基于深度学习的人脸识别发展，已经基本趋于成熟，业界比较成熟的人脸1：N应用总结如下：
https://blog.csdn.net/intflojx/article/details/81278330
凡是基于识别的，总是离不开三个东西：数据，网络，以及loss。
数据方面，
目前的公开数据集中有主打类别数的MS_celeb_1M，有主打各种姿态角与年龄的VggFace2；也有一些主打高质量的数据集，像WebFace，MS-20K。除了公开数据集之外，图片生成领域也有不错的成果，例如基于三维人脸模型生成不同姿态角的人脸图片，利用GAN生成不同人脸角度或者属性的图片（StarGAN，TPGAN）。
网络结构方面，
从最开始的浅层网络lightCNN到后面的ResNet，Inception-ResNet，ResNeXt以、SeNET以及mobileNet，都是针对识别而设计的网络，而并非针对人脸识别设计的网络，所以一些网络在人脸识别里带来的提升没有ImageNet那么明显。
由于人脸识别相对于一般的识别问题，存在人脸对比这样一个需求，这就将人脸识别的主要方向变成了metric learning问题而并非简简单单的分类问题。而近几年学术上的发展也基本是围绕loss function展开，除了像google，baidu这些拥有海量人脸数据的论文，focus点基本都在一个问题上：如何在有限的数据集上得到更高的精度。
loss function,
如果光看loss function，从softmax，contrastive loss，triplet loss，center loss，normface，large margin loss ， Asoftmax loss , coco loss，以及今年的AM，AAM,InsightFace。
这些在聚类上大致上可以分为下面两个类：
1.单纯聚类：contrasitve loss,center loss,normface, coco loss
2.加Margin聚类：triplet loss,large margin loss,Asoftmax loss,AM,AAM,InsightFace
在距离度量上可以分为下面两个类：
1.欧式距离：contrastive loss,center loss,normface,triplet loss
2.cosine距离/角度距离：large margin loss,Asoftmax loss,coco loss,AM,AAM,InsightFace
可以看到，目前的主要方向，在从euler距离往cosine距离发展的同时中间出现了像normface，sphereface，coco loss这些进行了Feature Normalization,Weight Normalization操作的loss，但是这几篇论文，除了sphereface稍稍介绍了缘由之外，其余的更像是一个实验性的结果，没有办法从理论上来说明。