作为开始早、发展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。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，人脸识别公司，人脸识别也能很好地完成任务。

人脸识别技术在今年普及后，各行各业都开始应用此技术来改进本行业的业务流程。众所周知的***刷脸***，刷脸开门，刷脸考勤，刷脸过闸机，刷脸布控，刷脸领1养老金等等，可谓是五花八门，但核心确是方便了广大用户。

大家都能体会钥匙丢失，各种卡忘带，丢失所造成的各种麻烦事件，数不胜数。

但是一件极其普通的小事，可在当时确实要大费周章。譬如证明你是你等令人啼笑皆非的事。

易变性人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
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