人脸检测与识别作为计算机视觉领域的核心任务，近年来随着深度学习技术的突破取得了显著进展，其研究现状可从技术演进、核心方法、应用挑战及未来趋势等多个维度展开分析。
早期人脸检测与识别主要依赖手工特征与浅层学习模型，如Haar特征与Adaboost算法在检测任务中表现有限，而特征脸（Eigenface）、局部二值模式（LBP）等传统方法在光照、姿态变化下鲁棒性较差，2012年深度卷积神经网络（CNN）在Image竞赛中取得突破后，基于CNN的人脸检测与识别技术逐渐成为主流，在检测阶段，从R-CNN系列（两阶段检测器）到YOLO、SSD（单阶段检测器），检测精度与速度显著提升，其中MTCNN通过多任务级联结构实现人脸关键点定位与检测的联合优化，在复杂场景下表现突出，识别领域，FaceNet提出的基于三元组损失的度量学习方法，通过嵌入空间中的距离度量实现身份比对，推动了特征提取从“分类”向“度量”的转变；而SphereFace、CosFace等改进的损失函数进一步优化了类间分离度与类内紧凑性，使得在LFW（Labeled Faces in the Wild）等公开数据集上的准确率接近100%。
当前研究热点聚焦于提升复杂场景下的鲁棒性，光照变化方面，基于Retinex理论与GAN的数据增强方法被广泛用于生成不同光照条件下的训练样本；姿态变化方面，3D人脸重建技术与多视角特征融合成为关键，如ECCV 2025提出的“姿态感知特征对齐网络”通过可变形卷积适应不同角度的人脸区域；遮挡问题则通过注意力机制（如SENet、CBAM）突出有效区域特征，或利用生成模型（如StyleGAN）修复遮挡区域，小样本学习与跨模态识别（如人脸与 sketches、红外图像的匹配）也逐渐成为研究重点,以解决实际应用中数据稀缺与模态差异问题。
技术落地方面，人脸识别已广泛应用于安防监控、金融支付、智能门禁等领域，但隐私泄露与数据安全风险日益凸显，联邦学习、差分隐私等技术在保护用户数据的同时实现模型训练，成为研究热点；而对抗样本攻击（如FGSM生成对抗人脸）的防御机制，则进一步提升了系统的安全性，多模态融合（如结合步态、声纹等生物特征）也成为提升识别准确率的重要方向,尤其在监控视频中多目标跟踪与身份确认场景中表现出优势。
尽管进展显著，现有技术仍面临诸多挑战：极端条件（如超低分辨率、剧烈运动模糊）下的检测与识别精度不足；深度伪造（Deepfake）技术使得人脸伪造检测成为新课题；伦理与法律问题（如人脸数据滥用）也制约了技术的广泛应用，未来研究将更注重轻量化模型（如MobileNet、ShuffleNet的改进）在边缘设备（如手机、摄像头）的部署，以及自监督学习（如SimCLR、MoCo）减少对标注数据的依赖。
相关问答FAQs
Q1：人脸检测与识别技术的主要难点有哪些？
A1：主要难点包括：①复杂环境适应性（光照变化、姿态偏转、遮挡物干扰）；②小样本与跨场景泛化能力（如训练数据与实际场景分布差异）；③实时性与精度平衡（高精度模型往往计算量大，难以在嵌入式设备运行）；④安全与隐私风险（数据泄露、对抗攻击、深度伪造滥用），伦理问题（如无感采集的合规性）也是技术落地的重要挑战。
Q2：如何提升人脸识别系统在低光照条件下的性能？
A2：提升低光照人脸识别性能可从三方面入手：①数据增强：通过Gamma变换、随机噪声注入或GAN生成低光照样本，扩充训练数据；②图像预处理：采用Retinex算法、暗通道先验或自适应直方图均衡化增强图像对比度；③模型优化：设计光照不变的特征提取模块（如基于归一化的CNN层），或引入注意力机制聚焦人脸关键区域（如眼睛、鼻子），减少背景噪声干扰,结合红外与可见光双模态传感器也是实际应用中的有效解决方案。
