面部識別什麼時候開始應用

『壹』 人臉識別的發展歷史是怎樣的

人臉識別是一個被廣泛研究著的熱門問題，大量的研究論文層出不窮，在一定程度上有泛濫成「災」之嫌。為了更好地對人臉識別研究的歷史和現狀進行介紹，本文將AFR的研究歷史按照研究內容、技術方法等方面的特點大體劃分為三個時間階段，如表1所示。該表格概括了人臉識別研究的發展簡史及其每個歷史階段代表性的研究工作及其技術特點。下面對三個階段的研究進展情況作簡單介紹：

第一階段(1964年~1990年)

這一階段人臉識別通常只是作為一個一般性的模式識別問題來研究，所採用的主要技術方案是基於人臉幾何結構特徵(Geometricfeature based)的方法。這集中體現在人們對於剪影(Profile)的研究上，人們對面部剪影曲線的結構特徵提取與分析方面進行了大量研究。人工神經網路也一度曾經被研究人員用於人臉識別問題中。較早從事AFR研究的研究人員除了布萊索(Bledsoe)外還有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄於1973年在京都大學完成了第一篇AFR方面的博士論文，直到現在，作為卡內基-梅隆大學(CMU)機器人研究院的一名教授，仍然是人臉識別領域的活躍人物之一。他所在的研究組也是人臉識別領域的一支重要力量。總體而言，這一階段是人臉識別研究的初級階段，非常重要的成果不是很多，也基本沒有獲得實際應用。

第二階段(1991年~1997年)

這一階段盡管時間相對短暫，但卻是人臉識別研究的高潮期，可謂碩果累累：不但誕生了若干代表性的人臉識別演算法，美國軍方還組織了著名的FERET人臉識別演算法測試，並出現了若干商業化運作的人臉識別系統，比如最為著名的Visionics(現為Identix)的FaceIt系統。

美國麻省理工學院(MIT)媒體實驗室的特克(Turk)和潘特蘭德(Pentland)提出的「特徵臉」方法無疑是這一時期內最負盛名的人臉識別方法。其後的很多人臉識別技術都或多或少與特徵臉有關系，現在特徵臉已經與歸一化的協相關量(NormalizedCorrelation)方法一道成為人臉識別的性能測試基準演算法。

這一時期的另一個重要工作是麻省理工學院人工智慧實驗室的布魯內里(Brunelli)和波基奧(Poggio)於1992年左右做的一個對比實驗，他們對比了基於結構特徵的方法與基於模板匹配的方法的識別性能，並給出了一個比較確定的結論：模板匹配的方法優於基於特徵的方法。這一導向性的結論與特徵臉共同作用，基本中止了純粹的基於結構特徵的人臉識別方法研究，並在很大程度上促進了基於表觀(Appearance-based)的線性子空間建模和基於統計模式識別技術的人臉識別方法的發展，使其逐漸成為主流的人臉識別技術。

貝爾胡米爾(Belhumeur)等提出的Fisherface人臉識別方法是這一時期的另一重要成果。該方法首先採用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特徵臉)對圖像表觀特徵進行降維。在此基礎上，採用線性判別分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的方法變換降維後的主成分以期獲得「盡量大的類間散度和盡量小的類內散度」。該方法目前仍然是主流的人臉識別方法之一，產生了很多不同的變種，比如零空間法、子空間判別模型、增強判別模型、直接的LDA判別方法以及近期的一些基於核學習的改進策略。

麻省理工學院的馬哈丹(Moghaddam)則在特徵臉的基礎上，提出了基於雙子空間進行貝葉斯概率估計的人臉識別方法。該方法通過「作差法」，將兩幅人臉圖像對的相似度計算問題轉換為一個兩類(類內差和類間差)分類問題，類內差和類間差數據都要首先通過主成分分析(PCA)技術進行降維，計算兩個類別的類條件概率密度，最後通過貝葉斯決策(最大似然或者最大後驗概率)的方法來進行人臉識別。

