在过去的几周中，有3家全球性高科技公司(IBM、微软、亚马逊)宣布他们将不支持警察等执法部门使用新的面部识别技术。实际上，在IBM宣布这一消息的不是别，正是由其首席执行官宣布的，它突显出该技术可能会在种族特征和侵犯人权方面受到损害。
最近，美国在《参议院面部识别和生物识别技术暂停法》中提出了一项法案，以禁止执法机构使用面部识别技术。
有观点认为，人脸识别技术具有种族偏见。在分析和识别个人目标时，技术可以为白皙的个体(男性/女性)提供非常准确的结果，但是对于黑人(主要是女性)，效果非常低，因此存在技术偏见和相关挑战的问题。这可能是由于数据集和训练模型的可用性低，一旦该技术获得大量数据并使用正确的算法，就可以解决该问题。
人脸识别具有三个主要组成部分：计算机视觉、基于AI的算法以及用于训练和验证的数据库。摄像机捕获图像，并借助算法将其映射到数据存储库中以识别目标。它主要在标记功能集上工作，该功能集建立相关性以及数据累积和聚合。参数，如眼睛、鼻子、脸部形状之间的距离，一共定义了100个以上的数据点，这些数据点定义在数据矩阵上。
面部识别是我们日常生活的重要组成部分，这是我们手机的常见解锁功能，我们在机场看到它可用于安全身份验证，也可用于高安全性场所的访问控制。尽管还有其他生物识别扫描技术，例如虹膜扫描仪，指纹扫描仪，但这些技术对于小范围个人识别的作用更大。人脸识别用于大范围和广泛的人群识别。
在执法机构中，面部识别的使用非常普遍，主要用于大规模监视、人群管理、人员计数等，在智慧城市管理中比较常见。
根据全球市场研究公司Grand View Research的研究，全球人脸识别市场规模为34亿美元，并有望在未来7年以14.5%的CAGR增长。基于技术，面部识别市场分为2D、3D和面部分析。
在以色列、英国、德国等国家/地区已经广泛使用人脸识别技术进行大规模的人员检测，尤其是在新冠病毒大流行的当前，许多地区已经启动了更大规模的监视计划，例如在主要城市的公共区域部署了超过大量内置人脸识别技术和其他视频分析应用的监控摄像头。
对于收集和存储的数据，还存在安全和隐私方面的问题。数据泄露、克隆和调整的事件已得到充分事实验证。当前，为应对这些挑战而配置的法规很少。 GDPR(通用数据保护法规)是欧盟为解决隐私问题而制定的法规之一。
除全球高科技公司外，许多摄像机OEM都将FR分析作为捆绑解决方案的一部分提供。来自亚洲地区的原始设备制造商占据着全球市场的重要份额。另外，有很多专业视频分析公司将人脸识别技术作为独立解决方案提供。
在印度，有效监管中技术的份额正在增加。警察现代化计划最初是通过启动犯罪和犯罪追踪网络系统(CCTNS)发起的。“数字印度计划”(例如“安全与智慧城市”计划)进一步加强了这一点。
根据印度政府警察研究与发展局的规定，截至2017年1月1日，警察与人口的比例为193，而联合国建议的比率为220(即100000人口中的警察人数)。这一比例已从2006年的142大幅增加到2017年初的193。技术可以进一步弥合这一差距，并可以帮助警察维护法律和秩序，预防和缓解犯罪。
在孟买、德里、海得拉巴等大城市，最近的安全城市计划包含视频分析和面部识别功能。人脸识别分析与预测是在这些城市中部署解决方案的重要元素。这产生了很好的结果，并帮助城市迅速解决了重大犯罪事件。警察领导层已经接受了这项技术，该技术可以帮助他们正确分配和部署人力以及进行有效监控。
