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這些應用場景的共同特點是：人臉識別系統都事先存儲了大量的不同人臉和身1份信息，系統運行時需要將見到的人臉與之前存儲的大量人臉做比對，找出匹配的人臉。

兩者在早期（2012年~2015年）是通過不同的算法框架來實現的，想同時擁有人臉驗證和人臉識別系統，需要分開訓練兩個神經網絡。而 2015 年 Google 的 FaceNet [1] 的發表改變了這一現狀，將兩者統一到一個框架里。

零售商超領域，阿里、京東等紛紛試水無人超市，人臉識別技術已經應用在購物、結算環節，不僅可以幫助線下店鋪迅速捕1捉用戶信息以提供個性化服務，對消費者的消費體驗也是一種升級。

醫學領域，人臉識別掛1號系統讓號販子無從插手，“刷臉”醫保支付可以節省排隊時間，讓智慧醫1療服務流程更加通暢。今年，溫州有10家醫院啟用了人臉識別預填單系統，“刷臉”、智能導診成為可能。

作為開始早、發展快的人工智能技術之一，人臉識別技術從上世紀60年代起就已經起步，并取得了許多突破。人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。1初，人臉識別靠的是識別面部關鍵點，被形象地概括成“大圓（面部） 小圓（瞳孔） 三角（鼻子） 橢圓（嘴）”模式。現在，人臉識別技術可以在人臉上捕1捉到3萬多個特征點，識別雙胞胎也不在話下；不僅可以識別靜態圖像，行走甚至跑跳的動態圖像也能識別；即使周邊光線昏暗，人臉識別也能很好地完成任務。