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人脸识别的发展历史是怎样的？

人脸识别始于20世纪60年代，到了80年代，随着计算机技术和光学成像技术的发展，人脸识别技术得到了提高。上世纪90年代，美、日、德三国的技术进入初级应用阶段。此时，主流的技术路线是人脸外观造型。从上世纪90年代末至今，人脸识别的研究不断深入，研究者们开始关注真实条件下的人脸识别，主要包括以下四个方面：1）提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法、非线性建模方法以核方法和基于三维信息方法的三维人脸识别为代表。2） 深入分析和研究了影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别。3） 采用新的特征表示方法，包括局部描述符（Gabor人脸、LBP人脸等）和深度学习方法。4） 使用新的数据源，如基于视频的人脸识别和基于草图和近红外的人脸识别。

2014年以来，深度学习大数据（海量带注释的人脸数据）成为人脸识别领域的主流技术路线。两个重要的趋势是：1）网络越来越大，越来越深（vggface16层，facenet22层）。2） 随着数据量的不断增加（deepface 400万，facenet 2亿），大数据已经成为提高人脸识别性能的关键。

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