人脸识别问题宏观上分为两类：1. 人脸验证（又叫人脸比对）2. 人脸识别。
人脸验证做的是 1 比 1 的比对，即判断两张图片里的人是否为同一人。***常见的应用场景便是人脸***，人脸识别，终端设备（如手机）只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。
人脸识别做的是 1 比 N 的比对，即判断系统当前见到的人，为事先见过的众多人中的哪一个。比如***追1踪，小区门禁，会场签到，以及新零售概念里的客户识别。
人脸识别随着技术的不断提升，渗透的领域越来越广，人脸识别款式，应用效率也越来越高。据了解，除传统安防、***这两大领域外，人脸识别技术在公1安、机场、酒店、企业、建筑工地、手机应用、线上1***等诸多领域获得广泛应用。在深圳科葩及一些对讲厂商的相关技术研发和市场推动下，人脸识别门禁正逐渐成为国内“智慧小区”标配。传统小区的开发模式已逐渐被颠覆。
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***网络。而 2015 年 Google 的 FaceNet [1] ***的发表改变了这一现状，将两者统一到一个框架里。
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