”研究报告
人脸识别与机器学习行业投资机会与风险 识别及应对策略报告
一、行业概述
1.1人脸识别技术发展历程
(1)人脸识别技术的研究始于20世纪60年代，早期主 要依赖于手工特征提取和模板匹配算法。随着计算机硬件和 算法的不断发展，人脸识别技术逐渐从实验室走向实际应用。 这一阶段的代表性技术包括基于特征的方法和基于模板的 方法。基于特征的方法通过提取人脸图像的特征点，如五官 位置、距离等，来实现人脸识别；而基于模板的方法则是通 过比对输入人脸与存储模板的相似度来完成识别。
(2)进入21世纪，随着深度学习技术的兴起，人脸识 别技术迎来了新的发展高潮。深度学习算法能够自动从大量 数据中学习到特征，显著提高了识别的准确性和鲁棒性。此 时，人脸识别技术开始应用于安防监控、智能手机解锁、智 能门禁等多个领域。特别是在2011年，Facebook推出了基 于深度学习的人脸识别算法，使得人脸识别技术得到了广泛 关注。
(3)隨着人工智能技术的不断进步，人脸识别技术也在 不断地突破和应用拓展。近年来，基于深度学习的人脸识别 算法在识别速度、准确率以及抗干扰能力等方面都取得了显
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