面部识别技术最早是科幻小说的构想。但在过去的十年里，面部识别技术不仅成为现实，而且广泛应用。人脸识别不再是新奇的事了。
如今人脸识别技术、人工智能(AI)和深度学习(DL)技术正惠及多个行业场景。这些行业场景包括执法机构、机场、智能手机、智能家居、金融应用领域等。
如今，甚至连商场都在使用基于人工智能的面部识别技术来防止暴力和犯罪。机场的安全环境越来越好，手机制造商也在使用面部识别技术为手机添加生物识别安全功能。
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面部识别的历史
全世界都认为伍德罗·威尔逊·布莱索（Woodrow Wilson Bledsoe)是面部识别之父。20世纪60年代，布莱索发明了一个系统，可以用平板电脑手工整理人脸照片。使用它在一个释放电磁脉冲的触控笔的帮助下在网格上输入垂直和水平坐标。人们使用这个系统来手动记录面部特征的坐标区域，比如眼睛、鼻子、嘴巴和发际线等。
手工记录的指标稍后可以保存在数据库中。当一个人的新照片被输入系统时，它能够通过数据库得到最相似的图像。在这一时期，人脸识别还没有受到AI技术和计算机处理能力的影响。不过，这是布莱索为证明人脸识别是一种实用的生物特征识别而采取的第一步也是最重要的一步。
20世纪70年代提高准确性的21种面部标记
直到20世纪70年代，哈蒙、戈德斯坦和莱斯克才使手动面部识别系统更加精确。这三家公司使用了包括嘴唇厚度和头发颜色在内的21种面部标记来自动检测人脸。然而，Bledsoe的系统仍然是用实际的生物特征计算，手工完成的。
特征面部识别
Sirovich和Kirby在1988年开始使用线性代数来解决面部识别问题。他们使用的方法被称为特征脸（Eigenfaces）方法。渲染一开始是为了寻找低维的面部图像表达。该团队能够证明对数据库中收集到的图片进行特征分析可以形成一组基本特征。
他们还能够用不到100个值来精确编码一张人脸图像。
1991年，Pentland和Turk进一步研究了特征脸方法，找到了在图像中检测人脸的方法。这是第一次人脸自动识别的尝试。他们的方法使用了技术和环境因素。
然后在1993年至2000年期间，DARPA（美国国防部高级研究计划局）和NIST（美国国家标准与技术研究所）发布了FERET计划，以鼓励商业面部识别市场。2002年，执法人员将面部识别应用于关键技术测试。
2010年初，脸书（Facebook）开始使用一种面部识别功能，帮助检测脸书用户更新的照片中有特色面孔的人。虽然这次更新在媒体行业引起了轰动。
机场最大的生物识别装置
2011年，巴拿马政府和美国国土安全部合作，批准了人脸识别平台的试点项目。这个试点项目被称为FaceFirst，它被用来减少巴拿马托库门（Tocumen）机场的非法活动。
第一次尝试获得了成功，在Tocumen实施的技术成为机场最大的生物识别装置。
应用不断扩展
2011年，美国执法和军事专业人员使用人脸识别来识别尸体。通过这项技术，军方得以确认奥萨马·本·拉登的身份。
2014年执法部门采用面部识别。
2017年，这项技术成为零售业的新宠。
人脸识别的未来
世界各国政府越来越多地在人脸识别技术上投入资源，特别是在人脸识别市场处于领先地位的美国和中国。
美国政府航空公司决定加强机场保安，采用面部识别系统来识别和登记旅客。美国有几个州已经允许执法人员在数据库中进行搜索——这些搜索包括驾照和身份证照片的详细信息。面部识别和由此产生的搜索技术也可以用于警察检查。
当其他国家仍处于规划阶段时，我国已经在进行几个人脸智能项目了，除了公共场所（当然也引起了一些关于隐私的争议）应用，例如小区门禁、上班刷脸打卡。智能手机里的人脸识别程序也越来越多。
全世界都在使用这项技术，并从中获益。在印度，银行正在使用这种面部识别技术来防止ATM机的欺诈行为。也可用于选民复核、护照、签证、驾照等的核查。
这项技术预计将在未来几年不断发展，并将创造巨大的收入。监控和安全是将受到技术强烈影响的主要行业。
为了更好地管理，中小学、大学甚至医疗保健机构也计划在自己的场所实施面部识别技术。用于面部技术的复杂技术也进入了机器人行业。
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