人臉識別中的另一種重要方法——彈性圖匹配技術(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在這一階段提出的。其基本思想是用一個屬性圖來描述人臉：屬性圖的頂點代表面部關鍵特徵點，其屬性為相應特徵點處的多解析度、多方向局部特徵——Gabor變換[12]特徵，稱為Jet;邊的屬性則為不同特徵點之間的幾何關系。對任意輸入人臉圖像，彈性圖匹配通過一種優化搜索策略來定位預先定義的若乾麵部關鍵特徵點，同時提取它們的Jet特徵，得到輸入圖像的屬性圖。最後通過計算其與已知人臉屬性圖的相似度來完成識別過程。該方法的優點是既保留了面部的全局結構特徵，也對人臉的關鍵局部特徵進行了建模。近來還出現了一些對該方法的擴展。

局部特徵分析技術是由洛克菲勒大學(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本質上是一種基於統計的低維對象描述方法，與只能提取全局特徵而且不能保留局部拓撲結構的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基礎上提取的特徵是局部的，並能夠同時保留全局拓撲信息，從而具有更佳的描述和判別能力。LFA技術已商業化為著名的FaceIt系統，因此後期沒有發表新的學術進展。

由美國國防部反毒品技術發展計劃辦公室資助的FERET項目無疑是該階段內的一個至關重要的事件。FERET項目的目標是要開發能夠為安全、情報和執法部門使用的AFR技術。該項目包括三部分內容：資助若干項人臉識別研究、創建FERET人臉圖像資料庫、組織FERET人臉識別性能評測。該項目分別於1994年，1995年和1996年組織了3次人臉識別評測，幾種最知名的人臉識別演算法都參加了測試，極大地促進了這些演算法的改進和實用化。該測試的另一個重要貢獻是給出了人臉識別的進一步發展方向：光照、姿態等非理想採集條件下的人臉識別問題逐漸成為熱點的研究方向。

柔性模型(Flexible Models)——包括主動形狀模型(ASM)和主動表觀模型(AAM)是這一時期內在人臉建模方面的一個重要貢獻。ASM/AAM將人臉描述為2D形狀和紋理兩個分離的部分，分別用統計的方法進行建模(PCA)，然後再進一步通過PCA將二者融合起來對人臉進行統計建模。柔性模型具有良好的人臉合成能力，可以採用基於合成的圖像分析技術來對人臉圖像進行特徵提取與建模。柔性模型目前已被廣泛用於人臉特徵對准(FaceAlignment)和識別中，並出現了很多的改進模型。

總體而言，這一階段的人臉識別技術發展非常迅速，所提出的演算法在較理想圖像採集條件、對象配合、中小規模正面人臉資料庫上達到了非常好的性能，也因此出現了若干知名的人臉識別商業公司。從技術方案上看， 2D人臉圖像線性子空間判別分析、統計表觀模型、統計模式識別方法是這一階段內的主流技術。

第三階段(1998年~現在)

FERET』96人臉識別演算法評估表明：主流的人臉識別技術對光照、姿態等由於非理想採集條件或者對象不配合造成的變化魯棒性比較差。因此，光照、姿態問題逐漸成為研究熱點。與此同時，人臉識別的商業系統進一步發展。為此，美國軍方在FERET測試的基礎上分別於2000年和2002年組織了兩次商業系統評測。

基奧蓋蒂斯(Georghiades)等人提出的基於光照錐 (Illumination Cones) 模型的多姿態、多光照條件人臉識別方法是這一時期的重要成果之一，他們證明了一個重要結論：同一人臉在同一視角、不同光照條件下的所有圖像在圖像空間中形成一個凸錐——即光照錐。為了能夠從少量未知光照條件的人臉圖像中計算光照錐，他們還對傳統的光度立體視覺方法進行了擴展，能夠在朗博模型、凸表面和遠點光源假設條件下，根據未知光照條件的7幅同一視點圖像恢復物體的3D形狀和表面點的表面反射系數(傳統光度立體視覺能夠根據給定的3幅已知光照條件的圖像恢復物體表面的法向量方向)，從而可以容易地合成該視角下任意光照條件的圖像，完成光照錐的計算。識別則通過計算輸入圖像到每個光照錐的距離來完成。

以支持向量機為代表的統計學習理論也在這一時期內被應用到了人臉識別與確認中來。支持向量機是一個兩類分類器，而人臉識別則是一個多類問題。通常有三種策略解決這個問題，即：類內差/類間差法、一對多法(one-to-rest)和一對一法(one-to-one)。

