过去几周，全球3家高科技公司（IBM、微软、亚马逊）宣布，将不支持警方和其他执法机构使用新的人脸识别技术.事实上，宣布这一消息的正是IBM的首席执行官，强调了该技术如何在种族定性和侵犯人权方面受到损害。近日，美国在《参议院面部识别和生物识别技术暂停法》出台了一项法案，禁止执法机构使用面部识别技术。有观点认为面部识别技术存在种族偏见。在分析和识别个人目标时，技术可以为白人个体（男性/女性）提供非常准确的结果，但对于黑人个体（主要是女性）的表现非常低，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，一旦该技术可以访问大量数据并使用正确的算法，就可以解决这个问题。人脸识别包含三个主要组成部分：计算机视觉、基于AI的算法以及用于训练和验证的数据库。相机捕获图像，并在算法的帮助下将它们映射到数据存储库中以识别对象。它主要作用于标记特征集，建立相关性以及数据积累和聚合。参数，例如眼睛、鼻子和面部形状之间的距离，总共定义了100多个数据点，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，它是我们手机的常见解锁功能，我们看到它在机场用于安全身份验证，它还用于高安全性场所的访问控制。虽然还有其他生物识别扫描技术，例如虹膜扫描仪、指纹扫描仪，但这些技术对于小规模的个人身份识别更有用。人脸识别用于大规模、广泛的人群识别。在执法机构中，人脸识别的使用非常普遍，主要用于群控、人群管理、人数统计等，在智慧城市管理中更为常见。根据全球市场研究公司GrandViewResearch的研究，全球人脸识别市场规模为34亿美元，未来7年有望以14.5%的复合年增长率增长。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，人脸识别技术已被广泛应用于大规模人员检测，尤其是在新冠病毒大流行的当下，许多地区都启动了更大规模的监控计划，如如在各大城市的公共区域，大量部署了内置人脸识别技术和其他视频分析应用的监控摄像头。收集和存储的数据也存在安全和隐私问题。数据泄露、克隆和调整事件都有据可查。目前，很少有法规被配置来应对这些挑战。GDPR（通用数据保护条例）是欧盟为解决隐私问题而制定的法规之一。除了全球高科技公司之外，许多相机原始设备制造商都将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了全球市场的重要份额。此外，还有许多专业的视频分析公司提供人脸识别技术作为独立的解决方案。在印度，技术在有效监管中的份额正在增加。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)启动的。安全和智能城市计划等数字印度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数据，截至2017年1月1日，警察与人口的比例为193，而联合国建议的比例为220（即每100,000人口中的警察人数）).这一比例从2006年的142人大幅增加到2017年初的193人。技术可以进一步弥合这一差距，可以帮助警方维持治安，预防和减轻犯罪。在孟买、德里和海得拉巴等主要城市，最近的安全城市计划包括视频分析和面部识别。人脸识别分析和预测是部署在这些城市的解决方案的重要组成部分。这产生了巨大的效果，并帮助该市快速破获重大犯罪。警察领导层已经接受了这项技术，这可以帮助他们适当地分配和部署人力并进行有效的监视。
