20世纪60年代有研究人员开始研究人脸识别，进入初级应用阶段是在90年代后期，从发展历程来看，人脸识别重点的研究领域、研究方法是什么?
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。它涵盖采集包含人脸的图像或视频流，检测和跟踪人脸，精确定位到面部特征点，并进行特征提取和比对识别的一系列相关技术。
近年来，除了身份识别，性别、年龄、种族、情绪等人脸属性，甚至某些遗传病、抑郁症、性格倾向等隐含特征，也可以被识别。20世纪70年代以来，该研究经历了五官几何特征、像素变换特征、局部滤波特征和深度卷积神经网络四类主流技术路线。目前，主流的深度卷积神经网络推动了人脸识别的广泛应用，在很多场景的识别准确率已经超过了人眼。
人脸识别技术经历了传统机器学习和深度学习的技术发展阶段。传统方法依赖于人工设计的特征与机器学习技术的组合。自2014年引入深度学习方法后，人脸识别技术发展迅猛，识别效果开始超过传统机器学习，并呈现出训练数据规模越来越大、识别精度越来越高的趋势，目前在人脸识别领域，深度学习已经取代了传统机器学习。当前，基于深度神经网络的人脸识别在权威数据集LFW(Labeled Faces in the Wild)上的识别准确率达到了99.5%以上，远超出了人眼的97.52%，也随之带来了人脸识别商业应用的爆发式增长。(吴双)
关键词： 人脸识别 脸部特征信息 五官几何特征 局部滤波特征 深度卷积神经网络
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