2010年，随着Facebook加入人脸识别功能，人脸识别开始走向个人。从支付到美颜，全球互联网公司纷纷跟进，2017年苹果iPhone X首次发布人脸解锁功能，抢购一空同时引爆了市场，如今人脸识别已经应用在了方方面面，短视频、直播这些每天都会高频出现在我们身边。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。
2017年后市场爆发，目前主要用于支付转账
根据南方都市报个人信息保护研究中心于2020年6月发布的《人脸识别应用公众调研报告》，在10大类场景中，最普及的场景是支付转账，67.2%受访者表示遇到过。除此之外，解锁解密(54.1%)、交通安检(49.6%)、实名登记(47.68%)、开户销户(45.26%)、门禁考勤(43.33%)也较为普及，均有四成以上受访者在相关场景中遇到过人脸识别应用。
目前安卓市场中3D人脸识别传感器的OEM成本过高，要达到与IPhone X的Face ID相同效果，成本可能要200-300元。另外，用户对面部识别的需求并非十分迫切。所以，在2018年的热度过后，三维人脸识别在手机上的应用又陷入沉寂。
而安防领域，3D人脸识别能在智能门锁进行更准确地识别。目前智能门锁市场正在不断扩大，包括人脸、虹膜识别等生物识别方式也逐渐进入实际应用，3D人脸识别模组在价格相对价格更高的同时，安全性优势也更为明显。
在边检通关场景，3D人脸也有有效应用。通关场景中，如何让人、车流通更为高效，是一个关键问题。逆光或侧光情况对识别影响都会较大，所以很多通行关口，正午阳光直射时会关闭部分闸机以免误识。3D人脸通过对光线的智能处理，就能更为有效的避免强光，保证识别的稳定性。
信息安全和被滥用问题突出
根据《人脸识别应用公众调研报告》显示，在便捷性感受方面，有9类场景的平均分超过4分，显示出受访者对便捷性的认可度。其中，得分高的是支付转账，平均分为4.33。除了“其他”场景外，只有换脸娱乐场景的平均分不足4分，但也达到了3.66分。
在安全性感受方面，受访者给出的分数则明显偏低，体现出他们对安全风险的忧虑态度。在各个场景中，仅有交通安检场景的平均分超过4分，为4.01分。紧随其后的是支付转账(3.98分)、开户销户(3.96分)和校园/在线教育(3.88分)，其他场景得分则在2到4分之间。
近年来，越来越多的人脸识别技术与应用现身公众视野，其中不少引发争议：斯坦福大学研发的算法可通过面部照片识别性取向；部分学校利用人脸识别摄像头完成学生考勤，甚至“监控”教师和学生的上课状态；一些地方的交通管理部门通过人脸识别抓拍闯红灯的行人，被抓拍者的个人信息可实时显示在附近的电子屏幕上。在调研中，64.39%的受访者认为人脸识别技术有被滥用的趋势。
中国3D人脸识别精确度达到国际前沿水平
根据2020年6月LFW更新的测试数据，我国企业在LFW中的识别率来看，在公布的人脸识别数据库LFW(Labeled Faces in the Wild)测试结果显示，云识图的LFW识别率达到99.87%，中国居前，世界第二；平安集团旗下平安科技的人脸识别技术和腾讯优图以99.80%的识别精度并列中国第二。
值得注意的是，飞搜科技的识别率从2019年的99.40%上升到99.67%，慧芯金服网络科技的识别率从2019年的99.17%提升到99.55%。
目前，我国人脸识别领域主要有以商汤、依图、旷视、云从四大独角兽为首的初创公司，海康威视、佳都科技等上市公司和腾讯、阿里巴巴、百度为首的互联网巨头三个大阵营。三方阵营不断加码布局人脸识别，推出了一系列针对不同应用场景的人脸识别产品，涵盖了安防、金融、商业等应用领域。
新技术仍然集中在人脸识别和3D人脸重建
CVPR是国际计算机视觉与模式识别会议，这个会议是由IEEE主办的一年一度的全球学术性会议，会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。2020年3月，CVPR收录人脸相关论文总计61篇，涵盖方向众多，传统方向比如人脸识别、检测等依旧是研究的重点，除此之外，人脸生成、编辑，人脸反欺骗等也持续火热。
从收录的人脸识别论文研究主体来看，中国内的研究机构和厂商众多，尤以香港中文大学、商汤科技、中科院、百度、浙大等为代表有多篇工作颇为显眼，而国外的伦敦帝国理工学院在人脸领域也有多个不同方向的工作。
从CVPR的2020年人脸识别收录论文分析，其中人脸识别类和3D人脸重建类仍然是论文研究热点，人脸识别类的论文中共收录12个，3D人脸识别为5个。
