Hệ thống nhận dạng khuôn mặt
Lịch sử

Những người tiên phong trong tự động nhận dạng khuôn mặt bao gồm Woody Bledsoe, Helen Chan Wolf, và Charles Bisson.
Trong năm 1964 và 1965, Bledsoe, sếcùng với Helen Chan và Charles Bisson, bắt đầu ý tưởng sử dụng máy tính để nhận ra khuôn mặt của con người (Bledsoe 1966a, 1966b; Bledsoe và Chan 1965). Ông rất tự hào về công việc này, nhưng do kinh phí được cung cấp bởi một cơ quan tình báo giấu tên mà không cho phép công khai, rất ít tác phẩm đã được xuất bản. Với một cơ sở dữ liệu lớn các hình ảnh (thực tế là một cuốn sách ảnh thẻ) và một bức ảnh, vấn đề là phải lựa chọn từ cơ sở dữ liệu là một tập hợp nhỏ các hồ sơ hình ảnh như vậy có chứa các hình ảnh ăn khớp với bức ảnh đưa ra. Sự thành công của phương pháp này có thể được đo bằng tỷ lệ danh sách câu trả lời trên số lượng các hồ sơ trong cơ sở dữ liệu. Bledsoe (1966a) đã mô tả những khó khăn sau đây:
Dự án này đã được dán nhãn "man-machine" bởi vì con người trích xuất tọa độ của một tập hợp các đặc điểm từ các hình ảnh, sau đó được máy tính sử dụng để nhận dạng. Sử dụng một graphic tablet (GRAFACON hoặc RAND TABLET), các toán tử sẽ trích xuất các tọa độ của các đặc điểm như tâm của con ngươi, các góc bên trong mắt, góc ngoài của mắt, điểm widows peak và... Từ những tọa độ này, một danh sách 20 khoảng cách, như chiều rộng của miệng và khoảng cách giữa 2 mắt, từ con ngươi đến con ngươi sẽ được tính toán. Các toán tử có thể xử lý khoảng 40 hình ảnh một giờ. Khi xây dựng các cơ sở dữ liệu, tên của người trong bức ảnh đã được gắn liền với danh sách của các khoảng cách tính toán và được lưu trữ trong máy tính. Trong giai đoạn nhận dạng, tập hợp các khoảng cách được so sánh với khoảng cách tương ứng cho mỗi bức ảnh, cho ra một khoảng cách giữa các bức ảnh và các bản ghi cơ sở dữ liệu. Các hồ sơ gần nhất được trả về.
Bởi vì không chắc rằng bất kỳ hai hình ảnh sẽ khớp nhau khi xoay đầu, nghiêng hoặc cúi đầu, và tỉ lệ (khoảng cách tới máy ảnh), mỗi bộ khoảng cách được chuẩn hóa để đại diện cho khuôn mặt theo hướng nhìn từ phía trước. Để thực việc chuẩn hóa này, chương trình đầu tiên cố gắng để xác định độ nghiêng, xoay đầu, và cúi đầu. Sau đó, sử dụng các góc độ này, máy tính sẽ xóa những biến dạng này trên các khoảng cách tính toán. Để tính toán các góc, các máy tính phải biết được dạng hình học ba chiều của đầu. Vì đầu thực tế là không có sẵn, Bledsoe (1964) sử dụng một đầu tiêu chuẩn từ việc đo đạc trên bảy đầu.
Sau đó Bledsoe rời PRI vào năm 1966, công việc này được tiếp tục tại Viện nghiên cứu Stanford, chủ yếu bởi Peter Hart. Trong các thí nghiệm thực hiện trên một cơ sở dữ liệu hơn 2.000 bức ảnh, máy tính luôn vượt trội so với con người khi thể hiện cùng một nhiệm vụ nhận dạng (Bledsoe 1968). Peter Hart (1996) phấn khởi nhớ lại dự án với giọng xúc động, "Nó thực sự làm việc!"
