人脸验证做的是 1 比 1 的比对，即判断两张图片里的人是否为同一人。
最常见的运用处景便是人脸解锁，终端设备（如手机）只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做比拟，判断是否为同一人，即可完成身份验证。

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人脸识别做的是 1 比 N 的比对，即判断系统当前见到的人，为事先见过的浩瀚人中的哪一个。
比如疑犯追踪，小区门禁，会场签到，以及新零售观点里的客户识别。

人脸识别论文合集项目资源

该项目涵盖了人脸识别所用各类技能包括面部对齐，面部验证和面部表征以及面部重修等，并且论文研究超过了十个年份，从2008年到2018年，通过浏览论文也能理解到人脸识别的“近代”发展史。

项目链接：

https://github.com/ChanChiChoi/awesome-Face_Recognition

项目列表：

Face Detection;Face Alignment;Face Recognition && Face Identification && Face Verification && Face Representation ;Face(Facial) Attribute && Face(Facial) Analysis;Face Reconstruction;Face Tracking;Face Super-Resolution && Face Deblurring && Face Hallucination;Face Generation && Face Synthesis && Face Completion && Face Restoration;Face Transfer && Face Editing && Face swapping;Face Anti-Spoofing;Face Retrieval;DataSets

论文简览：

Mark.AI专栏简介:

首个深度学习垂直领域资源推举专栏，于逐日晚更新，更新内容紧张为人工智能与深度学习领域的论文开源源代码，用知识修炼心灵，以聪慧对话天下，在这里，持续感想熏染人工智能技能的魅力。

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