人脸识别的研究历史可以分为三个阶段。在阶段（1950s-1980s），人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题，主流技术基于人脸的几何结构特征。在第二阶段（1990s）人脸识别迅速发展，出现了很多经典的方法，例如Eigen Face， Fisher Face和弹匹配，此时主流的技术路线为人脸表观建模。在第三阶段（1990s末期到现在），人脸识别的研究不断深入，研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题，主要包括以下四个方面的研究：1）提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法，以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，人脸识别摆闸图片，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face， LBP Face等）和深度学习方法。4）利用新的数据源，例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。
人脸识别准确性提高，意味着用户在某些场景下将获得更好的体验，并且在工作时间内效率将大大提高。例如，***中的客户通过人脸识别将获得更好的体验，安防领域的一线人员的无效工作量也将大大减少。
随着越来越多的行业和公司接受人脸识别技术，人脸识别摆闸，***人脸识别设备的需求受到极大的刺激。反过来，也刺激了前端高清捕获和检测设备的产品升级，增加了整体市场需求，这将让大多数传统的安防领域的公司都从中受益。人脸识别大规模商业落地与人脸识别技术的发展和积累密不可分。
人脸识别技术得到越来越多的应用，手机上的人脸识别，***，人脸识别摆闸销售，公司中的刷脸进出，打卡，商场中的刷脸付款，人脸识别技术的应用场景随处可见，只需要几秒钟的时间就能完成身份认证，给日常生活提供便利的同时也提高的出行效率。但是人脸识别在带来效率、便捷的同时，也要注意安全问题，每人只有一张脸，生物信息一旦被泄漏便会造成无法挽回的损失，因此如何保障人脸识别技术的应用安全就成为技术提供方需要解决的一大难题。
人脸识别技术主要检查内容有 设备性能、识别能力、终端安全等检查项目
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