前面都在讨论一些实作内容，今天想来了解一下历史。

什么是人脸辨识技术？它如何运作？人脸辨识技术是一种使用电脑视觉和人工智能（AI）来识别或验证人脸的技术。其目的是自动检测、识别、并验证个体的面部特徵。人脸辨识系统通常遵循以下步骤：

  • 人脸检测：系统首先在图像或视频中检测出所有人脸，这是从背景中提取人脸区域的过程。
  • 特徵提取：在检测到人脸后，系统会提取该人脸的特徵点，例如眼睛、鼻子、嘴巴等。这些特徵点通常被数字化为向量或数学表示，用于描述人脸的独特形状或结构。
  • 人脸比对：提取的特徵向量会与已知的人脸数据库进行比对，以找出匹配的人脸。这可以用于识别（寻找人脸的身份）或验证（确认人脸是否属于特定个体）。
  • 结果输出：系统会输出比对结果，如匹配的身份、信心分数或验证通过与否。

    • 人脸辨识的发展历史

  • 早期（1960-1990 年代）：人脸辨识技术始于简单的几何方法，研究者会手工标记人脸的关键点，如眼睛和鼻子的相对距离，并通过这些几何关系来识别人脸。这些早期方法依赖人工提取的特徵和模板匹配算法。2.统计方法（1990-2000 年代）：随着计算能力的提升，统计学方法如 Eigenfaces 和 Fisherfaces 成为主流。这些方法将人脸图像转换为一组线性组合的特徵向量，并使用主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA）来降低维度，进行人脸识别。3.机器学习时代（2010 年代）：机器学习和神经网络的崛起，特别是卷积神经网络（CNN），使得人脸辨识技术大幅提升。随着深度学习的应用，如 FaceNet、VGG-Face 等模型，人脸识别的準确性进一步提高。这些方法不仅自动提取人脸的特徵，还能学习更为复杂的特徵表示，大大超越了传统方法的表现。4.当代技术（2020 年代）：当前，人脸辨识技术已进入高度成熟期，并被广泛应用于各行各业。新技术如 GAN（生成对抗网络）和自监督学习正在不断推动人脸辨识的边界，改善对抗样本的抵抗能力及提升未标注数据的利用效率。5.人脸辨识的典型应用场景安全和监控：在机场、地铁站和公共场所，人脸辨识被用于安全检查，寻找潜在的威胁，或者快速识别可疑人员。6.智能手机与生物识别：智能手机使用人脸识别来进行设备解锁、支付认证（如 Apple Face ID）、应用保护等。7.社交媒体与照片管理：社交媒体平台如 Facebook 使用人脸识别来自动标记照片中的人员，让用户能够更方便地管理和分享照片。8.个性化广告与零售：零售商店可以通过人脸辨识技术识别进店顾客，分析其购物习惯，并推送个性化广告或优惠。9.医疗与健康追踪：一些医疗应用会通过人脸识别追踪病患的健康状况，甚至能帮助诊断与面部特徵相关的疾病。10.社会信用与法律执行：在某些国家，政府利用人脸识别来监控个人行为，用于执法、评估社会信用系统，或侦测犯罪活动。

    • 这些场景展示了人脸辨识技术在日常生活和社会中的广泛应用与影响。