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生物识别市场中的创新力量与前沿趋势
引言
人脸识别技术最初源于计算机视觉和模式识别领域。其基本原理是通过对人脸图像的采集、特征提取、比对及识别，从而验证身份或识别个体。早期的技术发展主要依赖于人工特征提取，如边缘检测、肤色识别等方法，然而这些方法受限于光线、角度、面部表情等因素，识别精度和鲁棒性较低。
随着机器学习、深度学习的兴起，人脸识别技术逐步进入快速发展阶段。尤其是卷积神经网络（CNN）等深度学习算法的引入，极大提升了人脸识别的准确性和适应能力。基于深度学习的算法能够从大量数据中自动提取更加复杂的面部特征，显著增强了系统的性能和处理复杂环境的能力。
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