这些应用场景的共同特点是：人脸识别系统都事先存储了大量的不同人脸和身1份信息，系统运行时需要将见到的人脸与之前存储的大量人脸做比对，找出匹配的人脸。

两者在早期（2012年~2015年）是通过不同的算法框架来实现的，想同时拥有人脸验证和人脸识别系统，需要分开训练两个神经网络。而 2015 年 Google 的 FaceNet [1] 论文的发表改变了这一现状，将两者统一到一个框架里。

迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，动态人脸识别，使人脸识别技术逐渐走向实用化。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯1一性和不易被复0制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点
　作为开始最早、发展最快的人工智能技术之一，人脸识别技术从上世纪60年代起就已经起步，并取得了许多突破。最1初，人脸识别靠的是识别面部关键点，被形象地概括成“大圆（面部） 小圆（瞳孔） 三角（鼻子） 椭圆（嘴）”模式。现在，人脸识别技术可以在人脸上捕1捉到3万多个特征点，识别双胞胎也不在话下；不仅可以识别静态图像，行走甚至跑跳的动态图像也能识别；即使周边光线昏暗，人脸识别也能很好地完成任务。
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