布蘭茲(Blanz)和維特(Vetter)等提出的基於3D變形(3D Morphable Model)模型的多姿態、多光照條件人臉圖像分析與識別方法是這一階段內一項開創性的工作。該方法在本質上屬於基於合成的分析技術，其主要貢獻在於它在3D形狀和紋理統計變形模型(類似於2D時候的AAM)的基礎上，同時還採用圖形學模擬的方法對圖像採集過程的透視投影和光照模型參數進行建模，從而可以使得人臉形狀和紋理等人臉內部屬性與攝像機配置、光照情況等外部參數完全分開，更加有利於人臉圖像的分析與識別。Blanz的實驗表明，該方法在CMU-PIE(多姿態、光照和表情)人臉庫和FERET多姿態人臉庫上都達到了相當高的識別率，證明了該方法的有效性。

2001年的國際計算機視覺大會(ICCV)上，康柏研究院的研究員維奧拉(Viola)和瓊斯(Jones)展示了他們的一個基於簡單矩形特徵和AdaBoost的實時人臉檢測系統，在CIF格式上檢測准正面人臉的速度達到了每秒15幀以上。該方法的主要貢獻包括：1)用可以快速計算的簡單矩形特徵作為人臉圖像特徵;2)基於AdaBoost將大量弱分類器進行組合形成強分類器的學習方法;3)採用了級聯(Cascade)技術提高檢測速度。目前，基於這種人臉/非人臉學習的策略已經能夠實現准實時的多姿態人臉檢測與跟蹤。這為後端的人臉識別提供了良好的基礎。

沙蘇哈(Shashua)等於2001年提出了一種基於商圖像[13]的人臉圖像識別與繪制技術。該技術是一種基於特定對象類圖像集合學習的繪制技術，能夠根據訓練集合中的少量不同光照的圖像，合成任意輸入人臉圖像在各種光照條件下的合成圖像。基於此，沙蘇哈等還給出了對各種光照條件不變的人臉簽名(Signature)圖像的定義，可以用於光照不變的人臉識別，實驗表明了其有效性。

巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)則利用球面諧波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷積過程描述朗博反射的方法解析地證明了一個重要的結論：由任意遠點光源獲得的所有朗博反射函數的集合形成一個線性子空間。這意味著一個凸的朗博表面物體在各種光照條件下的圖像集合可以用一個低維的線性子空間來近似。這不僅與先前的光照統計建模方法的經驗實驗結果相吻合，更進一步從理論上促進了線性子空間對象識別方法的發展。而且，這使得用凸優化方法來強制光照函數非負成為可能，為光照問題的解決提供了重要思路。

FERET項目之後，涌現了若幹人臉識別商業系統。美國國防部有關部門進一步組織了針對人臉識別商業系統的評測FRVT，至今已經舉辦了兩次：FRVT2000和FRVT2002。這兩次測試一方面對知名的人臉識別系統進行了性能比較，例如FRVT2002測試就表明Cognitec, Identix和Eyematic三個商業產品遙遙領先於其他系統，而它們之間的差別不大。另一方面則全面總結了人臉識別技術發展的現狀：較理想條件下(正面簽證照)，針對37437人121,589 幅圖像的人臉識別(Identification)最高首選識別率為73%，人臉驗證(Verification)的等錯誤率(EER[14])大約為6%。FRVT測試的另一個重要貢獻是還進一步指出了目前的人臉識別演算法亟待解決的若干問題。例如，FRVT2002測試就表明：目前的人臉識別商業系統的性能仍然對於室內外光照變化、姿態、時間跨度等變化條件非常敏感，大規模人臉庫上的有效識別問題也很嚴重，這些問題都仍然需要進一步的努力。

總體而言，目前非理想成像條件下(尤其是光照和姿態)、對象不配合、大規模人臉資料庫上的人臉識別問題逐漸成為研究的熱點問題。而非線性建模方法、統計學習理論、基於Boosting[15]的學習技術、基於3D模型的人臉建模與識別方法等逐漸成為備受重視的技術發展趨勢。

