人臉識別技術(shù)的發(fā)展源遠流長，從早期的理論探索，到如今廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，它經(jīng)歷了漫長且充滿創(chuàng)新的歷程。
20世紀50年代，人臉識別技術(shù)處于萌芽階段，研究主要集中在社會心理學(xué)領(lǐng)域，科學(xué)家們試圖從人類感知與認知的角度，探索人臉識別的奧秘。直到 1965年，布萊索（Bledsoe）發(fā)表了首篇關(guān)于人臉自動識別的學(xué)術(shù)論文，標志著人臉識別系統(tǒng)性研究的開端。當時的技術(shù)手段有限，研究人員通過手工測量人臉五官、發(fā)際線等特征點間的距離，再將這些數(shù)據(jù)手動輸入計算機，嘗試讓計算機學(xué)習(xí)區(qū)分不同人臉，過程繁瑣且效率低下。
隨著計算機技術(shù)的進步，20世紀 80年代至 90年代初，人臉識別迎來重要發(fā)展階段并逐步走向?qū)嶋H應(yīng)用。這一時期，基于外貌的統(tǒng)計識別方法取得重大突破。1991-1997年，人臉識別研究進入高潮。美國國防部資助的 FERET項目，創(chuàng)建了著名的 FERET人臉圖像數(shù)據(jù)庫，極大推動了算法改進。同期，美國麻省理工學(xué)院的特克（Turk）和彭特蘭（Pentland）提出“特征臉”算法，通過對人臉樣本進行變換，提取反映人臉差異的主要信息，減少表情、姿態(tài)等細節(jié)變化干擾，大幅提升識別準確度，成為人臉識別發(fā)展的重要里程碑。
此后，得益于人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)創(chuàng)新，人臉識別技術(shù)飛速發(fā)展。2006年深度學(xué)習(xí)興起，其強大的特征學(xué)習(xí)能力為該領(lǐng)域帶來革命性變化。2012年，克里澤夫斯基（Krizhevsky Alex）等人首次將深度學(xué)習(xí)用于三維人臉識別；同年，辛頓（Hinton）團隊在圖像數(shù)據(jù)庫 ImageNet上的成果，引發(fā)工業(yè)界高度關(guān)注。此后，研究者不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、擴大訓(xùn)練樣本規(guī)模，將人臉識別精度推至新高度。2014年，香港中文大學(xué)團隊的研究成果準確率超越人眼識別能力。
近年來，人臉識別技術(shù)持續(xù)迭代。2020年疫情期間，日本Glory公司開發(fā)出能識別戴口罩人臉的系統(tǒng)，解決了特殊場景下的識別難題。如今，該技術(shù)已深度融入安防監(jiān)控、金融支付、交通出行、企業(yè)管理等眾多領(lǐng)域，為人們的生活和社會運行帶來極大便利，成為推動社會智能化發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一 。
