1993年、中国大陸、台湾、日本および韓国で使われる 20,902 字を含んだ Unicode 1.1 規格が公開された。これに続き、中国は Unicode 1.1 と等価な国家規格である GB 13000.1-93 を公開した。GBK の文字集合は 1993年に GB 2312-80 の拡張として定義されたが、GB 2312 で未使用のコードポイントを利用して GB 13000.1-93 の文字も含んでいた。このため GBK は GB 2312 に対して上位互換である。Microsoft は GBK を Windows 95 でコードページ 936 として定義した。GBK が公式規格になったことは一度もないが、Windows 95 が広く使われるようになったことにより GBK は事実上標準となった。GBK は Unicode 1.1 および GB 13000.1-93 で定義されている全ての漢字を含んでいたが、それらとは異なる符号表を使っていた。GBK の基本的な存在意義は、単に GB 2312-80 と GB 13000.1-93 の落差の橋渡しであった。2000年、GB 18030-2000 規格が公開されて GBK を置き替えたが、まだ互換性は保たれている。GB 18030 は定義されている漢字の数を増やし、4 バイト文字空間の実装によって使用可能な文字数を拡張した。
自動化された顔認識システムのパイオニアは、Woody Bledsoe、Helen Chan Wolf、Charles Bisson らである。1964年から1965年にかけて、Bledsoe は Helen Chan と Charles Bisson と共にコンピュータを使った顔認識に取り組んだ。彼はこの仕事に誇りを持っていたが、資金提供したのが匿名の諜報機関であったため、あまり公けにされることはなく、ごく一部の成果が公表されるにとどまった。大規模な画像データベース（顔写真の本のようなもの）と一枚の写真を与えられたとき、データベースから写真にマッチする少数のレコードを抜き出すことが研究課題であった。手法の成功度は抜き出したレコード数のデータベース全体のレコード数に対する比率で表される。Bledsoeは、その困難さを以下のように述べている。「この認識問題は頭の上下左右の動き、照度や角度、表情や加齢で大きな変化があることで難しくなっている。機械による顔認識に関する他の試みでは、これらの変化をほとんどまたは全く考慮しなかった。光学的に加工を施さない画像データで相関関係（またはパターン照合）を行う手法を使う研究者もいたが、それらは変化が激しい場合には必ず失敗した。特に、頭の左右の向きが違う同一人物の写真では、相関関係が極めて低い。（Woody Bledsoe, 1966）このプロジェクトは「マン・マシン」と分類された。というのは、人間が写真から特徴を抽出して、それをコンピュータが認識するのに使ったからである。GRAFACONやRAND TABLETといったペンタブレットを使って、オペレーターが瞳孔の中心、目の内側の端と外側の端、額の中心の生え際などといった特徴点を抽出した。これらの座標から、口や目の幅、瞳孔と瞳孔の間隔など20種類の距離が計算される。オペレーターは一時間に約40枚の写真を処理することができた。データベース構築時には、これらのデータと顔写真の人物名が対応付けてコンピュータに格納された。認識フェーズでは、これら距離データ群が対象となる写真から抽出した距離データ群と比較される。そして、最も近いレコードが回答として出てくる。この説明は非常に単純化しているので、ほとんどの場合このまま実施すると失敗するだろう。何故なら二枚の別々に撮影された写真で顔の上下左右の向きやカメラとの距離といった条件が完全に一致することはないからである。従って、距離データは顔を真正面から見たときの値に正規化される。この正規化を行うために、プログラムは顔の向きや傾きの数値を決定しようとする。そして、それらの値（角度）を使って、コンピュータは向きや傾きの変化を打ち消して真正面から見た場合のデータを計算する。角度を計算するために、コンピュータは頭の三次元の位置を知る必要がある。実際の頭を使うことができないので、Bledsoe は七人の頭について測定を行い、標準的な頭の位置を求めた。Bledsoe が1966年にこの研究を離れた後に、この作業は Peter Hart らによってスタンフォード研究所で続けられた。2000枚を超える写真のデータベースの上で実行された実験において、コンピュータと人間の顔認識力比較では常にコンピュータが優れていた。1997年頃、ドイツのルール大学ボーフムとアメリカの南カリフォルニア大学はマサチューセッツ工科大学やメリーランド大学カレッジパーク校のシステムよりさらに優れた顔認識システムを開発した。ボーフムのソフトウェアは ZN-Face として製品化され、ドイツ銀行や空港で採用された。この顔認識システムは不完全な顔画像でも十分認識でき、口ひげ、あごひげ、髪型の違い、眼鏡やサングラスをつけていても認識可能だとされた。画像検索には一般に画像への何らかのタグ付けが必要である。2007年1月、Polar Rose は顔認識技術を使って写真から人物の頭部の3次元イメージを約1.5秒で作成し、ユーザーにその人物の名を尋ねることで名前と顔を一致させ、画像検索のタグとして利用するサービスを開始した。2006年、Face Recognition Grand Challenge (FRGC) にて最新の顔認識システムの評価が行われた。その結果、2002年のシステムに比べると10倍、1995年のシステムに比べると100倍の正確さで認識できることが示された。中には人間のもつ顔認識能力を凌ぐアルゴリズムもあり、一卵性双生児を別人として識別できた。低解像度の顔画像の解像度を強化する技法として face hallucination がある。また、近年ではカメラ自体が高ピクセル化しており、解像度の問題は解消されつつある。