第二届世界互联网大会在浙江乌镇举行，本次盛会有2000多名嘉宾到场，中外嘉宾比例约各占50%，其中有8位外国领导人，近50位外国部长级官员。如此多的重要人物出席活动，给大会现场安保提出了非常高的要求。在以往大会安保措施上，更多是对人的管控，一方面增加安保人数，而另一方面则是控制其他的在场人员，让现场的嘉宾数量、工作人员数量、安保人员数量在一个合理的区间对所有入场人员身份进行严格审查。

　　人脸识别技术在本次大会安保系统中，成为了一个非常重要的创新环节，新技术的引入不仅解决的入场时『认证不认人』的矛盾，还可以对现场各个角落实现实时的监控，对所有不在准入名单中的人进行精准定位，同时也可以知道所有在场人员的身份。

　　人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流.首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

　　广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

　　人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。

　　目前人脸识别技术生物识别技术被广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。其中随着互联网金融的发展，人脸识别在支付、取款、贷款等金融领域的应用开始逐步让人们进入“刷脸时代”。我国自主研发的全球首台具有人脸识别功能的ATM机通过验收、京东钱包首推人脸识别技术、招商银行试点人脸识别应用等等。