總而言之， 人臉識別是一項既有科學研究價值，又有廣泛應用前景的研究課題。國際上大量研究人員幾十年的研究取得了豐碩的研究成果，自動人臉識別技術已經在某些限定條件下得到了成功應用。這些成果更加深了我們對於自動人臉識別這個問題的理解，尤其是對其挑戰性的認識。盡管在海量人臉數據比對速度甚至精度方面，現有的自動人臉識別系統可能已經超過了人類，但對於復雜變化條件下的一般人臉識別問題，自動人臉識別系統的魯棒性和准確度還遠不及人類。這種差距產生的本質原因現在還不得而知，畢竟我們對於人類自身的視覺系統的認識還十分膚淺。但從模式識別和計算機視覺等學科的角度判斷，這既可能意味著我們尚未找到對面部信息進行合理采樣的有效感測器(考慮單目攝像機與人類雙眼系統的差別)，更可能意味著我們採用了不合適的人臉建模方法(人臉的內部表示問題)，還有可能意味著我們並沒有認識到自動人臉識別技術所能夠達到的極限精度。但無論如何，賦予計算設備與人類似的人臉識別能力是眾多該領域研究人員的夢想。相信隨著研究的繼續深入，我們的認識應該能夠更加准確地逼近這些問題的正確答案。

『貳』 有誰知道銀行里人臉識別是從哪一年開始使用的

咨詢記錄 · 回答於2021-09-20

『叄』 手機刷臉用的最早是哪個手機

近日，蘋果公司推出的新款手機iPhone X以「刷臉解鎖」取代了「指紋解鎖」，成為了熱議的話題：手機的「刷臉解鎖」時代就要來了？

其實，所謂「刷臉」，也就是「人臉識別」技術其實早已不是什麼新鮮事了，且不說之前就曾有好幾款手機用過，就算是在別的很多領域，也都被廣泛應用，比如學校宿舍的刷臉進門……

而且很多電商的實體店也已經開始了測試刷臉支付功能，通過掃描用戶面部信息，單次交易僅需2秒左右，方便快捷。就在幾天前，杭州一肯德基餐廳也宣布可以「刷臉支付」了，還有很多火車站實現了「刷臉進站」……「刷臉」應用呈爆發式增長。

但不少人對該技術的安全性提出質疑：會不會更多信息被泄露？會不會發生盜「臉」取款？也有網友著急地問：照片是不是能夠用來解鎖？整容了怎麼辦？卸妝後還能解鎖嗎？那麼，今天小編就來跟大家說說，關於「人臉識別」的這些疑問。

『肆』 人臉識別哪年發明的

1.人臉識別技術是什麼時候發明的、
人臉識別的研究歷史比較悠久。

高爾頓

(Galton)

早在

1888

年和

1910

年就分別

在

《

Nature

》

雜志發表了兩篇關於利用人臉進行身份識別的文章，

對人類自身的

人臉識別能力進行了分析。但當時還不可能涉及到人臉的自動識別問

題。最早

的

AFR1

的研究論文見於

1965

年陳（

Chan

）和布萊索（

Bledsoe

）在

Panoramic

Research Inc.

發表的技術報告，至今已有四十年的歷史。近年來，人臉識別研

究得到了諸多研究人員的青睞，涌現出了諸多技術方法。尤其是

1990

年以來，

人臉識別更得到了長足的發展。幾乎所有知名的理工科大學和主要

IT

2.人臉識別哪年發明的
人臉識別最早是應用於安防領域。

2001年，公安部門就開始利用人臉識別技術來防範和打擊重大刑事犯罪，並且取得了國家的支持。2008年，在北京奧運會舉辦時，大量應用到了人臉識別技術，這一階段標志著我國的人臉識別技術的應用進入規模化。

2010年，上海世博會，該技術得到了更加廣泛的應用，同時各大公司爭相加入這一技術的陣營，實現了人臉識別在中國的大規模應用。隨著技術的不斷成熟發展，這兩年人臉識別在國內的發展相信大家也有目共睹。

刷臉吃飯、刷臉取款、刷臉登機、新生刷臉報道等等等等琳琅滿目的應用相繼落地，我們可以感受到，這一技術已經開始深入我們的日常生活了。

3.人臉識別技術什麼時候開始在中國運用的
人臉識別，一種基於人的臉部特徵信息進行身份認證的生物特徵識別技術。

近年來，隨著歐美發達國家人臉識別技術開始進入實用階段後，人臉識別迅速成為近年來全球的一個市場熱點，它具有如下顯著優點： ·非接觸，智能交互，用戶接受程度高。 ·直觀性突出，符合人「以貌識人」的認知規律。

