人脸识别技术的发展源远流长，从早期的理论探索，到如今广泛应用于各个领域，它经历了漫长且充满创新的历程。

    20世纪50年代，人脸识别技术处于萌芽阶段，研究主要集中在社会心理学领域，科学家们试图从人类感知与认知的角度，探索人脸识别的奥秘。直到 1965年，布莱索（Bledsoe）发表了首篇关于人脸自动识别的学术论文，标志着人脸识别系统性研究的开端。当时的技术手段有限，研究人员通过手工测量人脸五官、发际线等特征点间的距离，再将这些数据手动输入计算机，尝试让计算机学习区分不同人脸，过程繁琐且效率低下。

    随着计算机技术的进步，20世纪 80年代至 90年代初，人脸识别迎来重要发展阶段并逐步走向实际应用。这一时期，基于外貌的统计识别方法取得重大突破。1991-1997年，人脸识别研究进入高潮。美国国防部资助的 FERET项目，创建了著名的 FERET人脸图像数据库，极大推动了算法改进。同期，美国麻省理工学院的特克（Turk）和彭特兰（Pentland）提出“特征脸”算法，通过对人脸样本进行变换，提取反映人脸差异的主要信息，减少表情、姿态等细节变化干扰，大幅提升识别准确度，成为人脸识别发展的重要里程碑。

    此后，得益于人工智能、大数据、云计算等技术创新，人脸识别技术飞速发展。2006年深度学习兴起，其强大的特征学习能力为该领域带来革命性变化。2012年，克里泽夫斯基（Krizhevsky Alex）等人首次将深度学习用于三维人脸识别；同年，辛顿（Hinton）团队在图像数据库 ImageNet上的成果，引发工业界高度关注。此后，研究者不断优化网络结构、扩大训练样本规模，将人脸识别精度推至新高度。2014年，香港中文大学团队的研究成果准确率超越人眼识别能力。

    近年来，人脸识别技术持续迭代。2020年疫情期间，日本Glory公司开发出能识别戴口罩人脸的系统，解决了特殊场景下的识别难题。如今，该技术已深度融入安防监控、金融支付、交通出行、企业管理等众多领域，为人们的生活和社会运行带来极大便利，成为推动社会智能化发展的关键技术之一 。