人脸识别技术这些年已经发生了重大的变化。传统方法依赖于人工设计的特征（比如边和纹理描述量）与机器学习技术（比如主成分分析、线性判别分析或支持向量机）的组合。人工设计在无约束环境中对不同变化情况---的特征是很困难的，这使得过去的研究者侧重研究针对每种变化类型的---方法，比如能应对不同年龄的方法、能应对不同姿势的方法、能应对不同光照条件的方法等。
近段时间，传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络（cnn）的---学习方法接替。---学习方法的主要优势是它们可用非常大型的数据集进行训练，从而学习到表征这些数据的蕞佳特征。网络上可用的大量自然人脸图像已让研究者可收集到---的人脸数据集，这些图像包含了真实中的各种变化情况。使用这些数据集训练的基于 cnn 的人脸识别方法已经实现了非常高的准确度，因为它们能够学到人脸图像中---的特征，校园人脸识别，从而能够应对在训练过程中使用的人脸图像所呈现出的真实变化情况。
此外，---学习方法在计算机视觉方面的不断普及也在加速人脸识别研究的发展，因为 cnn 也正被用于解决许多其它计算机视觉任务，比如目标检测和识别、分割、光学字符识别、---表情分析、年龄估计等。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们蕞熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
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，使人脸识别系统逐渐走向实用化。
人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样---，人脸识别设备，它的 性和不易被复质的---特性为身份鉴别提供了---的前提。
当前，随着---、物联网等技术的迅速发展，智能时代已悄然到来，刷脸逐渐成为了新的风潮。在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下，刷脸办事正---常见。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用---机或---头采集含有人脸的图像或视频流，绩溪人脸识别，并自动在图像中检测和---人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、---识别。
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