机器学习与人脸识别：人脸识别算法演化史
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导言：
本文是对人脸识别人类最前沿技术综述的文章。在当前学术界及工业界中对人脸识别技术的研究热度持续攀升，在这一领域也涌现出了大量创新性研究论文。本综述将系统梳理近年来在该领域取得突破性进展的各种主流的人脸识别算法及其核心特征。如需深入学习 facial recognition 技术的相关知识与动态，请随时关注 SIGAI 官方公众平台。我们将在未来定期发布关于该领域的最新研究成果与应用实践内容。
人脸识别有什么用？
人脸识别旨在通过分析面部图像特征确定个人身份信息。该技术属于机器学习与模式识别领域中的分类任务。广泛应用于身份识别与身份验证两大类场景中。具体而言，在失踪人口及嫌疑人追踪等特定场景中实现身份识别功能；而在身份证件查询、出入考勤查验等多个方面则承担着身份验证责任。值得注意的是，在犯罪分子打击报复背景下，“熟脸”号贩子已成为阻碍公共安全的一大隐患。为此北京多家医院已开始运用新兴技术手段对其进行有效打击。除此之外，在治理交通违法行为方面人脸识别也发挥着重要作用，并在一定程度上缓解了中国式过马路这一城市病状。
人脸识别系统的组成
人脸识别算法主要包含三个模块：
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