基于大数据的大规模人脸搜索是人脸识别闸机的人脸识别技术未来发展的重要方向。例如，在相关领域已经跨入大数据时代，一些传统技术瓶颈显现，因此，利用人脸识别闸机的人脸识别技术将这些海量照片数据利用起来，提升整个信息化的管理水平，是未来人脸识别技术发展的重要方向。
深度学习将人脸识别闸机的人脸识别准确度提升至肉眼级别，大大拓展了2D人脸识别的应用场景，并借助互联网爆发的东风，作为基础设施迅速普及。此外，随着互联网等业务身份认证的需求爆发，第三方认证服务平台将会出现，基于提供服务的平台型盈利模式发展空间巨大。
随着三维测量技术的发展，基于3D的人脸识别闸机的人脸识别算法能够弥补2D投影造成有效识别信息丢失的问题，对于人脸旋转、遮挡、极度相似的传统难点具有很好的解决方式，也逐渐成为人脸识别闸机的人脸识别技术的另一重要发展路线，随着3D人脸库的完善以及设备成本的降低，3D技术将有很大发展空间。
人脸识别中的面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出至佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法:
①特征向量法;该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法;该方法是在库中存贮若干标准面像模板或五官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归壹化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
伴随着科技的飞速发展，人脸识别的技术也越来越好，近来有一种通过***网络的方法进行识别，人脸识别系统，人工***网络是一种非线性动力学系统，具有良好的自***、自适应能力。目前***网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。Valentin提出一种方法，首先提取人脸的 50个主元，然后用自相关***网络将它映射到 5维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，对一些简单的测试图像效果较好；有人提出了一种混合型***网络来进行人脸识别，其中非监督***网络用于特征提取，而监督***网络用于分类。Lee等将人脸的特点用六条规则描述，宿州人脸识别，然后根据这六条规则进行五官的***，将五官之间的几何距离输入模糊***网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大改善，Laurence等采用卷积***网络方法进行人脸识别，人脸识别一体机，由于卷积***网络中集成了相邻像素之间的相关***，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果，Lin等提出了基于概率决策的***网络方法 (PDBNN)，其主要思想是采用虚拟 (正反例 )样本进行强化和反强化学习，从而得到较为理想的概率估计结果，并采用模块化的网络结构 (OCON)加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸***和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用，人脸识别技术，其它研究还有 :Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别，Gutta等提出将RBF与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型，Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用于人脸识别，国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。
***网络方法在人脸识别上的应用比起传统的方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而***网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。因此人工***网络识别速度快，但识别率低 。而***网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。
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