物識別掃描技術，例如虹膜掃描儀，指紋掃描儀，但這些技術對于小范圍個人識別的作用更大。人臉識別用于大范圍和廣泛的人群識別。

在執(zhí)法機構中，面部識別的使用非常普遍，主要用于大規(guī)模監(jiān)視、人群管理、人員計數等，在智慧城市管理中比較常見。

根據全球市場研究公司Grand View Research的研究，全球人臉識別市場規(guī)模為34億美元，并有望在未來7年以14．5％的CAGR增長�；�于技術，面部識別市場分為2D、3D和面部分析。

在以色列、英國、德國等國家／地區(qū)已經廣泛使用人臉識別技術進行大規(guī)模的人員檢測，尤其是在新冠病毒大流行的當前，許多地區(qū)已經啟動了更大規(guī)模的監(jiān)視計劃，例如在主要城市的公共區(qū)域部署了超過大量內置人臉識別技術和其他視頻分析應用的監(jiān)控攝像頭。

對于收集和存儲的數據，還存在安全和隱私方面的問題。數據泄露、克隆和調整的事件已得到充分事實驗證。當前，為應對這些挑戰(zhàn)而配置的法規(guī)很少。 GDPR（通用數據保護法規(guī)）是歐盟為解決隱私問題而制定的法規(guī)之一。

除全球高科技公司外，許多攝像機OEM都將FR分析作為捆綁解決方案的一部分提供。來自亞洲地區(qū)的原始設備制造商占據著全球市場的重要份額。另外，有很多專業(yè)視頻分析公司將人臉識別技術作為獨立解決方案提供。

在印度，有效監(jiān)管中技術的份額正在增加。警察現代化計劃最初是通過啟動犯罪和犯罪追蹤網絡系統(tǒng)（CCTNS）發(fā)起的�！皵底钟《扔媱潯保ɡ�如“安全與智慧城市”計劃）進一步加強了這一點。

根據印度政府警察研究與發(fā)展局的規(guī)定，截至2017年1月1日，警察與人口的比例為193，而聯(lián)合國建議的比率為220（即100000人口中的警察人數）。這一比例已從2006年的142大幅增加到2017年初的193。技術可以進一步彌合這一差距，并可以幫助警察維護法律和秩序，預防和緩解犯罪。

在孟買、德里、海得拉巴等大城市，最近的安全城市計劃包含視頻分析和面部識別功能。人臉識別分析與預測是在這些城市中部署解決方案的重要元素。這產生了很好的結果，并幫助城市迅速解決了重大犯罪事件。警察領導層已經接受了這項技術，該技術可以幫助他們正確分配和部署人力以及進行有效監(jiān)控。