人臉識別技術通俗的來講就分三步:
1.人臉檢測，就是在鏡頭中確定位置，找到人臉“在哪里”
2.關鍵點檢測，在已經確定的人臉位置處，找準眉眼、耳鼻等臉部輪廓的關鍵點，為進一步的分析做基礎數據庫；
3.基于大規模數據的人臉識別匹配，進行1:1或者1:N匹配對比
對應以上三點，國際上分別有一套公認的評測體系，人臉檢測FDDB評測、人臉關鍵點定位300-W評測和人臉識別LFW評測。
上面評測為學術界評測，評測成績好的（特別是中國區的），實際項目應用上使用問題太多，為什么這里不做多說。
比較靠譜的評測還是看FRVT.實際項目中采用的可以參考FRVT評測。
fddb評測官方網址：
http://vis-www.cs.umass.edu/fddb/results.html300vw測評官方網址：
http://ibug.doc.ic.ac.uk/resourcesLFW評測官方網址：
http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/FRVT評測官方網址：
http://www.nist.gov/itl/iad/ig/frvt-2013.cfm其他相關網址：
ILSVRC挑戰賽：
http://image-net.org/challenges/LSVRC/2014/indexFRVT概況：
從上世紀90年代起，NIST在國際范圍內定期舉辦生物特征識別技術評測，在評估各種系統識別率的同時，也大大推動了生物特征識別技術的發展。這些評測主要分1:1比對和1：N比對兩大類。1:1比對也稱查驗，是指判斷評測數據集中的兩幅圖像是否采集自同一人；
1：N比對也稱搜索鑒別，是指給定一幅圖像，判斷該圖像與數據庫中的哪一幅圖像屬于同一個人。
NIST組織了針對人臉識別供應商系統的評測——FRVT（FaceRecognitionVendorTest），至今已連續舉辦了FRVT2000、FRVT2002、FRVT2006、MBE2010和FRVT2013五屆評測。這些評測一方面對知名的人臉識別系統的性能進行比較，另一方面全面總結了人臉識別技術發展的現狀，并進一步指出了人臉識別算法亟待解決的若干問題?！?br />
FRVT2002評測分為高計算強度（HCInt）和中等計算強度（MCInt）兩種，其中HCInt測試使用的數據庫為來自37437人的12萬幅圖像，所有圖像全部由美國國務院下屬的領事事務局簽證服務處提供。MCInt測試使用的數據庫包括室內、室外采集的圖像，最長時間跨度為三年。基于這些數據，測試了身份認證、閉集識別、開集識別三類不同的人臉識別任務的性能。測試結果表明：自FRVT2000以來，室內圖像的識別性能有較大的提高，但是室外圖像的識別率仍然有待提高；在識別模式下，識別性能隨數據庫規模擴大而下降，數據庫規模每擴大一倍，識別率約下降2到3個百分點；采用三維融合（morphIng）模型校正姿勢變化，可以提高識別率?！?br />
FRVT2006評測主要目標是針對最高水平人臉識別原型系統、算法及成熟的商業人臉識別系統進行評價，共有來自10個國家的22個單位參加。測試結果表明：與FRVT2002相比，靜態人臉識別與3D人臉識別算法的錯誤率下降了一個數量級；不同光照環境下的人臉比對取得了進步。FRVT2006還第一次將機器識別效果與人的識別能力進行比較。結果發現，在不同的光照環境下，給定一個低的虛警率，七個自動人臉識別算法的性能相當于或優于人的識別能力；若不指定虛警率，則七個算法中的三個算法的性能相當于或優于人的識別能力?！?br />
2010年并沒有舉行FRVT評測，而是進行了與之非常類似的MBE（Multiple-BiometricEvaluation）人臉識別評測，此次評測共有7家供應商和3所大學參加，用于評測的數據庫規模超過了以往評測規模，首次達到百萬級（180萬），采集圖像來自罪犯和簽證照片，采集時間跨度超過10年。同時首次公布各個算法的識別準確率，并對算法的運行速度進行了測試。MBE2010評測中表現最好的為日本NEC公司的算法，在160萬幅人臉圖像（犯罪紀錄中所截?。┲兴阉髯R別準確率達到92％，每次搜索比對所需時間僅為約0.4秒；在180萬幅人臉圖像（簽證申請時采集）中，準確率則達到了95％。從這次評測結果來看，人臉識別技術有了非常大的進步?！?br />
2013年，FRVT在前幾次人臉識別供應商評測基礎上繼續進行，主要評測任務包括：在圖像集中實施1：N人臉搜索鑒別、1:1的簽證圖像驗證、視頻序列中進行人臉識別、雙胞胎識別、性別估計、年齡估計和姿勢估計。從測評任務上，我們可以看到人臉識別技術已經向更加智能化發展，不僅僅是單純追求識別的成功率，同時也反應了人臉識別與視頻監控技術對接的發展趨勢。到目前為止，NIST只發布了關于年齡估計的報告（世界上首份自動年齡估計算法性能報告），評測結果表明：在600萬規模的數據庫進行年齡估計（誤差在5歲以內），最好的算法的準確率為67%，所有算法的運行時間小于0.15秒/圖片，最準確的算法平均運行速度為0.125秒/圖片。
人臉檢測曲線圖如何看？
圖標中橫軸表示誤檢人臉數，縱軸表示檢出率。曲線越陡峭，曲線上的點越接近（0,1），表示檢測器性能越好。
國內人臉識別算法和應用做的比較好的是上?？煲曅畔⒓夹g有限公司。
