人脸识别技术国内外研究现状

人脸识别技术是指通过计算机技术和图像处理技术，对人脸图像进行分析和识别的技术。目前，人脸识别技术已经被广泛应用于安防、金融、医疗等领域。下面是国内外研究现状：

国外：
1. 深度学习：在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）是一种被广泛使用的人脸识别算法。例如，DeepFace、FaceNet和VGG-Face等算法，都是基于CNN的。

2. 三维人脸识别：三维人脸识别技术是近年来发展迅速的一种技术。通过将传统的二维人脸图像转换为三维人脸模型，可以更准确地进行人脸识别。例如，3D-WLD和3D-PCA等算法，都是基于三维人脸识别的。

3. 非刚性人脸识别：非刚性人脸识别技术是指识别面部表情、姿态等变化的人脸识别技术。这种技术可以提高人脸识别的准确率。例如，LBP-TOP和Eigen-Expressions等算法，都是基于非刚性人脸识别的。

国内：
1. 人脸检测：在人脸识别技术中，人脸检测是基础环节。目前，基于深度学习的人脸检测算法已经被广泛应用。例如，MTCNN、YOLO-Face和RetinaFace等算法，都是基于深度学习的人脸检测算法。

2. 人脸识别：在人脸识别领域，国内也有不少研究。例如，CASIA-WebFace数据集是一个由中国科学院自动化研究所发布的人脸识别数据集，其中包含了超过10万张人脸图像。此外，基于深度学习的人脸识别算法也在国内得到了广泛的应用。例如，FaceNet、DeepID和DeepID2等算法，都是基于深度学习的人脸识别算法。

3. 人脸识别应用：在人脸识别技术的应用方面，国内也有不少研究。例如，安防领域中的视频监控、门禁系统和刷脸支付等，都是基于人脸识别技术的应用。此外，医疗领域中也有不少应用，例如，基于人脸识别的医学影像分析和疾病诊断等。