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雷鋒網按：人臉識別技術在國內機場的探索已有10年時間，但實際大規模應用卻是在近兩年。
到目前為止，人臉識別在機場應用的過程從整體上可以分為兩個階段：第一個階段是以人臉識別技術從實驗室向機場落地的試探，經過近7年的探索。
第二個階段是深度學習介入后，識別率大幅上升，機場從試點到大規模應用的3年多。
2001年美國發生“911”事件后，華盛頓考慮在機場出入境使用生物識別技術強化身份認證和黑名單管理，拉開生物識別技術在機場應用的帷幕。
五年后的2006年，清華大學電子工程系的蘇光大教授便開始嘗試將人臉識別技術應用在公安、機場等領域進行嘗試。同年，重慶江北機場也開始人臉識別技術的驗證工作。
雖然已經開始試水，但國內機場的人臉識別推進進程依舊遙遙無期。而在2008年時，英國的希思羅機場卻已經宣布采用人臉識別技術。
北京首都機場人臉識別系統
一年后，北京首都機場啟用人臉識別系統，用于員工身份核驗，是國內率先使用人臉識別技術的機場。與之匹配的是存有個人信息的磁卡感應證件，員工需要先刷卡再使用人臉識別，識別系統在確認來者與磁卡中的信息吻合后，發出了“吱”的一聲，這讓機場員工順利地通過安檢口，進入工作區。
2013年1月，臺灣桃園機場將人臉識別用于出入境自助通關，是國內首個將人臉識別技術應用在入出境管理的機場。
雷鋒網了解到，大陸首個將人臉識別技術應用于出入境自助通關的是沈陽桃仙機場。
這一時期，國內有許多學者和機場進行了有益的嘗試，探索了人臉識別技術在機場場景應用的一些基本需求和問題。但由于當時傳統的人臉識別技術效果并不理想，遠遠不能滿足機場對識別速度、準確率、抗干擾性等各方面的要求。
2012年-2014年間，日本在機場啟用人臉識別的工作經歷了驗證、暫停、重啟的過程，最終在2017年7月落地，側面驗證了當時技術與實際使用需求之間的脫節，導致久久不能落地。
2014年，“馬航事件”中，兩名乘客使用國際刑警組織數據庫里的失竊護照登上一架國際航班，讓人們對有關證件檢查與身份核驗的程序感到十分擔心。這再次促使機場和航空公司對生物識別技術的應用重視起來，人臉識別技術至少可以在視頻監控、安檢、登機環節分級校對身份。
初次上線時間 | 機場名稱 | 功能 | 備注 |
2009年09月 | 北京首都機場 | 員工安檢通關，需磁卡 | 國內率先應用 |
2013年1月 | 臺灣桃園機場 | 出入境通關 | 國內首個出入境通關 |
2013年07月 | 沈陽桃仙機場 | 出入境通關 | 大陸首個出入境通關 |
2014年7月 | 南京祿口機場 | 安檢通關，登機 | 國內首個登機通關 |
2014年10月 | 重慶江北機場 | 安檢通關 | |
2016年7月 | 深圳寶安機場 | 安檢通關 | 國內首個嵌入機場安檢信息系統 |
2016年12月 | 銀川河東機場 | 安檢通關/自助登機/VIP識別等多場景 | 國內首個全面智能化 |
2017年1月 | 包頭二里半機場 | 安檢通關 | |
2017年2月 | 景德鎮羅家機場 | 安檢通關 | |
2017年3月 | 呼和浩特白塔機場 | 安檢通關/中轉存包 | |
2017年3月 | 廈門高崎機場 | 安檢通關 | |
2017年3月 | 廣州白云機場 | 安檢通關 | |
2017年4月 | 青島流亭機場 | 安檢通關 | |
2017年5月 | 烏蘭察布機場 | 安檢通關 | |
2017年6月 | 哈爾濱太平機場 | 安檢通關 | |
2017年6月 | 拉薩貢嘎機場 | 安檢通關 | |
2017年6月 | 上海浦東機場 | 安檢通關 | |
2017年6月 | 長沙黃花機場 | 安檢通關 | |
