人脸识别技术的开发历程与关键贡献者可以分为以下几个阶段：
1. 20世纪60年代至80年代：这个阶段是人脸识别技术的萌芽时期。早期的人脸识别技术主要依赖于几何特征，如眼睛、鼻子和嘴巴的位置和角度等。然而，这种方法对于遮挡、表情变化和光照条件的变化非常敏感，难以实现准确识别。
2. 20世纪90年代至21世纪初：随着计算机视觉和机器学习技术的发展，人脸识别技术开始进入快速发展阶段。这个阶段的主要贡献者包括Paul Huttenlocher、Brian Adelson等人。他们提出了基于模板匹配的方法，通过训练一个参考人脸模板来识别新的人脸图像。这种方法虽然简单易行，但准确率较低，只能用于简单的场景。
3. 21世纪初至今：随着深度学习技术的兴起，人脸识别技术取得了突破性进展。这个阶段的主要贡献者包括Yann LeCun、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio和Aaron Courville等人。他们提出了卷积神经网络（CNN）和深度信念网络（DBN）等深度学习模型，通过大量数据的训练，实现了对人脸特征的精确描述和识别。此外，他们还提出了一些改进算法，如稀疏编码、迁移学习等，进一步提高了人脸识别的准确率和鲁棒性。
4. 当前阶段：随着人工智能技术的普及和应用，人脸识别技术已经广泛应用于各个领域，如安全监控、身份验证、智能助手等。目前，许多公司和研究机构都在不断推动人脸识别技术的发展，包括提高识别准确率、降低误识率、增强抗干扰能力等。同时，也有一些学者在探索新的应用场景，如跨物种识别、多模态融合等。
总之，人脸识别技术的开发历程是一个不断发展和进步的过程。从最初的几何特征到基于深度学习的模型，再到当前的多模态融合技术，人脸识别技术已经取得了显著的成就。未来，随着人工智能技术的进一步发展，相信人脸识别技术将会有更广泛的应用前景和更强大的实用价值。
