一般是对人脸使用摄像头/摄像机采集视频流/图像数据，并自动在图像数据中跟踪和检测人脸，从而对检测到的人脸进行脸部比对的一系列相关技术，也可以叫做面部识别是人脸识别、人像识别、脸部识别。像云脉人脸识别可对人脸三维朝向，做精准到“度”的判断，采集到的最优人脸照片经过灰度归一化、二值化处理后，通过人脸特征值算法提取特征值，然后建模入库。现场或线上采集照片与其本人证件照进行特征值比对，从而判定是否为本人持证。
人脸识别技术的利与弊各是什么？
目前，在我国内地，从消费电子领域到汽车电子、安保、网络支付、金融等领域都在逐步引入人脸识别，堪称是百花齐放。
但用户不一定都愿意接受的，这不，一群玩家已经想出各种避开人脸识别的方法了…
反人脸识别“联盟”
被学校处罚了的行为艺术家葛宇路，在马路上贴自己名字之前还有个作品：寻找自己周围无处不在的摄像头，搭个脚手架上去跟它对视。
在接受记者采访时，葛宇路这样解释了他的这个行为：“往常监控都是来监视我们的，我是不是也可以看它?在这里，我质疑的是一种监控的权力。我对它并不能做出实质的改变，我只是盯着它，争取盯几个小时把背后看我的人看出来，或者说我们之间能够有一瞬间的对视，我觉得那就很棒了。”(这种做法…真的很棒棒…)
同样不满于被盯着的还有俄罗斯黑客Grigory Bakunov，他倒不是在质疑被监控的权力，而是质疑人们正在滥用面部识别技术：“在俄罗斯，面部识别系统正被不同的人们使用着。在莫斯科，要避免被摄相机拍到脸几乎是不可能的。”
Grigory Bakunov是俄罗斯最大的科技公司Yandex的技术总监，最近，他公开表示自己已经在网络上和其他几个黑客一起，开发出了一种“反面部识别算法”。
这种算法的实现方式是，以化妆的方式在脸上画出特定的线条，以此干扰面部识别技术。画出来大概是这样：
Grigory Bakunov号称这项技术非常有效，对于男女都适用。但为了避免技术被滥用，他并没有公开反人脸识别系统的详细算法和原理。(战斗民族的黑客从来都是反科技的?)
日本国立情报学研究所也曾经发明高科技眼镜Privacy Visor，利用红外发生技术，使摄像头的面部识别系统无法检测到人的面部特征。眼镜架上的红外发生器能影响绝大多数的智能手机和平板电脑，这样拍出的照片在人眼看起来和普通照片没有差别，却无法识别面部信息。
隐藏的风险
当下，绝大多数互联网用户的数据正在被搜集，但基本上是识别型编码，比如浏览器cookies或者电邮地址。代表我们在线身份的一切最终都可以转化为一堆数字和字母，这里面几乎所有的信息都可以被改变，就好像你随时可以申请一个新的社保号码一样。而脸部数据则完全不同，脸部识别数据和公众用户的其他生物数据一样，改变成本非常高，有时候甚至是不可能的。从某种意义上说，脸部数据是一种我们所有人无法逃脱的“数据链路”。
从技术水平的角度来看，人脸是唯一不需要用户主动配合就可以采集到的生物特征信息。其他生物特征的采集过程，如指纹、掌纹、虹膜、静脉、视网膜，都需要以用户的主动配合为前提，即如用户拒绝采集，无法获得高质量的特征信息。
从社会心理的角度来看，通过人脸识别身份，符合人的视觉识别经验，容易被使用者接受。如人们在采集指纹和虹膜时，会担心隐私泄漏，但是每天被街头的几百台监控摄像机拍摄，却不感到被侵犯，因为人脸天生就暴露在外，被认为是识别身份的天然特征。由于以上两点，人脸识别技术的风险很容易被忽略。
加强监管
以上开发“反人脸识别”的技术，其主要诉求是：1.要保障个人隐私;2.不能用在非法的地方。以此，建议可从以下三方面予以应对：
政府加强监管，行业主动规范。首先，政府应从管理者的角度，通过立法、行政等方式加强对于面部识别领域的监管力度，进一步保障公民个人信息安全;行业及企业也应当担负起社会责任，主动积极地规范行业标准，自觉维护所采集、储存的公民隐私数据安全。
持续提升安全技术水平。其次，相关企业应当持续提升面部识别应用软件等载体以及储存设备的安全技术水平，提升网络安全意识，避免公民隐私信息泄露或遭非法转卖。同时，对于非必要的隐私数据，不应非法采集。
人脸识别技术作为其重要领域，投资企业纷纷看好。前瞻研究院相关数据显示，截至2017年5月，中国人脸识别申请专利多达6432项，仅2016年就有1755项。未来十年，我国人脸识别行业市场规模有望达到千亿元。