人脸识别技术的起源可以追溯到20世纪60年代，从最初的几何特征提取，到后来的特征点匹配方法，再到现在的深度学习方法，每一步发展都离不开计算机视觉的进步和算法创新。早期的人脸识别技术依赖于手工设计的特征和基于规则的方法，而随着计算能力的提升和深度学习理论的完善，基于深度学习的方法逐渐成为了主流，特别是卷积神经网络（CNN）的引入，极大地推动了人脸识别技术的发展和应用。评估指标用于量化模型的性能。

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