Đến khoảng năm 1997, hệ thống được phát triển bởi Christoph von der Malsburg và các sinh viên sau đại học của trường Đại học Bochum ở Đức và Đại học Nam California tại Mỹ đã thể hiện vượt trội so với hầu hết các hệ thống của Viện Công nghệ Massachusetts và Đại học Maryland xếp hạng theo sau. Hệ thống Bochum được phát triển thông qua tài trợ bởi Phòng Thí Nghiệm Nghiên cứu Quân đội Hoa Kỳ. Phần mềm này được bán với cái tên ZN-Face và sử dụng bởi các khách hàng như Deutsche Bank và các nhà điều hành sân bay và các địa điểm đông đúc khác. Phần mềm này "đủ mạnh mẽ để nhận dạng được gương mặt từ các góc nhìn ít lý tưởng hơn. Nó cũng thường xuyên có thể nhận dạng được gương mặt mặc dù có những trở ngại như ria mép, râu, thay đổi kiểu tóc và thậm chí đeo kính râm".
Trong khoảng tháng 1 năm 2007, tìm kiếm hình ảnh đã là "dựa trên ký tự xung quanh bức ảnh", ví dụ, đoạn văn kế bên đề cập đến các nội dung hình ảnh. Công nghệ Polar Rose có thể đoán từ một bức ảnh, trong khoảng 1,5 giây, bất kỳ người nào sẽ trông như thế nào trong không gian ba chiều, và khẳng định rằng họ "sẽ yêu cầu người dùng nhập tên của những người mà họ nhận ra trong ảnh online" để giúp xây dựng một cơ sở dữ liệu.[cần dẫn nguồn]
Identix, một công ty từ Minnesota, đã phát triển một phần mềm là FaceIt. FaceIt có thể nhận ra khuôn mặt của một ai đó trong đám đông và so sánh nó với cơ sở dữ liệu trên toàn thế giới để nhận dạng và đặt tên cho một khuôn mặt. Phần mềm được viết để phát hiện nhiều đặc điểm trên khuôn mặt người. Nó có thể phát hiện khoảng cách giữa hai mắt, chiều rộng của mũi, hình dạng của xương gò má, độ dài của đường viền của hàm dưới và nhiều đặc điểm khác trên khuôn mặt. Nó thực hiện điều này bằng cách đưa hình ảnh của khuôn mặt vào một faceprint, một mã số đại diện cho gương mặt của con người. 
Phần mềm nhận dạng khuôn mặt trước kia thường phải dựa trên một hình ảnh 2D với người cần nhận dạng gần như phải trực tiếp đối mặt với máy ảnh. Bây giờ, với FaceIt, một hình ảnh 3D có thể được so sánh với một hình ảnh 2D bằng cách chọn 3 điểm cụ thể trên tấm hình 3D và chuyển đổi nó thành một hình ảnh 2D sử dụng một thuật toán đặc biệt có thể được quét qua hầu như tất cả các cơ sở dữ liệu.
Năm 2006, các thuật toán nhận dạng khuôn mặt mới nhất đã được đánh giá trong Face Recognition Grand Challenge (FRGC). Hình ảnh gương mặt, hình ảnh scan gương mặt 3D và ảnh iris độ phân giải cao, được sử dụng trong các bài kiểm tra. Kết quả cho thấy rằng các thuật toán mới là chính xác hơn 10 lần so với các thuật toán nhận dạng khuôn mặt của năm 2002 và chính xác hơn 100 lần so với các thuật toán của năm 1995. Một số thuật toán đã có thể nhận dạng tốt hơn người tham gia trong việc nhận diện khuôn mặt và duy nhất có thể xác định từng người trong các cặp song sinh giống hệt nhau.
Các đánh giá và các vấn đề thách thức do Chính phủ Hoa Kỳ tài trợ đã giúp thúc đẩy 2 vấn đề hiệu năng và "cấp phóng đại" trong các hệ thống nhận dạng khuôn mặt. Từ năm 1993, tỷ lệ lỗi của hệ thống nhận diện khuôn mặt tự động đã giảm bởi một yếu tố của 272. Việc giảm áp dụng cho các hệ thống phù hợp với những người có hình thẻ được chụp trong studio hay những nơi chụp hình thẻ. Định luật Moore, nói rằng tỷ lệ lỗi giảm một nửa mỗi hai năm một lần.
Hình ảnh độ phân giải thấp của khuôn mặt có thể được tăng cường bằng cách sử dụng khuôn mặt ảo giác. Các cải tiến cao hơn trong hình có độ phân giải cao, máy ảnh megapixel trong vài năm gần đây đã giúp giải quyết vấn đề thiếu độ phân giải.