·適應性強，不易仿冒，安全性好。 ·攝像頭的大量普及，易於推廣使用。

綜上所述，人臉識別被人們稱為最自然、最直觀的一種生物特徵識別技術。可以廣泛應用於公安、安全、海關、金融、軍隊、機場、邊防口岸、安防等多個重要行業及領域，以及智能門禁、門鎖、考勤、手機、數碼相機、智能玩具等民用市場，具有廣闊的市場應用前景。

目前的人臉識別技術，分為二維人臉識別、三維人臉識別兩大類。二維人臉識別是基於人臉平面圖像的，但實際上人臉本身是三維的，人臉平面圖像只是三維人臉在一個平面上的投影，在這個過程中，必然會丟失一部分信息，因此，二維人臉識別性能的進一步提升，一直受到環境光線、姿態、表情等因素的不利影響。

三維人臉識別是基於三維人臉圖像的，從理論上講具備一些三維圖像信息的技術優勢，但一直存在採集設備昂貴，採集系統復雜，存儲度高，人臉重建演算法很復雜，識別速度較慢等缺點。 漢王科技，憑借十幾年紮根模式識別領域的底蘊，早在2003年，就瞄準人臉識別技術的國際前沿，積極開展人臉識別技術的潛心研究，五年磨一劍，現在我們擁有完全自主知識產權的「雙目立體」人臉識別演算法。

4.人臉識別是靠什麼技術實現的
人臉識別門禁技術如今已漸趨成熟，曾經很多企業、社區、景區、工地所依賴的指紋識別門禁、門禁卡門禁、密碼鎖門禁如今正被人臉識別門禁所取代，為各行業領域帶來了極大的便捷。但人臉識別技術作為一種新興的人員身份鑒別技術，大部分人對於這項技術還是相對陌生，關於與人臉識別相關的問題也時有發生，為了讓大家快速學會使用人臉識別門禁系統，今天寶比萬像人臉識別就來教大家如何學會人臉識別門禁的人臉信息錄入使用。

啟動設備

1.默認打開寶比萬像人臉識別門禁考勤設備端APP，進入「寶比萬像人臉識別門禁考勤系統設備端APP」啟動頁

2.默認進入人臉認證頁面。

3.在人臉認證界面，點擊「首頁」按鈕，返回人臉設備主菜單。

人臉驗證

1.在人臉識別主界面點擊「人臉認證」菜單進行人臉驗證

2.人臉認證：通過認證，閘門開啟，並顯示人臉ID，姓名。

3.人臉認證：沒有登記的人臉進行驗證，提示「人臉無登記」。

人臉登記

1.在人臉識別主界面點擊「人臉登記+」，彈出登錄界面。

2.輸入登錄賬號、密碼（xxxxxx），點擊登錄。

3.輸入姓名，點擊下一步，跳轉到人臉登記界面。

4.人臉登記初始化頁面。提示登記這，請面對攝像頭。

5.人臉登記：拍攝成功後「確認注冊」，提升「人臉登記成功」。

6.點解「重新獲取」，即對需要登記的人臉進行重新拍攝登記。

7.已登記成功的用戶，再次進行人臉登記，則提示；已登記。

8.點擊當前頁面的返回剪頭，即返回到人臉識別設備APP首頁。

『伍』 人臉識別是什麼時候興起的啊

人臉識別設備的廣泛應用確切地說是從18年

『陸』 手機上的人臉識別功能是什麼意思

自動檢測人臉，然後以人臉位置為對焦窗口，這樣的結果使對焦更智能化，人物照更清晰。

1、人臉識別的原理：

是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

2、人臉識別的發展歷史：

人臉識別系統的研究始於20世紀60年代，80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年後期，並且以美國、德國和日本的技術實現為主。

人臉識別系統成功的關鍵在於是否擁有尖端的核心演算法，並使識別結果具有實用化的識別率和識別速度，「人臉識別系統」集成了人工智慧、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術。

同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特徵識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智慧向強人工智慧的轉化。

