「人臉識別」（Facial Recognition）在人工智能及深度學習技術的支持下，識別準確率已超越人類。例如，香港中文大學湯曉鷗教授於2014年所發明的GaussianFace算法，準確率高達98.52%，而人類的準確度只是97.53%。
有科技經濟報告指出，全球人臉識別市場的生意總額於2024年將會達到70億美元，2019至2024年期間的複合年度增長率（Compound Annual Growth Rate, CAGR）為16%。由此可見，這領域在未來五年大有發展潛力。
易於安裝 使用簡單
人臉識別應用主要有三大市場，產、學、研界均積極在應用層面注入創新理念，最大的市場必然是「保安及監察」（Security and Surveillance）。人臉識別利用人臉上不同的特徵，例如兩隻眼之間的距離；眼眉的形狀、粗幼和濃密度；耳朵的位置及形狀；鼻樑的位置和鼻型等進行分析、比對及識別。理論上，單靠任何一款特徵便足以運作，當然特徵愈多，識別的準確率便愈高。
人臉識別與其他生物特徵例如指紋、語音、瞳孔等識別算法相比較為自然，而且較容易落實，因毋須額外的裝置。舉例香港邊境過關時「e道」需要安裝指紋機，用戶需要把手指按在指紋機上，才可與身份證上的個人指紋紀錄匹配。相比之下，人臉識別用戶毋須停下，只要行過閉路電視便可立即進行。由於人臉識別系統的安裝及使用簡單，因而被廣泛應用。近年人臉識別的商業產品推陳出新，以下是一些在不同載體上的創新應用：
設置有人臉識別功能的超級「智能眼鏡」，可以幫助日理萬機的企業家在偶然場合上遇見顧客時，識別及提示關於該名顧客的個人資料例如姓名、任職的公司、兩者之間的商務關係等，避免大家尷尬。此外，超級智能眼鏡可以幫助警察執勤，在街上巡邏時識別疑匪，將犯人繩之於法。
服務「機器人」設有人臉表情識別（Emotion Detection）技術，讓它能判別顧客在購物或查詢時的感情狀態，繼而針對性地提供配合客戶心情的服務。若把技術應用在社工事務上，機器人可以與憂鬱症患者聊天解困。
「無人駕駛飛機」安裝了精準的遠程攝錄機及小型電腦，有助活動組織者從高空分析地面大型群眾活動的實時情況，特別是跟蹤個別組長，看看他們是否需要支援。警察亦可以利用這方法確保大型示威遊行和平地進行。
人臉識別在「移動電話」上亦有不少創新，流動支付及電商公司利用人臉作為交易確認，醫生利用人臉（例如病人的痛苦表情）進行遙距診證等。
儘管世界各國政府及人權組織對於人臉識別所導致的私隱問題多年來爭拗不斷，但不少國家卻一於少理，繼續「先行先試」，推出小規模的應用系統。日本將於2020年奧運會期間充分利用人臉識別技術，嚴禁非許可人士進入奧運場地，確保大會安全。另外，澳洲悉尼飛機場亦正在測試，利用人臉識別提升機場內人流的效率及安全性。這些項目具有先行者的作用，其成功經驗將會令各持份者組織重新審視人臉識別應用的價值。
原刊於《信報》，本社獲作者授權轉載。
