人臉識別技術(shù)這些年已經(jīng)發(fā)生了重大的變化。傳統(tǒng)方法依賴于人工設(shè)計的特征（比如邊和紋理描述量）與機器學(xué)習(xí)技術(shù)（比如主成分分析、線性判別分析或支持向量機）的組合。人工設(shè)計在無約束環(huán)境中對不同變化情況穩(wěn)健的特征是很困難的，這使得過去的研究者側(cè)重研究針對每種變化類型的專用方法，比如能應(yīng)對不同年齡的方法、能應(yīng)對不同姿勢的方法、能應(yīng)對不同光照條件的方法等。

近段時間，傳統(tǒng)的人臉識別方法已經(jīng)被基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的深度學(xué)習(xí)方法接替。深度學(xué)習(xí)方法的主要優(yōu)勢是它們可用非常大型的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，從而學(xué)習(xí)到表征這些數(shù)據(jù)的蕞佳特征。網(wǎng)絡(luò)上可用的大量自然人臉圖像已讓研究者可收集到大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)集，這些圖像包含了真實世界中的各種變化情況。使用這些數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的基于 CNN 的人臉識別方法已經(jīng)實現(xiàn)了非常高的準(zhǔn)確度，因為它們能夠?qū)W到人臉圖像中穩(wěn)健的特征，從而能夠應(yīng)對在訓(xùn)練過程中使用的人臉圖像所呈現(xiàn)出的真實世界變化情況。

此外，深度學(xué)習(xí)方法在計算機視覺方面的不斷普及也在加速人臉識別研究的發(fā)展，因為 CNN 也正被用于解決許多其它計算機視覺任務(wù)，比如目標(biāo)檢測和識別、分割、光學(xué)字符識別、面部表情分析、年齡估計等。

人臉識別系統(tǒng)是針對單位的實際情況，基于人臉識別技術(shù)開發(fā)的機關(guān)、企業(yè)職員考勤、門禁、食堂餐飲、停車等信息管理系統(tǒng)。實現(xiàn)“一張笑臉，通行單位”的功能。

人臉識別系統(tǒng)使用先進的人臉識別技術(shù)，優(yōu)化的終端設(shè)計，使識別速度更快、容量更大、通訊功能更強，軟件采用模塊化設(shè)計，方便用戶定制功能。較傳統(tǒng)一卡通比較，永豪該系統(tǒng)方便、先進，彰顯管理素質(zhì)，更適合在機關(guān)及CBD辦公場所應(yīng)用。

傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)主要是基于可見光圖像的人臉識別，這也是人們蕞熟悉的識別方式，已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時，識別效果會急劇下降，無法滿足實際系統(tǒng)的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別，和熱成像人臉識別。但這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟，識別效果不盡人意。

迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術(shù)。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了識別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識別。這項技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識別系統(tǒng)逐漸走向?qū)嵱没?

人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的 性和不易被復(fù)質(zhì)的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。