資策會MIC日前指出，為落實臉部辨識技術，蘋果（Apple）自2009年起就投入相關技術的研發，2010年開始收購臉部辨識相關企業，至2017年為止，共收購七家與臉部辨識技術發展相關之公司。

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MIC表示，臉部辨識（Facial Recognition）的過程包括：透過影像擷取裝置擷取並輸入圖像；進行臉部偵測，識別描繪臉部的圖像區域，以確定人臉是否存在於圖像中；確認人臉存在後，則進一步的抽取臉部的特徵，並與資料庫中已知的人臉進行辨識比對，從而確認或識別輸入圖像中的個人身分。

一般來說，在臉部偵測段即做到良好的圖像處理，可降低後續辨識動作的運算量，以及提高臉部特徵辨識度。而臉部特徵量抽取的品質，很大程度決定後續辨識的效果。

而在應用方面，MIC指出，確認或識別他人身分的臉部辨識應用，稱為「身份認證」；除此之外，臉部辨識技術還可用以判斷臉部的各種屬性，如狀態、表情，乃至於情緒辨別，此稱為「屬性分析」。

然而，臉部辨識技術需要處理大量的圖像，計算量龐大，成為技術推廣的重要課題。

不過由於電腦運算效能提升，包括雲端運算進展，已逐漸改善運算上的課題。透過雲端運算，也可執行安全監控等需要處理大量圖像資訊的應用需求；在智慧型手機等智慧手持裝置上，執行如照片分類、個人身分認證等臉部辨識運算也變的更加可行。