这些应用场景的共同特点是：人脸识别系统都事先存储了大量的不同人脸和身1份信息，系统运行时需要将见到的人脸与之前存储的大量人脸做比对，找出匹配的人脸。
两者在早期（2012年~2015年）是通过不同的算法框架来实现的，想同时拥有人脸验证和人脸识别系统，需要分开训练两个神经网络。而 2015 年 Google 的 FaceNet [1] 论文的发表改变了这一现状，将两者统一到一个框架里。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投1票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
近两年人脸识别技术迅速发展，识别精度及速度的有效提升为人脸识别在众多领域的应用提供了基础，人脸识别厂家，自2015年起人脸识别的应用领域开始逐渐增多，尤其从2016年下半年，人脸识别技术各类应用案例落地速度明显加快。进入2017年之后，更是迎来了井喷式的爆发，多种应用、多个领域内都闪耀着它的身影。 按功能应用可以分为：安防型人脸识别产品、提升管理型人脸识别产品、娱乐型人脸识别产品。
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