摘要
人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，近年来在安全监控、身份验证、人机交互等领域得到广泛应用。
传统的基于手工特征的人脸识别方法容易受到光照、姿态、表情等因素的影响，鲁棒性较差。
而卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征学习能力，在人脸识别领域取得了突破性进展。
本文首先介绍了人脸识别和卷积神经网络的相关概念，并回顾了人脸识别技术的发展历程；接着，重点概述了基于卷积神经网络的人脸识别研究现状，详细分析了不同网络结构、损失函数和训练策略等关键技术，并对常用的数据库进行了介绍；随后，对当前主流的人脸识别方法进行了深入分析和比较，总结了各种方法的优缺点和适用场景，并对未来发展趋势进行了展望。
关键词：人脸识别；卷积神经网络；深度学习；特征提取；模式识别
1.引言人脸识别是指利用计算机视觉技术，从静态图像或动态视频序列中识别或验证个体身份的任务。
作为一种非接触式、用户友好的生物特征识别技术，人脸识别近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种强大的深度学习模型，尤其擅长处理图像数据。
其核心思想是利用卷积核对输入图像进行卷积运算，提取图像的空间特征，并通过多层非线性变换，将低级特征组合成高级特征，最终实现图像分类、识别等任务。
人脸识别技术的发展大致经历了三个阶段：基于几何特征的方法、基于统计学习的方法和基于深度学习的方法。
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