个人认为计算机视觉虽然被炒的火热，其实是个大坑，而人脸识别则是坑中之王。指纹识别出来很久了吧，按理说每个人的指纹都是唯一且单一的，识别准确度理论上可以达到100%吧，可是你见过哪个场景关键的系统用指纹识别吗？为什么用不了？容易被人假冒啊！人脸识别也一样，面对的问题不是我整了容系统认不出我怎么办，而是我可以整容成马云爸爸就可以利用马云爸爸的身份了啊。所以你说做个facebook、snapchat、Tinder一样的App用点儿人脸识别当娱乐可以，你说在支付宝里用人脸识别登录那我认为就是纯扯了.
人脸识别技术其实没有“准确率”的概念。当前所有的生物识别技术如指纹识别、虹膜识别都有两个指标，一个是认假率FAR（false accept rate），一个是拒真率FRR（false rejection rate）。
认假率是指人脸比对通过了但其实并不是本人，把“假的”认成了“真的”；同理，拒真率是指本人亲自上阵但是比对失败了，把“真的”当成了“假的”，把你当成了骗子。只有基于认假率、拒真率两个指标才可以判断某个人脸识别算法水平的高低。
通常，人脸识别算法一般会设定一个阈值T作为评判通过与否的标准，该阈值一般是用分数或者百分比来衡量。当人脸比对的相似度值大于此阈值时，则比对通过，否则比对失败。而阈值的设定一般是根据人脸识别的ROC曲线（Receiver Operating Curve）进行设定。
人脸识别技术诚然有自己的优点：非接触性（不用肢体接触）非强制性（路过即可，甚至无察觉）可并发性（可同时进行多个人脸的分拣、判断及识别 ）但人脸识别技术也有自己的无法规避的缺点：人类脸部存在相似性，很难做到精准识别。光线、化妆、整容等仍然会影响人脸整体识别结果。人脸存在易变性，表情、年龄、角度等使人脸的外形很不稳定。所以目前的情况是，人脸识别技术将在相当长的一段时间内与多种生物识别技术一起使用（指纹、虹膜识别），取长补短。
