人脸识别技术是目前公认的AI领域中比较成熟的技术。圈内人士也热衷于将刷脸识别准确率提高到一个新的高度，比如一个分数。声称的最高准确率可达99.9%。人脸识别技术有如此辉煌的记录，为什么这个人工智能编辑器还失明?
人脸识别技术的工作原理主要是比较人脸特征与人脸特征的比例。天津大学智能与计算系教授韩亚红解释说，简单来说，它是基于人脸图像的大数据。对人脸进行预处理，提取人脸各个方面的特征，通过多层提取，找到最有效的特征表达来识别单个人脸。
人脸识别技术多年来经历了重大变化。传统的人脸识别方法已经被基于卷积神经网络的深度学习方法所取代。深度学习方法的主要优点是可以通过大规模数据集进行训练，以学习这些数据的最佳特征。
虽然可以使用大规模数据集进行训练，但目前99.9%的准确率基本上是在一些基准数据集上测试的结果。这个数据集必须有一个范围，如果收集的数据在数据集的分布范围内，就可以得到较高的准确率。汉Yahong说。
据了解，目前的人脸识别正确率超过99%，很多人参考了世界上最权威的人脸数据库LFW (Labeled Faces in the Wild)的比对测试结果。LFW可以看作是一个测试深度学习系统人脸识别能力的题库。它从互联网上提取6000张不同方位、不同表情和不同光照条件的人脸照片作为试题，允许任何系统在其中“计分”。在运行points的过程中，LFW给出一对照片，询问测试系统的两张照片是否是同一个人，系统给出是或否的答案。
