人臉識別廠家介紹人臉識別的發展，雖然有一些生物辨認辦法可用于辨認某人，但面部辨認被認為是天然不過的。因為通過看他們的臉而不是他們的指紋或視網膜來辨認給人感覺更直觀。

　　人臉辨認技能的原理，從廣義上講，它是指人臉圖畫的采集和檢測、數據預處理、特征提取和匹配辨認。跟著時間的流逝，人臉辨認技能不斷開展和成熟。目前，越來越多的人臉辨認技能服務商可以支撐系統的全方位人臉辨認技能服務。

　　面部辨認系統一般由檢測人臉、剖析面部特征、將特征轉換為數據、進行匹配等過程組成。人臉辨認技能開展到現在，閱歷了不同的技能階段，包含前期算法、人工特征和分類器、深度學習等階段。

　　在前期算法階段，根據主成分剖析技能（PCA）與K附近算法（KNN）相結合進行人臉辨認。雖然PCA在處理大型數據集方面非常有效，其大的缺點是其訓練數據集必須足夠大。

　　而人工特征和分類器階段，支撐向量機技能（SVM）、Adaboost分類算法、線性判別剖析與廣義奇異值分解（GSVD）相結合的辦法、以及神經網絡等技能成為了干流研究方向。

　　進入深度學習階段之后，首先是根據卷積神經網絡的人臉辨認辦法閃亮上臺，深度非線性人臉形狀提取辦法（主動編碼器網絡，CFAN）出現，然后是深度卷積神經網絡辦法進行檢測、盯梢和記載視頻中的人臉。根據深度學習的低分辨率人臉辨認是成為了一個分支方向。

　　跟著科學技能的開展，人臉辨認技能取得了巨大的成就，但在實際使用中仍有改善的空間。我們還可以使用3D技能彌補2D圖畫，以處理旋轉和遮擋等問題。