(6)面部識別什麼時候開始應用擴展閱讀：

人臉圖像特徵提取：

人臉識別系統可使用的特徵通常分為視覺特徵、像素統計特徵、人臉圖像變換系數特徵、人臉圖像代數特徵等。人臉特徵提取就是針對人臉的某些特徵進行的。

人臉特徵提取，也稱人臉表徵，它是對人臉進行特徵建模的過程。人臉特徵提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基於知識的表徵方法；另外一種是基於代數特徵或統計學習的表徵方法。

基於知識的表徵方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助於人臉分類的特徵數據，其特徵分量通常包括特徵點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成。

對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特徵，這些特徵被稱為幾何特徵。基於知識的人臉表徵主要包括基於幾何特徵的方法和模板匹配法。

『柒』 抖音認證要人臉識別是什麼時候開始的

2016年9月開始的。進去實名認證之後，可以人臉識別進行認證也可以選擇人工審核認證。

人臉識別，是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭採集含有人臉的圖像或視頻流，並自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

2021年7月28日，《最高人民法院關於審理使用人臉識別技術處理個人信息相關民事案件適用法律若干問題的規定》正式對外發布。

抖音App是一款社交類的軟體，通過抖音短視頻App你可以分享你的生活，同時也可以在這里認識到更多朋友，了解各種奇聞趣事。

抖音實質上是一個專注年輕人的音樂短視頻社區，用戶可以選擇歌曲，配以短視頻，形成自己的作品。它與小咖秀類似，但不同的是，抖音用戶可以通過視頻拍攝快慢、視頻編輯、特效（反復、閃一下、慢鏡頭）等技術讓視頻更具創造性，而不是簡單的對嘴型。

『捌』 人臉識別

人臉識別是什麼？人臉識別特指利用分析比較人臉視覺特徵信息進行身份鑒別的計算機技術。人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，它屬於生物特徵識別技術，是對生物體(一般特指人)本身的生物特徵來區分生物體個體。
廣義的人臉識別實際包括構建人臉識別系統的一系列相關技術，包括人臉圖像採集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等;而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統。
生物特徵識別技術所研究的生物特徵包括人臉、指紋、手掌紋、掌型、虹膜、視網膜、靜脈、聲音(語音)、體形、紅外溫譜、耳型、氣味、個人習慣(例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字、步態)等，相應的識別技術就有人臉識別、指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、視網膜識別、靜脈識別、語音識別(用語音識別可以進行身份識別，也可以進行語音內容的識別，只有前者屬於生物特徵識別技術)、體形識別、鍵盤敲擊識別、簽字識別等。

『玖』 人臉識別的發展歷程是什麼

【人臉識別發展歷史】

人臉識別系統的研究始於20世紀60年代，在90年後期，並且以美國、德國和日本的技術實現為主。在中國的發展起步於上世紀九十年代末，「人臉識別系統」集成了人工智慧、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，經歷了技術引進-專業市場導入-技術完善-技術應用-各行業領域使用等五個階段。

其核心技術的實現，是生物特徵識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智慧向強人工智慧的轉化。

人臉識別與其他生物識別的對比

【臉識別技術特點】

第一：三維人臉識別技術是發展主流

二維人臉識別系統在人臉左右偏轉達到40度識別率迅速下降到50%以下，從人臉識別技術發展過程來看，未來三維人臉識別是人臉識別主要技術手段。二維人臉識別只是人臉識別發展的過渡階段。實驗結果顯示，而採用三維人臉識別後，識別率可以提高至少10-20個百分點。

第二：人臉識別技術具有非侵犯性

不同的生物識別技術在細分技術上各具優勢，人臉識別是生物特徵識別技術的一個重要方向，人臉識別技術是非接觸和不需要主動接受的，具有非侵犯性。

此外，圖像採集可以由安防中的攝像頭完成，人們對這種技術的排斥心理最小，因此人臉識別技術是一種最友好的生物特徵識別技術，不需要重新再布置新的採集設備。

希望本篇回答可以幫助到你~

望採納~

『拾』 人臉識別密碼技術是什麼時候開始的

人臉識別系統的研究始於20世紀60年代，80年代後隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年後期，並且以美國、德國和日本的技術實現為主。
而在近些年才真正開始廣泛應用。人臉識別技術依賴於演算法研究，近年來不少新興公司出現並開創了自己的演算法，推動了行業的快速發展。這意味著人臉技術將逐漸趨於成熟。