摘要
人脸识别作为一种高效、便捷的生物特征识别技术，近年来在深度学习的推动下取得了显著进展。
深度学习通过构建多层神经网络，能够自动学习人脸图像中的层次化特征表示，从而实现高精度的人脸识别。
本文首先介绍人脸识别和深度学习的相关概念，并概述人脸识别技术的发展历程；其次，重点探讨基于深度学习的人脸识别研究现状，包括主流的深度学习模型、关键技术以及性能评价指标；然后，分析和比较不同深度学习模型在人脸识别任务上的优势和局限性，并对未来的研究方向进行展望。
关键词：人脸识别；深度学习；卷积神经网络；特征提取；性能评估
1.引言人脸识别作为一种基于人脸特征信息进行身份识别的生物特征识别技术，具有非接触性、非侵犯性、用户友好等优点，近年来在安防监控、身份验证、人机交互等领域得到广泛应用。
传统的人脸识别方法通常依赖于人工设计的特征提取器，例如局部二值模式(LBP)、Gabor特征、主成分分析(PCA)等，但这些方法在处理复杂的人脸图像变化（如光照、表情、姿态、遮挡等）时鲁棒性较差。
深度学习作为一种新兴的机器学习方法，近年来在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性进展。
深度学习通过构建多层神经网络，能够自动学习数据中的层次化特征表示，从而避免了传统方法中人工设计特征的局限性。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸识别方法逐渐成为主流，并在识别精度、鲁棒性等方面取得了显著提升。
本文将重点探讨基于深度学习的人脸识别研究现状，包括主流的深度学习模型、关键技术以及性能评价指标，并对未来的研究方向进行展望。
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