刷脸进站认证系统的核心技术就是人脸识别技术。最近几年，国内掀起了一股图像处理、分析、识别的热潮，其中人脸识别技术得到了极大的发展。

广义的人脸识别实际包括人脸识别系统的一系列相关技术：图像采集、人脸定位、人脸特征提取、图像预处理、模式分类等。人脸识别技术可以广泛应用于保安系统、罪犯识别及身份证明等重要场合。刷脸进站认证系统就是人脸识别技术在身份证明方面的应用。

人脸识别，是20世纪80年代提出的，国内开始发展是在20实际90年代。国内最早开始研究人脸识别技术的，是中科院计算机所与哈尔滨工业大学的一个联合面向实验室。该实验室的高文教授，陈熙林教授，山世光教授为国内人脸识别技术的发展作出了巨大贡献，直至今天他们仍活跃在人脸识别领域。后来，该实验室成为上海银晨的研发中心，专门为上海银晨提供技术研发和技术支持。其次是中科院生物识别研究所的李子青教授，以及下属的中科奥森公司。当年在微软亚洲研究院的时候，李子青教授就从事人脸识别方面的研究工作。后来，中科院组建了专门的人脸识别研究团队，就由李子青教授带领博士硕士开展研究。该研究团队在国内首先提出了近红外的人脸识别技术，并将该技术用于2008年的北京奥运会。同时，基于近红外人脸识别技术得到了国际专家和同行的一致肯定。除此之外还有清华大学的丁晓青教授。丁晓青教授在字符识别领域有极高的建树，最近几年开始做人脸识别技术的研究，也是非常有成就的。从FRVT2006（美国国家标准研究所2006年全球人脸识别供应商系统性能测试）的结果来看，丁晓青教授所带领的研究团队是惟一一个完成大规模3D人脸识别性能测试的参赛团队。由此可见，在国内人脸识别领域来说，他们的算法在3D领域遥遥领先。而人脸识别技术在国内首次应用在刷脸进站认证系统，是在2017年1月3日，北京西站开通了人脸识别验票系统，也就是刷脸进站，开启了铁路检票服务新时代。

在国外，人脸识别技术发展也相当迅速。当前有很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国、欧洲国家、日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab，AI lab，CMU的Human-Computer Interface Institute，Microsoft Research，英国的Department of Engineering in University of Cambridge等。综合有关文献，在人脸识别的领域中，国际上逐步形成了以下几个研究方向：

1. 基于几何特征的人脸识别方法，主要代表是MIT的Brunelli和Poggio小组，他们采用改进的积分投影法提取出用欧氏距离表征的35维人脸特征矢量用于模式分类；

2. 基于模板匹配的人脸识别方法，主要代表是Harvard大学Smith-Kettlewell眼睛研究中心的Yuille，他采用弹性模板来提取眼睛和嘴巴的轮廓，Chen和Huang则进一步提出用活动轮廓模板提取眉毛、下巴和鼻孔等不确定形状；

3. 基于K-L变换的特征脸的方法，主要研究者是MIT媒体实验室的Pentland；

4. 基于隐马尔可夫模型的方法，主要代表有Cambridge大学的Samaria小组和Georgia技术研究所的Nefian小组；

5. 神经网络识别的方法，如Poggio小组提出的HyperBF神经网络识别方法，英国Sussex大学的Buxton和Howell小组提出的RBF网络识别方法等；

6. 基于动态链接结构的弹性图匹配方法，主要研究者是由C.Von derMalsburg领导的德国Bochum大学和美国Southern California大学的联合小组；