人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。人脸识别算法诞生于七十年代初。自那以后，它们的准确度已经大幅提升，现在相比于指纹或虹膜识别等传统上被认为更加稳健的生物识别方法，人们往往更偏爱人脸识别。让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的一大不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。比如，指纹识别需要用户将手指按在传感器上，虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大声说话。相对而言，现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内（假设他们与相机的距离也合理）。这使得人脸识别成为了对用户友好的生物识别方法。这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广，因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中，比如监控系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。

 

　　当被部署在无约束条件的环境中时，由于人脸图像在现实世界中的呈现具有高度的可变性（这类人脸图像通常被称为自然人脸（faces in-the-wild）），所以人脸识别也是有挑战性的生物识别方法之一。人脸图像可变的地方包括头部姿势、年龄、遮挡、光照条件和人脸表情。

 

　　人脸识别技术这些年已经发生了重大的变化。传统方法依赖于人工设计的特征（比如边和纹理描述量）与机器学习技术（比如主成分分析、线性判别分析或支持向量机）的组合。人工设计在无约束环境中对不同变化情况稳健的特征是很困难的，这使得过去的研究者侧重研究针对每种变化类型的方法，比如能应对不同年龄的方法、能应对不同姿势的方法、能应对不同光照条件的方法等。近段时间，传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法接替。深度学习方法的主要优势是它们可用非常大型的数据集进行训练，从而学习到表征这些数据的特征。网络上可用的大量自然人脸图像已让研究者可收集到大规模的人脸数据集，这些图像包含了真实世界中的各种变化情况。使用这些数据集训练的基于CNN的人脸识别方法已经实现了非常高的准确度，因为它们能够学到人脸图像中稳健的特征，从而能够应对在训练过程中使用的人脸图像所呈现出的真实世界变化情况。此外，深度学习方法在计算机视觉方面的不断普及也在加速人脸识别研究的发展，因为CNN也正被用于解决许多其它计算机视觉任务，比如目标检测和识别、分割、光学字符识别、面部表情分析、年龄估计等。