人臉識別技術的發展源遠流長，從早期的理論探索，到如今廣泛應用于各個領域，它經歷了漫長且充滿創新的歷程。
20世紀50年代，人臉識別技術處于萌芽階段，研究主要集中在社會心理學領域，科學家們試圖從人類感知與認知的角度，探索人臉識別的奧秘。直到 1965年，布萊索（Bledsoe）發表了首篇關于人臉自動識別的學術論文，標志著人臉識別系統性研究的開端。當時的技術手段有限，研究人員通過手工測量人臉五官、發際線等特征點間的距離，再將這些數據手動輸入計算機，嘗試讓計算機學習區分不同人臉，過程繁瑣且效率低下。
隨著計算機技術的進步，20世紀 80年代至 90年代初，人臉識別迎來重要發展階段并逐步走向實際應用。這一時期，基于外貌的統計識別方法取得重大突破。1991-1997年，人臉識別研究進入高潮。美國國防部資助的 FERET項目，創建了著名的 FERET人臉圖像數據庫，極大推動了算法改進。同期，美國麻省理工學院的特克（Turk）和彭特蘭（Pentland）提出“特征臉”算法，通過對人臉樣本進行變換，提取反映人臉差異的主要信息，減少表情、姿態等細節變化干擾，大幅提升識別準確度，成為人臉識別發展的重要里程碑。
此后，得益于人工智能、大數據、云計算等技術創新，人臉識別技術飛速發展。2006年深度學習興起，其強大的特征學習能力為該領域帶來革命性變化。2012年，克里澤夫斯基（Krizhevsky Alex）等人首次將深度學習用于三維人臉識別；同年，辛頓（Hinton）團隊在圖像數據庫 ImageNet上的成果，引發工業界高度關注。此后，研究者不斷優化網絡結構、擴大訓練樣本規模，將人臉識別精度推至新高度。2014年，香港中文大學團隊的研究成果準確率超越人眼識別能力。
近年來，人臉識別技術持續迭代。2020年疫情期間，日本Glory公司開發出能識別戴口罩人臉的系統，解決了特殊場景下的識別難題。如今，該技術已深度融入安防監控、金融支付、交通出行、企業管理等眾多領域，為人們的生活和社會運行帶來極大便利，成為推動社會智能化發展的關鍵技術之一 。