2017年7月 | 南陽姜營機場 | 自助登機 | |
2017年7月 | 呼蘭浩特機場 | 安檢通關 |
國內部分機場上線人臉識別技術情況一覽
此時，2006年重新興起的深度學習開始取得突破，識別效果飛速上升，從實驗室走向了業界。強烈的需求和較好的識別性能，促使了民航總局和機場開始對人臉識別技術的大規模落地進行嘗試。
2014年7月，南京祿口機場首次將人臉識別技術應用于機場登機，但這個時候登機口只是顯示采集的旅客信息，并不能實現自動通關。此后各個地區的機場都進行了為數不少的人臉識別系統驗證，摸索適合機場應用的方式。
2016年7月，深圳寶安機場首次將人臉識別系統嵌入到機場安檢信息系統。標志著人臉識別技術已經被機場所接納。
2016年12月，銀川機場上線了覆蓋范圍非常廣的人臉識別系統，其中技術供應商為云從科技。該人臉識別系統在航站樓出入口、安檢口、VIP客戶休息室、登機口、出入港廊橋等場景進行了切合實際業務的應用，從安全、運營、管理、服務等多角度智能化。
機場全面智能化示意圖（1）
進入2017年，應用人臉識別技術的機場急劇增加，呈現井噴態勢，但值得注意的是，大部分還是將其用于安檢通關，表明機場對這項新技術的應用相當謹慎，對其它場景的應用呈觀望和試用態度。
雷鋒網發現，在國內機場應用人臉識別的歷程中，有三個標志性的事件成為推動歷史的關鍵點。
1、2009年北京首都機場的首次嘗試是國內機場開始認識人臉識別技術的第一步，而限于當時人臉識別技術的水平，不得不采用磁卡進行交叉驗證，確保身份的唯一性。在識別速度及準確率上，當時的人臉識別技術與深度學習介入后的人臉識別技術不在一個水平上。
2、2014年南京祿口機場首次嘗試將人臉識別技術應用在登機上，雖然同樣受限于當時的技術商業落地的水平，無法實現自助通關，卻為接下去的應用提供了借鑒的想法和經驗。
機場全面智能化示意圖（2）
3、2016年12月，銀川機場除了在安檢通關和自助登機處使用人臉識別系統，還將該系統應用到動態布控、人流引導、智慧航顯、VIP迎賓、軌跡檢索、保潔提醒等多個方面。
機場安全
通過系統的建設將進一步提高機場事前預防能力，機場動態布控系統實現“黑名單”主動預警，主動防御。
人證合一檢測系統可遏制不法分子企圖通過冒用證件、偽造證件等途徑混入機場控制區的違法行為。
登機口旅客人臉識別彌補了傳統機場安防系統中“換牌登機”的漏洞，同時也避免出現旅客上錯飛機的現象。
機場服務體驗
銀川機場新T3航站樓建設正式運行之后，銀川機場已能夠滿足年旅客吞吐量1000萬人次、貨郵吞吐量10萬噸。面對日益增加的旅客吞吐量，機場服務面臨挑戰。通過以人臉識別技術為抓手，平臺數據分析為核心，衍生出多種機場服務功能應用（如VIP識別、綠色通道等），減輕機場工作人員的重復性服務工作。
機場運營
智能保潔提醒通過人流統計，精確計算洗手間人數，通過數據分析預測清潔時間，然后通知工作人員，提高生產效率。
機場內部管理
運用人臉識別技術，增強機場自身內部管理。工作人員人臉信息與證件預留照片比對通過后放行，杜絕冒用工牌的現象發生。
奠定大數據應用基礎
系統通過在進行人臉檢測的同時，可以將機場旅客的各類信息以旅客人臉為核心有機串聯，針對單個個體形成較為完善的數據信息。系統將所獲取信息（如姓名、年齡、籍貫、消費習慣等）進行收集、存儲、整理。為機場后期的大數據分析應用，智慧機場的建設提供基礎數據建設。
我們知道，對于機場、火車站、地鐵、公共汽車站等人流量相對較大的場所，需要人臉識別及智能分析技術，包括人臉信息的采集、人臉識別的預處理、人臉位置的跟蹤等，通過與犯罪數據庫中的信息對比，獲取該人群中是否存在警方正在通緝的犯罪分子，為公共場所提供更多的安全保障。
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