人脸识别的技术发展史

       在智能手机快速崛起的这几年，其密码锁经历了从数字密码、手势解锁到指纹识别的升级，发展到如今的虹膜识别和人脸识别。可以预料的是，由于全面屏幕的普及和更为安全、便捷的 FaceID 技术的出现，在不久的将来，指纹识别也将被智能手机厂商们所抛弃，完成它的历史使命。

       人脸识别技术，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式。简单的来说就是一个让计算机认出你的过程。

人脸识别技术发展

       早在20世纪50年代，认知科学家就已着手对人脸识别展开研究。20世纪60年代，人脸识别工程化应用研究正式开启。当时的方法主要利用了人脸的几何结构，通过分析人脸器官特征点及其之间的拓扑关系进行辨识。这种方法简单直观，但是一旦人脸姿态、表情发生变化，则精度严重下降。

       1991年，著名的“特征脸”方法第一次将主成分分析和统计特征技术引入人脸识别，在实用效果上取得了长足的进步。这一思路也在后续研究中得到进一步发扬光大，例如，Belhumer成功将Fisher判别准则应用于人脸分类，提出了基于线性判别分析的Fisherface方法。

       21世纪的前十年，随着机器学习理论的发展，学者们相继探索出了基于遗传算法、支持向量机(Support Vector Machine， SVM)、boosting、流形学习以及核方法等进行人脸识别。 2009年至2012年，稀疏表达(Sparse Representation)因为其优美的理论和对遮挡因素的鲁棒性成为当时的研究热点。

       2013年，MSRA的研究者首度尝试了10万规模的大训练数据，并基于高维LBP特征和Joint Bayesian方法在LFW上获得了95.17%的精度。这一结果表明：大训练数据集对于有效提升非受限环境下的人脸识别很重要。然而，以上所有这些经典方法，都难以处理大规模数据集的训练场景。

       2014年前后，随着大数据和深度学习的发展，神经网络重受瞩目，并在图像分类、手写体识别、语音识别等应用中获得了远超经典方法的结果。香港中文大学的Sun Yi等人提出将卷积神经网络应用到人脸识别上，采用20万训练数据，在LFW上第一次得到超过人类水平的识别精度，这是人脸识别发展历史上的一座里程碑。