自动人脸识别五十年
计算机视觉与模式识别
2025-12-10 v3
摘要
在过去五十年中，自动人脸识别（FR）已从手工设计的几何与统计方法发展到先进的深度学习架构，其性能现已接近甚至在许多情况下超越了人类水平。本文追溯了 FR 的历史与技术演变，涵盖了从早期算法范式到在庞大真实与合成生成数据集上训练的当代神经系统的全过程。我们审视了推动这一发展的关键创新，包括数据集构建、损失函数公式化、网络架构设计和特征融合策略方面的进展。此外，我们分析了数据规模、多样性与模型泛化之间的关系，突出了数据集扩展如何与基准性能提升相关联。最近的系统已实现了近乎完美的大规模识别准确率，在最新 NIST FRTE 1:N 基准测试中，领先算法在包含超过 1000 万个身份的图库上，于 FPIR 为 0.001 时报告了 0.15% 的 FNIR。我们概述了关键的开放问题和新兴方向，包括可扩展训练、多模态融合、合成数据和可解释识别框架。
引用
@article{arxiv.2505.24247,
title = {50 Years of Automated Face Recognition},
author = {Minchul Kim and Anil Jain and Xiaoming Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.24247},
year = {2025}
}