使用AI進行臉部識別(Facial Recognition)，已是非常成熟的技術，無論是在學術或是商業中，都已經行之有年。這邊主要從產業從業者的角度，來說明臉部辨識可以進行的商業應用模式。
廣義的人臉識別實際包括構建人臉識別系統的一系列相關技術，包括人臉圖像採集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等；而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統。
— 臉部辨識系統 維基百科
AI臉部識別，最主要就是作為生物辨識方式的一種，可以透過生物的方式來辨別個人訊息，而不是透過ID卡片、密碼、鑰匙等。目前常見的生物識別技術有聲音、臉、指紋、掌紋、虹膜、視網膜等，這些識別主要都是用在進行身分授權的時候，像是門禁、金融等場景，最基本的就像是目前我們最常用的手機解鎖與手機支付，都可以透過指紋或是臉部辨識的方式來進行。
而臉部識別有別於其他的生物識別技術，臉部識別可以做到一個"無感"的辨識，不像指紋需要放置在特定的感應位置，或是聲音需要說出特定的字詞等，臉部辨識可能在沒有意識的時候就已經完成，當然這樣的特性有好處也有壞處，好處是被識別者不需要特別去做指定的行為即可完成辨識，壞處則是個人訊息很容易被洩漏。當然我們在實際做商業導入的時候，會利用很多方式去避免有可能造成的誤判，例如人臉仿偽技術(註1)、或是雙因子識別功能(註2)等。
利用臉部識別無感的這種特性，我們可以發展出更多的應用，且不會改變使用者原本的習慣，就像是我們拿起手機就可以解鎖螢幕一樣，我們都希望生物辨識授權可以快速方便，且安全。看起來人臉辨識可以滿足這樣的需求，所以近年來商業化與商品化大幅增加，相關的技術也越趨成熟。後續我們將繼續說明，人臉辨識如何實踐於商業。
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